On Protecting the Data Privacy of Large Language Models (LLMs): A Survey

大型语言模型（LLMs）是复杂的人工智能系统，能够理解、生成和翻译人类语言。它们通过分析大量的文本数据来学习语言模式，从而能够执行写作、对话、摘要和其他语言任务。当LLMs处理和生成大量数据时，存在泄露敏感信息的风险，这可能会威胁数据隐私。本文集中阐述与LLMs相关的数据隐私问题，以促进全面理解。具体而言，进行了深入调查，以描述涵盖LLMs内部的被动隐私泄露和主动隐私攻击的数据隐私威胁范围。随后，我们对LLMs在各个阶段采用的隐私保护机制进行评估，然后详细检查它们的功效和限制。最后，讨论了遇到的挑战，并概述了在LLM隐私保护领域中前进的前景。

本论文旨在阐述大型语言模型（LLMs）存在的数据隐私问题，探讨LLMs中的隐私泄露和隐私攻击的范围，以及评估LLMs在不同阶段采用的隐私保护机制的效力和限制。

论文提出了一些针对LLMs的隐私保护机制，包括差分隐私、加密和限制对数据的访问等，同时也指出了这些机制的局限性和挑战。

论文提出了一些新的隐私保护机制，如基于差分隐私的训练和推理、加密技术和限制对数据的访问等。实验中使用了多个数据集，并进行了详细的评估和分析。此外，论文还探讨了LLMs中隐私保护面临的挑战和未来的研究方向。

与此论文相关的研究包括《Differentially Private Learning with Adaptive Clipping》、《SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning》等。