大语言模型与数据隐私：探索人工智能新领域

人工智能在大型语言模型(LLM)如ChatGPT等方面对数据隐私带来了挑战，凸显了健全的安全措施的需求。

译自 LLMs and Data Privacy: Navigating the New Frontiers of AI 。

随着像ChatGPT这样的人工智能驱动工具变得越来越普遍，它们引发了对数据隐私的重大关切。随着OpenAI的ChatGPT等模型成为我们数字交互的支柱，比以往任何时候都更迫切需要稳健的保密措施。

最近我一直在思考生成式AI的安全性问题。这不仅因为我自己没有大量私人数据，而是因为我的客户确实拥有。我也需要注意不要获取客户的数据并在基于SaaS的LLM中对其进行操作或分析，因为这可能会侵犯隐私。已经存在许多专业人员无意中或故意这样做的警示故事。在我的许多人生目标中，成为一个警示故事并不在其中。

当前人工智能数据隐私状况

尽管LLM具有巨大潜力，但人们日益担心它们的数据隐私方法。例如，虽然强大，但OpenAI的ChatGPT利用用户数据改进其能力，有时还与第三方共享这些数据。Anthropic的Claude和谷歌的Bard等平台的数据保留策略可能与用户的数据隐私期望不符。这些做法凸显了这一行业亟需采取以用户为中心的数据处理方法。

数字化转型浪潮催生了生成式人工智能工具，成为改变游戏规则的关键因素。一些行业专家甚至将它们的革命性影响与互联网等里程碑式创新进行比较。随着LLM应用程序和工具的使用量飙升，存在一个明显的缺口：通过保护训练数据的输入和模型输出的任何数据来保护这些模型处理的数据的隐私。这提出了一个独特的挑战——LLM需要大量数据才能实现最佳性能，但它们也必须在复杂的数据隐私法规网中航行。

法律影响和LLM

LLM的激增并未逃过监管机构的眼睛。欧盟人工智能法案、通用数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法案(CCPA)等框架已经制定了严格的数据共享和保留标准。这些法规旨在保护用户数据，但也给LLM开发者和提供商带来了挑战，凸显了创新解决方案的需求，这些解决方案将用户隐私放在首位。

LLM的数据隐私主要威胁

2022年8月，开放Web应用程序安全项目(OWASP)发布了2023年LLM应用Top 10，这是一份全面的指南，概述了LLM应用面临的最严重的安全风险。一个此类关注点是训练数据投毒。这发生在对数据或流程进行更改引入漏洞、偏见甚至后门时。这些修改可能危及模型的安全和伦理标准。确认训练数据供应链的真实性对应对这一问题至关重要。

使用沙盒可以帮助防止未经授权的数据访问，对特定训练数据集进行严格审查也非常重要。另一个挑战是供应链漏洞。LLM的核心基础设施，包括训练数据、机器学习模型和部署平台，可能由于供应链中的弱点而存在风险。解决这个问题需要对数据源和供应商进行全面的评估。依靠可信的插件和定期进行对抗测试可以确保系统配备最新安全措施。

敏感信息泄露也是一个挑战。LLM可能会无意中泄露机密数据，引发隐私问题。为降低这种风险，使用数据脱敏技术至关重要。实施严格的输入验证流程和黑客驱动的对抗测试可以帮助识别潜在的漏洞。

使用插件可以增强LLM的功能，但由于插件设计不当，也可能引入安全问题。这些插件可能成为安全威胁的潜在入口。制定严格的输入准则和强大的身份验证方法对确保这些插件的安全至关重要。持续测试这些插件的安全漏洞也非常关键。

最后，LLM中的过度代理可能成为问题。赋予这些模型过多自治可能导致不可预测且潜在有害的输出。为这些模型设置明确的界限以及其可以使用的工具和权限对防止此类结果至关重要。功能和插件应明确定义，人类监督应始终到位，特别是对重要操作。

