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

• Контроль доступа к системным функциям. 1 Модель должна обладать только теми правами доступа, которые необходимы для выполнения конкретной задачи. 1
• Ограничение автономности LLM. 1 Модель не должна выполнять критические команды или операции без предварительного подтверждения со стороны человека. 1
• Шифрование данных. 4 Шифрование данных при передаче и хранении помогает предотвратить несанкционированный доступ. 4
• Анонимизация данных. 4 Конфиденциальные данные обезличивают до того, как они передаются LLM. 4
• Использование «песочницы». 14 Модель изолируют в контролируемой среде и ограничивают её взаимодействие с реальными системами. 13
• Регулярный аудит и мониторинг. 13 Инструменты помогают отслеживать поведение моделей и выявлять случаи, когда модель может случайно воспроизводить конфиденциальные данные. 13
• Использование дифференциальной приватности. 13 Этот метод позволяет модели обучаться на данных, при этом защищая отдельные записи от идентификации. 13
• Предоставление пользователям возможности контролировать использование их данных для обучения модели. 13 Это может включать возможность удаления данных или отказа от их использования для обучения модели. 13

Важно отметить, что не существует универсальных решений, которые могли бы обеспечить полную защиту LLM от всех типов атак. 3