区块链用于大语言模型安全与安全：全面综述
密码学与安全
2024-11-19 v2 人工智能
分布式、并行与集群计算
机器学习
摘要
随着大语言模型（LLM）在工业和学术领域的日益发展和部署，其安全性和安全性问题日益至关重要。然而，最近的研究表明，LLM面临诸多漏洞，包括数据投毒、提示注入和未授权数据暴露，而常规方法已难以充分解决这些问题。并行地，区块链技术因其数据不可变性和去中心化结构，为保障LLM提供了有前景的基础。在本综述中，我们旨在全面评估如何利用区块链技术来增强LLM的安全性和安全性。此外，我们提出了一种新的大语言模型区块链分类（BC4LLMs），以系统性地归类相关工作于这一新兴领域。我们的分析包括新颖的框架和定义，以界定BC4LLMs语境下的安全性和安全性，突显了该交叉领域的潜在研究方向和挑战。通过本研究，我们旨在刺激区块链集成LLM安全方面的有针对性的进展。
引用
@article{arxiv.2407.20181,
title = {Blockchain for Large Language Model Security and Safety: A Holistic Survey},
author = {Caleb Geren and Amanda Board and Gaby G. Dagher and Tim Andersen and Jun Zhuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20181},
year = {2024}
}
备注
Accepted to SIGKDD Explorations, to appear Dec 2024