LLM安全的三种方法

LLM安全没有一劳永逸的方法。这需要在与内部和外部信息源以及这些模型用户的互动方式之间取得平衡。例如，您可能希望面向客户和内部的聊天机器人汇总机密机构知识。

大语言模型中的数据蔓延

大型语言模型中数据传播是指通过模型输入意外传播机密信息。鉴于LLM的复杂性和大规模训练数据集，确保这些计算模型不会无意中泄露专有或敏感信息至关重要。

在当今数字环境中，频繁的数据泄露和日益增长的隐私关注使得减轻数据传播至关重要。无意中泄露敏感数据的LLM对实体造成巨大的声誉和潜在的法律后果风险。

解决此类挑战的一种方法是完善训练数据集以排除敏感信息，确保定期模型更新以纠正潜在漏洞，并采用能够检测和缓解与数据泄露相关风险的高级方法。

LLM的沙盒技术

沙盒是在使用人工智能模型时保持数据安全的另一种策略。 沙盒涉及创建一个受控的计算环境，在其中系统或应用程序可以运行，确保其操作和输出保持隔离，不会传播到系统之外。

对于LLM来说，应用沙盒尤为重要。通过建立沙盒环境，实体可以控制对模型输出的访问，确保交互仅限于授权用户或系统。这种策略通过防止未经授权的访问和潜在的模型滥用来增强安全性。

HuggingFace上有30多万个可用模型，强大的大型语言模型可以随时使用，因此那些有能力为企业部署自己的专用GPT并保密的企业非常合理。

有效的沙盒需要实施严格的访问控制，持续监控与LLM的交互并建立明确的操作参数，以确保模型的行为保持在规定的限度内。

LLM输入前的数据模糊化

“模糊化”技术已经成为数据安全的一种突出策略。 模糊化涉及修改原始数据，使其对未经授权的用户不可理解，而对计算流程保持功能性。 在LLM背景下，这意味着更改数据以保持模型功能性而对潜在恶意实体不可理解。 鉴于数字威胁无所不在，在将数据输入LLM之前对其进行模糊化是一个防护措施。 如果发生未经授权的访问，脱离原始语境的模糊化数据对潜在入侵者几乎没有价值。

存在几种模糊化技术，如数据屏蔽、令牌化和加密。选择与LLM的操作要求以及正在处理的数据的固有性质相符的技术至关重要。选择正确的方法可以实现最佳保护，同时保持信息的完整性。

总而言之，随着LLM在各个行业的持续发展和应用，确保它们的安全性以及它们处理的数据的完整性至关重要。 基于严谨的学术和技术研究的积极措施对于应对这个动态领域带来的挑战至关重要。

OpaquePrompts：LLM的开源模糊化

为应对这些挑战，Opaque Systems最近在Github上发布了OpaquePrompts。它通过清理数据来保护用户数据的隐私，确保在与LLM交互之前删除个人或敏感信息。通过利用先进的技术，如保密计算和可信执行环境(TEE)，OpaquePrompts保证只有应用程序开发人员可以访问提示数据的全部范围。 感兴趣的人可以在GitHub上深入了解OpaquePrompts的工具集。

OpaquePrompts是为需要从用户提供的上下文中获得洞察的场景而设计的。其工作流程非常全面:

• 用户输入处理:LLM应用程序创建一个提示，将检索到的上下文、记忆和用户查询组合在一起，然后将其传递给OpaquePrompts。
• 识别敏感数据:在安全的TEE中，OpaquePrompts利用先进的自然语言处理技术来检测和标记提示中的敏感令牌。
• 提示去识别化:对所有标识的敏感令牌进行加密，以确保可以安全地将去识别化的提示传递给LLM。
• 与LLM互动:LLM处理去识别化的提示，然后返回一个类似去识别化的响应。
• 恢复原始数据:OpaquePrompts恢复响应中的原始数据，确保用户接收准确相关的信息。

未来:将保密性与LLM结合

在快速发展的大型语言模型(LLM)领域，技术实力与数据隐私的交汇已成为讨论的焦点。随着LLM(如ChatGPT)成为我们数字交互不可或缺的一部分，保护用户数据的迫切性从未如此强烈。虽然这些模型提供了前所未有的效率和个性化，但在数据安全和法规遵从方面也带来了挑战。

OpaquePrompts等解决方案证明了提示层面的数据隐私如何成为改变游戏规则的因素。实体无需拥有自主托管基础模型所需的专业知识和成本，而可以从一开始就实现数据保密，无需自己构建和托管模型。这简化了LLM集成并增强了用户信任，强调了对数据保护的承诺。

显然，随着我们拥抱LLM的无限潜力，需要共同努力确保数据隐私不受损害。LLM的未来取决于这种精心平衡，在这里技术进步和数据保护聚合以建立所有用户的信任、透明度和改革性体验。