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
- Будущее архитектуры безопасности: Проблемы, связанные с существующими системами безопасности
- Фишинг живее всех живых, кейс из личной почты
- Сбор ПДн через Яндекс.Формы: как соблюсти 152-ФЗ
- Обход Cloudflare. Часть I
- DHCP: настройка серверов, Relay и анализ трафика в Wireshark
- Безопасная аутентификация с Indeed AM
- bit kogan: Одна из наиболее обсуждаемых тем сегодня — по какому пути пойдет дальнейшее развитие интернета в России
- Как работает машина Enigma M3 (для флота)
- Из туризма в стеганографию: история создания ChameleonLab и наш новый взгляд на контент
- Невидимые чернила в цифровом мире: технология сокрытия данных в DOCX/XLSX