Почему «утекают» данные в больших языковых моделях. Часть 3
Добрый день, уважаемые читатели. Это третья часть статьи, посвящённой «утечке» конфиденциальных данных на примере больших языковых моделей, реализуемой посредством кибератак. В первых двух частях (раз и два) мы рассмотрели возможные причины и последствия таких атак. Также отдельно затронули их виды, детально остановились на механизмах и методах сбора и формирования наборов данных, их структуре и свойствах.
А здесь мы рассмотрим свойства получаемых графов знаний, а также инструменты для их отображения. Прежде всего, нас интересует получение графа знаний (раз и два) и верная его интерпретация, а также подбор инструмента, который бы объективно отражал граф и мог поддерживать очень быстрое масштабирование, ведь количество данных в модели постоянно растёт, а узлы постоянно мигрируют. Более того, как оказалось, они не статичны и могут быть подвержены слияниям, распадам и перетеканию в смежные области.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Windows Defender как таран: три 0-day за 13 дней и два из них всё ещё без патча
- О преподавательских работах в Азербайджане, с фотографиями
- Особенности архитектуры сетевой системы защиты информации с применением Keycloak
- Не ради сертификата: мой опыт HTB CWES
- Коммерческая тайна и промышленный шпионаж: вспоминаем кражу кода у Google и другие знаковые американские кейсы
- Топ техник атак на веб-приложения — 2025 и как разработчику защищаться от нетривиальных уязвимостей
- АКАР подвела итоги Диджитал Нон-Медиа Рейтинга 2025
- Компьютерная криминалистика: дополнительный поиск ВПО при помощи событий Windows Defender
- Как врачи используют мобильные приложения
- ML IPS в Ideco NGFW: бессигнатурная защита от атак нулевого дня