大型语言模型的成员推理攻击：对数据隐私的威胁

这篇来自ArXiv的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）对成员推理攻击的脆弱性，这是数据隐私的一个关键问题。 研究结果突出了攻击者确定特定数据点是否被用于训练LLM的潜力，构成了重大风险。

• •LLM容易受到成员推理攻击，可能泄露训练数据。
• •此类攻击可能会损害用于训练的个人数据的隐私。
• •这项研究强调了在LLM开发中采用隐私保护技术的必要性。