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网络隐私和过度捕捞

2024-06-05

本文通过类比过度捕捞导致海洋鱼类资源枯竭，阐述了互联网时代用户隐私被逐渐蚕食的现象。文章指出，科技公司利用云服务和人工智能等技术不断获取用户数据，导致公众对隐私的期望逐渐降低，如同渔业科学家所描述的“基线偏移综合症”。作者呼吁采取整体视角，制定科学合理的监管措施，以保护用户隐私和互联网生态健康发展。

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(www.schneier.com)
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未分类 基线偏移

大型语言模型的数据控制路径不安全

2024-05-18

本文探讨了大型语言模型（LLM）的安全漏洞问题，将其类比于上世纪80年代之前的电话系统，指出LLM将数据和指令混合在一起，导致容易受到提示注入攻击。作者认为，虽然可以通过输入清理和访问控制机制来增强LLM的安全性，但根本问题在于数据和指令的混合。文章还讨论了LLM的应用风险，建议在某些情况下，使用更专业的AI模型可能比通用的LLM更安全。

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未分类 提示注入攻击