Schutz

So erstellen Sie mehrschichtige LLM-Sicherheitsfilter zum Schutz vor adaptiven, paraphrasierten und gegnerischen Sofortangriffen

In diesem Tutorial erstellen wir einen robusten, mehrschichtigen Sicherheitsfilter, der große Sprachmodelle vor adaptiven und paraphrasierten Angriffen schützen soll. Wir kombinieren semantische Ähnlichkeitsanalyse, regelbasierte Mustererkennung, LLM-gesteuerte Absichtsklassifizierung und Anomalieerkennung, um…

Schutz der Privatsphäre des Sprechers in DNN-basierten Sprachverarbeitungstools | von Mohammad Hassan Vali | August 2024

Eine neuartige Methode zur datenschutzfreundlichen Sprachverarbeitung, die die Sprecherattribute mittels raumfüllender Vektorquantisierung anonymisiert Dieser Beitrag ist eine kurze Erläuterung unserer vorgeschlagenen Datenschutztechnik namens Privateness-PORCUPINE (1), die auf der Interspeech 2024-Konferenz…