该文综述了大型语言模型在安全与隐私方面面临的挑战，分析了其脆弱性，并审查了潜在的攻击方式与防御机制，还指出了该领域中的研究空白与未来发展方向。

Jan, 2024

给出了当前针对大型语言模型（LLMs）的隐私攻击的全面分析，并对其进行了分类，同时提供了用于对抗这些隐私攻击的重要防御策略，并指出了 LLMs 发展中可能出现的新的隐私问题和未来的研究方向。

Oct, 2023

基于大型语言模型的系统，在用户隐私方面存在问题，需要更多关注人类隐私问题的研究，包括设计范例对用户的行为披露、用户心智模型和隐私控制偏好的影响，以及赋予终端用户对个人数据的拥有权的工具设计，在此基础上构建可用、高效、具有隐私友好性质的系统。本文旨在启动关于人类隐私问题研究的讨论，为基于大型语言模型的系统中的隐私问题制定议程。

Feb, 2024

通过对大规模语言模型的调查，本研究首次提供了关于语言模型隐私的技术综述，包括攻击与缓解策略的分类、现有攻击的趋势、现有缓解策略的强项与局限性，找出关键缺口并提出解决问题的方法与关切领域。

Sep, 2023

我们设计了一个三层渐进式框架，用于评估语言系统的隐私，以解决大型语言模型在隐私保护方面的问题。观察结果显示，现有的汉语大型语言模型普遍存在隐私保护方面的缺陷，可能在基于这些模型的应用中带来相应的隐私风险。

Mar, 2024

人工智能系统和大型语言模型的迅猛发展使得有必要评估它们在隐私保护、个人数据保护以及伦理层面上对最弱和最脆弱群体可能产生的风险和影响。本研究聚焦于人类监督、伦理监督和隐私影响评估。

Mar, 2024

利用大型语言模型（LLM）以替代传统的自然语言处理技术，在较大规模上从隐私政策中高效准确地提取隐私做法，并实现出色的性能评估和降低成本。

May, 2024

人工智能和大型语言模型的进步正在给法律领域的自然语言处理任务带来深刻的转变。大型语言模型在法律部门展示出越来越多独特的优势和各种挑战。本调查研究了大型语言模型与法律系统之间的协同作用，例如在法律文本理解、案例检索和分析等任务中的应用。此外，该调查还突出了大型语言模型在法律领域面临的关键挑战，包括偏见、可解释性和道德考虑，以及研究人员如何解决这些问题。调查展示了针对不同法律体系量身定制的最新进展，以及用于各种语言的大型语言模型微调的法律数据集。此外，它提出了未来研究和发展的方向。

Apr, 2024

人工智能对传统司法行业产生了重大影响。最近，随着 AI 生成内容的发展，人工智能和法律在图像识别、自动文本生成和交互式聊天等领域得到应用。然而，法律领域的大型语言模型的应用仍处于初级阶段。本文对法律领域的大型语言模型进行了全面调查，揭示了它们在司法系统中的应用。同时，我们还讨论了法律领域大型语言模型的实际实施，如为用户提供法律咨询和协助法官审理案件。此外，我们探讨了法律领域大型语言模型的局限性，包括数据、算法和司法实践。最后，我们总结了实际建议并提出了未来发展方向以解决这些挑战。

Nov, 2023

本文介绍了如何将大型语言模型 LLMS 应用于法律领域，对应用于法律任务的不同方法进行了讨论，并探讨了使用 LLMS 所引发的隐私、偏见等法律问题，提出了数据资源领域学习上下文中的一些潜在方向。希望为当前 LLMS 的法律应用现状提供概述，同时强调其集成的潜在益处和挑战。

Mar, 2023