Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey

大型语言模型（LLMs）展示了非凡的能力，并为生成和总结文本、语言翻译和问答等多个领域做出了贡献。现在，LLM正在成为计算机语言处理任务中非常流行的工具，具有分析复杂语言模式并根据上下文提供相关和适当响应的能力。虽然提供了显著的优势，但这些模型也容易受到安全和隐私攻击的影响，例如越狱攻击、数据污染攻击和个人身份信息泄露攻击。本文综述了LLMs在训练数据和用户方面的安全和隐私挑战，以及在各个领域（如交通、教育和医疗保健）中的基于应用的风险。我们评估了LLM的漏洞程度，调查了LLMs的新兴安全和隐私攻击，并审查了潜在的防御机制。此外，本文还概述了该领域中现有的研究空白，并强调了未来的研究方向。

评估大型语言模型的能力，以及它们对社会的影响

通过评估大型语言模型的语言和推理能力来了解它们的优缺点，并探讨它们对社会的潜在影响

使用多个基准数据集评估了大型语言模型的性能和缺陷，包括对不同种类文本的理解能力和偏见问题。此外，还讨论了大型语言模型在社交媒体、虚假信息传播和隐私保护等方面的潜在影响。

最近的相关研究包括“GPT-3”和“BERT”等大型语言模型的改进和应用，以及针对大型语言模型的隐私和安全问题的研究，如“语言模型中的后门攻击”和“隐私保护的联邦学习方法”。