大型語言模型代理的安全與隱私綜述

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原標題：大型語言模型代理的安全與隱私綜述
關鍵字：智能,報告,隱私,用戶,人類
文章來源：人工智能學家
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來源：專知
受大型語言模型（LLM）快速發(fā)展的啟發(fā)，LLM代理已發(fā)展到能夠執(zhí)行復雜任務的階段。LLM代理現(xiàn)在廣泛應用于各個領域，處理大量數(shù)據(jù)以與人類互動并執(zhí)行任務。LLM代理的廣泛應用展示了其顯著的商業(yè)價值；然而，這也暴露了其安全和隱私漏洞。在當前階段，非常需要對LLM代理的安全和隱私進行全面研究。本次調(diào)查旨在全面概述LLM代理面臨的新出現(xiàn)的隱私和安全問題。我們首先介紹LLM代理的基本知識，然后對威脅進行分類和分析。接著，我們討論這些威脅對人類、環(huán)境和其他代理的影響。隨后，我們回顧現(xiàn)有的防御策略，最后探討未來的發(fā)展趨勢。此外，調(diào)查結(jié)合了多樣的案例研究，以便更易于理解。通過強調(diào)這些關鍵的安全和隱私問題，本次調(diào)查旨在激發(fā)未來研究，以增強LLM代理的安全性和隱私性，從而在未來應用中提高其可靠性和可信度。
受到大型語言模型（LLM）快速發(fā)展的啟發(fā)，LLM智能體已經(jīng)發(fā)展到能夠執(zhí)行復雜任務的階段。LLM智能體基于GPT-4 [67]、Claude 3 [6] 和Llama 3 [5] 等大型語言模型，利用其所訓練的海量文本數(shù)據(jù)執(zhí)行各種任務，從自然語言理解和生成到更復雜的決策制定、問題解決以及以人類

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