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
- Права в Linux: chown/chmod, SELinux context, символьная/восьмеричная нотация, DAC/MAC/RBAC/ABAC
- Как запустить VLESS + Reality на старом Intel iMac с macOS Catalina 10.15.8
- Кто выпустил гончую. Ищем следы коллекторов BloodHound в логах Windows
- HTML во вложении — это программа. Почему почтовые фильтры его пропускают и как SOC его ловит
- Как СМИ рождают “хакеров” и как сам Глава группировки слил секретные методы DDoS
- Погосян Марго: В топ-4 рынка с маскотом
- Пентест с помощью ИИ в России и материалы для сертификации по безопасности ИИ
- Интеграция MULTIDIRECTORY и MULTIFACTOR: двухфакторная аутентификация в Kerberos
- Глухарь ESPшный — мемуары охотника
- Когнитивная эргономика в веб-дизайне: Как не отупеть от собственного интерфейса