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本文是LLM系列文章，针对《Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey》的翻译。
大型语言模型（LLM）已经展现出非凡的能力，并在多个领域做出了贡献，如生成和总结文本、语言翻译和问答。如今，LLM正成为计算机语言处理任务中非常流行的工具，能够分析复杂的语言模式，并根据上下文提供相关和适当的回应。这些模型在提供显著优势的同时，也容易受到安全和隐私攻击，如越狱攻击、数据中毒攻击和个人身份信息（PII）泄露攻击。这项调查全面审查了LLM对训练数据和用户的安全和隐私挑战，以及交通、教育和医疗保健等各个领域中基于应用程序的风险。我们评估LLM漏洞的程度，调查LLM新出现的安全和隐私攻击，并审查潜在的防御机制。此外，该调查概述了该领域现有的研究空白，并强调了未来的研究方向。
LLM Security and Privacy
论文阅读-《A Survey of Large Language Models》
LLM综述论文
论文阅读：2025 ACM Computing Surveys. Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey
大语言模型是一把“双刃剑”，既能推动科技进步，也带来安全与隐私风险。这篇论文呼吁研究者、开发者和政策制定者共同努力，通过技术创新（如更鲁棒的防御算法）和制度规范（如数据隐私法规），让大语言模型更安全、可信地服务于人类。最重要的表。
A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly
大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Bard，已经彻底改变了自然语言的理解和生成。他们拥有深入的语言理解能力、类人的文本生成能力、上下文意识和强大的解决问题的技能，这使他们在各个领域（如搜索引擎、客户支持、翻译）都非常宝贵。与此同时，LLM也在安全界获得了关注，揭示了安全漏洞，并展示了其在安全相关任务中的潜力。本文探讨了LLM与安全和隐私的交叉点。具体而言，我们调查LLM如何对安全和隐私产生积极影响，与使用LLM相关的潜在风险和威胁，以及LLM中的固有漏洞。
论文阅读：2025 ACM Computing Surveys Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey
这篇论文主要探讨了大语言模型（LLMs）的安全和隐私挑战，涵盖了攻击类型、防御机制、应用风险、现有研究局限及未来方向等方面。
大模型安全-生成检测-事实核查-攻击-防御-思考-记忆-融合-语音相关研究 2025年版
本文整理了关于大模型安全领域的综合性资源，包括7篇综述论文、9个安全数据集以及5篇强化学习相关的安全研究论文。主要涉及大模型的对抗攻击、隐私保护、安全评估等方向，涵盖TruthfulQA、ToxiGen等知名数据集和TrustLLM、HarmBench等关键研究。资源包括知乎博主分享、arXiv预印本和顶会论文，并附有详细的中文讲解链接，为研究者提供了系统性的安全研究参考。
大模型安全研究论文整理 2026年版
知乎博主小红书博主GitHub数据集参考： 大模型越狱指令 (harmful questions) 数据集整理会思考的大模型更不听话，我的豆包失控了…让QwQ思考模型-不思考的小技巧qwen3的致命幻觉！大模型微调所有大模型都在讨好人类不要思考过程，推理模型能力能够更强丨UC伯克利等最新研究o3/o4-mini幻觉暴增2-3倍！OpenAI官方承认暂无法解释原因UC伯克利：让推理模型少思考，准确率反而更高了！一句话让DeepSeek思考停不下来，北大团队：这是针对AI的DDoS攻击慢思考准确率反降30%！普
【信息科学与工程学】【数据中心】第三十五篇 云计算数据中心的学科知识04
编号学科（课程）核心知识点在云计算/云存储/云网络/云安全/云MaaS中的作用代表教材/资料/论文 + 数学方程式列表工业界应用D1421云原生数据库：TiDBHTAP（混合事务/分析处理）、分布式SQL、水平扩展、强一致（Raft）、自动故障恢复、与MySQL兼容、TiFlash列式引擎提供弹性扩展的分布式数据库；支撑高并发在线交易与实时分析教材：《TiDB in Action》PingCAP（2020） 论文：《TiDB: A Raft-based HTAP Database》（2017）
论文翻译：2024 High-Confidence Computing A survey on large language model (LLM) security and privacy: The
大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和Bard，已经彻底改变了自然语言理解和生成。它们具有深度语言理解能力、类似人类的文本生成能力、上下文意识和强大的问题解决技能，使它们在各个领域（例如搜索引擎、客户支持、翻译）中变得不可或缺。同时，LLMs也在安全领域获得了关注，揭示了安全漏洞并展示了它们在安全相关任务中的潜力。本文探讨了LLMs与安全性和隐私的交集。具体来说，我们研究了LLMs如何积极影响安全性和隐私，与它们使用相关的潜在风险和威胁，以及LLMs内部的固有漏洞。
PRIVACY ISSUES IN LARGE LANGUAGE MODELS: A SURVEY
这是对人工智能研究活跃领域的首次调查，重点关注大型语言模型（LLM）中的隐私问题。具体而言，我们专注于红队建模的工作，以突出隐私风险，试图将隐私纳入训练或推理过程，使经过训练的模型能够有效删除数据，以符合现有的隐私法规，并试图缓解版权问题。我们的重点是总结开发算法、证明定理和进行实证评估的技术研究。虽然有大量的法律和政策工作从不同的角度应对这些挑战，但这并不是我们调查的重点。尽管如此，这些工作以及最近的法律发展确实为这些技术问题的形式化提供了信息，因此我们在第1节中简要讨论了这些问题。
Verilog的综合指令
Synopsys综合指令
全志T113 Tina5.0开发：（零）源码下载&修改调试串口
本文章主要作为自己的笔记，如有错误欢迎指出$ repo start product-da-t113-tina-stable --all # 全部下载完成之后，创建分支运行过程可能会出现版本问题；rm -rf .repo //先删除试试（ 我安装的是3.6版本）
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