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
- Как мессенджеры шифруют сообщения (end-to-end) на самом деле
- Безопасная сборка Docker-образов в CI: пошаговая инструкция
- Доказательный маркетинг©: научный подход, который работает
- Слил $800 на CEX, поднял $2000 на DEX — реальный опыт копитрейдинга в Solana
- Digital-издательство «Русконтент» запустило образовательный проект «Все профессии нужны, все профессии важны»
- Видеть инфраструктуру как хакер. От графа моделирования угроз к алгоритмам, которые находят маршруты атак на нем
- Редакция Spark.ru: Всемирная история торговли в стиле Сатирикона: часть 7. «Батрацкий стартап»
- Информационная безопасность для цифровых кочевников
- Редакция Spark.ru: Как DIY-инструменты и краудсорсинг заменяют профессиональных продюсеров?
- Сравнительный обзор: Shodan, ZoomEye, Netlas, Censys, FOFA и Criminal IP