論文の概要: Securing Large Language Models: Threats, Vulnerabilities and Responsible Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12503v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 07:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 15:02:36.259460
• Title: Securing Large Language Models: Threats, Vulnerabilities and Responsible Practices
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのセキュア化 - 脅威、脆弱性、責任あるプラクティス
• Authors: Sara Abdali, Richard Anarfi, CJ Barberan, Jia He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)のランドスケープを大きく変えた。 本研究は,5つのテーマの観点から,LLMに関するセキュリティとプライバシの懸念を徹底的に調査する。 本稿は, LLMの安全性とリスク管理を強化するために, 今後の研究に期待できる道筋を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.927763944523323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly transformed the landscape of Natural Language Processing (NLP). Their impact extends across a diverse spectrum of tasks, revolutionizing how we approach language understanding and generations. Nevertheless, alongside their remarkable utility, LLMs introduce critical security and risk considerations. These challenges warrant careful examination to ensure responsible deployment and safeguard against potential vulnerabilities. This research paper thoroughly investigates security and privacy concerns related to LLMs from five thematic perspectives: security and privacy concerns, vulnerabilities against adversarial attacks, potential harms caused by misuses of LLMs, mitigation strategies to address these challenges while identifying limitations of current strategies. Lastly, the paper recommends promising avenues for future research to enhance the security and risk management of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)のランドスケープを大きく変えた。 彼らの影響は、言語理解と世代へのアプローチに革命をもたらした、さまざまなタスクの範囲に及んでいる。 それにもかかわらず、LLMは目覚ましい実用性とともに、重要なセキュリティとリスクの考慮を導入している。 これらの課題は、責任あるデプロイメントと潜在的な脆弱性に対する保護を保証するために、慎重に検査することを保証します。 本研究は, LLMのセキュリティとプライバシに関する懸念を, セキュリティとプライバシの懸念, 敵攻撃に対する脆弱性, LLMの誤用による潜在的な害, 対処戦略の緩和, 現行戦略の限界の特定という5つのテーマから, 徹底的に調査する。 最後に,LLMのセキュリティとリスク管理を強化するための今後の研究の道筋について提案する。

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