Les dernières recherches de Google Deepmind révèlent les risques potentiels de Chatgpt en termes de sécurité des données. L'équipe de recherche a constaté que grâce à de simples attaques de requête, il est possible pour les attaquants d'obtenir des données de formation pour les modèles, ce qui a attiré une grande attention sur la vie privée et la sécurité des modèles de grande langue. Cette découverte expose non seulement la vulnérabilité des modèles existants, mais semble également un réveil pour le développement futur de modèles.
Bien que de grands modèles de langage tels que Chatgpt aient été alignés et définis lors de la conception et du déploiement, l'équipe de recherche a réussi à craquer le modèle au niveau de la production. Cela suggère que même avec de meilleures mesures d'alignement et de protection, les modèles peuvent toujours faire face au risque de violations de données. Ce résultat souligne que la confidentialité et la sécurité doivent être considérées comme des considérations fondamentales pendant le développement du modèle.
L'équipe de recherche recommande que les développeurs doivent prendre des mesures plus strictes pour améliorer la vie privée et la protection du modèle. Cela comprend non seulement des améliorations techniques, telles que le chiffrement des données et le contrôle d'accès, mais implique également des tests et une évaluation plus complets du modèle. En simulant divers scénarios d'attaque, les développeurs peuvent mieux identifier et corriger les vulnérabilités potentielles, garantissant ainsi la sécurité du modèle dans les applications pratiques.
En outre, la recherche a également souligné qu'avec l'utilisation généralisée de modèles de langues importants dans divers domaines, leurs problèmes de sécurité des données deviendront de plus en plus importants. Qu'il s'agisse d'applications commerciales ou de recherche universitaire, la sécurité et la protection de la vie privée du modèle seront un indicateur clé pour mesurer son succès. Par conséquent, les développeurs et les institutions de recherche doivent continuer à investir des ressources pour promouvoir les avancées dans les technologies connexes pour faire face à l'évolution des menaces de sécurité.
En général, les recherches de Google Deepmind révèlent non seulement les risques potentiels de modèles de grandes langues tels que ChatGpt en termes de sécurité des données, mais fournissent également des conseils importants pour le développement futur de modèles. En améliorant la protection de la confidentialité et les tests de sécurité, les développeurs peuvent mieux relever les défis et garantir la sécurité et la fiabilité des modèles dans un large éventail d'applications.