Какие существуют методы защиты данных при локальном развертывании больших языковых моделей?

Некоторые методы защиты данных при локальном развёртывании больших языковых моделей (LLM):

• Контроль доступа к системным функциям. cyberleninka.ru Модель должна обладать только теми правами доступа, которые необходимы для выполнения конкретной задачи. cyberleninka.ru
• Ограничение автономности LLM. cyberleninka.ru Модель не должна выполнять критические команды или операции без предварительного подтверждения со стороны человека. cyberleninka.ru
• Шифрование данных. www.itpedia.nl Шифрование данных при передаче и хранении помогает предотвратить несанкционированный доступ. www.itpedia.nl
• Анонимизация данных. www.itpedia.nl Конфиденциальные данные обезличивают до того, как они передаются LLM. www.itpedia.nl
• Использование «песочницы». cyberleninka.ru www.itpedia.nl Модель изолируют в контролируемой среде и ограничивают её взаимодействие с реальными системами. cyberleninka.ru journal-ekss.ru
• Регулярный аудит и мониторинг. cyberleninka.ru journal-ekss.ru Инструменты помогают отслеживать поведение моделей и выявлять случаи, когда модель может случайно воспроизводить конфиденциальные данные. cyberleninka.ru journal-ekss.ru
• Использование дифференциальной приватности. cyberleninka.ru journal-ekss.ru Этот метод позволяет модели обучаться на данных, при этом защищая отдельные записи от идентификации. cyberleninka.ru journal-ekss.ru
• Предоставление пользователям возможности контролировать использование их данных для обучения модели. cyberleninka.ru journal-ekss.ru Это может включать возможность удаления данных или отказа от их использования для обучения модели. cyberleninka.ru journal-ekss.ru

Важно отметить, что не существует универсальных решений, которые могли бы обеспечить полную защиту LLM от всех типов атак. journal-ekss.ru