Fortifying Ethical Boundaries Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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分类专栏： LLM Security and Privacy 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136630173

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LLM Security and Privacy

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本文探讨如何提高大型语言模型（LLM）的安全性与道德性，提出过滤敏感词汇、检测角色扮演、定制规则引擎等策略，同时保持模型性能。方法应用于多模态模型，实验证明能有效防止不道德反应和隐私侵犯，提升用户体验并减少技术滥用的社会风险。

本文是LLM系列文章，针对《Fortifying Ethical Boundaries in AI: Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）的最新进展显著增强了自然语言处理和人工智能的能力。这些模型，包括GPT-3.5和LLaMA-2，由于变革性的Transformer模型，已经彻底改变了文本生成、翻译和问答任务。尽管LLM被广泛使用，但它也带来了一些挑战，如当模型被迫做出不恰当的反应时，道德困境、易受网络钓鱼攻击和侵犯隐私。本文通过引入一种多管齐下的方法来解决这些挑战，该方法包括：1）从用户输入中过滤敏感词汇，以防止不道德的反应；2）检测角色扮演以停止可能导致“越狱”场景的互动；3）实现自定义规则引擎，以限制禁止内容的生成；以及4）将这些方法扩展到各种LLM衍生物，如多模态大型语言模型（MLLMs）。我们的方法不仅加强了模型，防止不道德的操作和隐私侵犯，而且保持了它们在任务中的高性能。我们在各种攻击提示下展示了最先进的性能，而不会损害模型的核心功能。此外，引入差异化的安全级别使用户能够控制其个人数据披露。我们的方法有助于减少技术滥用带来的社会风险和冲突，加强数据保护，促进社会公平。总之，这项研究为平衡问答系统的效率与用户隐私和道德标准、确保更安全的用户体验和培养对人工智能技术的信任提供了一个框架。