Securing Large Language Models: Threats, Vulnerabilities and Responsible Practices

本文是LLM系列文章，针对《Securing Large Language Models: Threats, Vulnerabilities and
Responsible Practices》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）极大地改变了自然语言处理（NLP）的格局。它们的影响涵盖了各种各样的任务，彻底改变了我们理解语言和生成的方式。尽管如此，LLM除了具有显著的实用性外，还引入了关键的安全和风险考虑因素。这些挑战需要仔细检查，以确保负责任的部署和防范潜在的漏洞。本研究论文从五个主题角度深入调查了与LLM相关的安全和隐私问题：安全和隐私担忧、对抗性攻击的漏洞、滥用LLM造成的潜在危害、应对这些挑战的缓解策略，同时确定了当前策略的局限性。最后，本文为未来的研究提供了有希望的途径，以加强LLM的安全性和风险管理。

1 引言

2 背景

3 LLM的安全和隐私问题

4 对抗性攻击和LLM漏洞

5 LLM的风险和失误

6 风险缓解策略

7 新机遇和未来研究

8 结论

本文对LLM的安全性和风险缓解方面进行了全面分析。我们研究LLM使用中出现的安全问题，如信息泄露、未经授权的访问和不安全的代码生成。此外