Blockchain for Large Language Model Security and Safety: A Holistic Survey
作者: Caleb Geren, Amanda Board, Gaby G. Dagher, Tim Andersen, Jun Zhuang
分类: cs.CR, cs.AI, cs.DC, cs.LG
发布日期: 2024-07-26 (更新: 2024-11-17)
备注: Accepted to SIGKDD Explorations, to appear Dec 2024
💡 一句话要点
提出BC4LLMs框架，利用区块链增强大语言模型的安全性和可靠性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型安全 区块链技术 数据安全 模型安全 提示注入 BC4LLMs 去中心化 数据溯源
📋 核心要点
- 大语言模型面临数据中毒、提示注入等安全威胁，传统方法难以有效应对。
- 论文提出BC4LLMs框架，利用区块链的数据不变性和去中心化特性来增强LLM的安全性。
- 论文构建了BC4LLMs的分类体系，并分析了该交叉领域的研究方向和挑战。
📝 摘要（中文）
随着大语言模型（LLMs）在工业和学术领域的日益发展和部署，其安全问题变得越来越关键。然而，最近的研究表明，LLMs面临着诸多漏洞，包括数据中毒、提示注入和未经授权的数据泄露，而传统方法难以完全解决这些问题。与此同时，区块链技术以其数据不变性和去中心化结构，为保障LLMs提供了一个有希望的基础。本研究旨在全面评估如何利用区块链技术来增强LLMs的安全性和可靠性。此外，我们提出了一个新的区块链用于大语言模型（BC4LLMs）的分类法，以系统地对这个新兴领域的相关工作进行分类。我们的分析包括新的框架和定义，以界定BC4LLMs背景下的安全性和可靠性，强调了该交叉领域中潜在的研究方向和挑战。通过这项研究，我们旨在促进区块链集成LLM安全方面的有针对性的进步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLMs）日益增长的安全和可靠性问题。现有的LLMs容易受到数据中毒、提示注入和未经授权的数据泄露等攻击，传统的安全方法无法提供充分的保护。这些漏洞可能导致LLMs产生有害或不准确的输出，损害用户信任，并带来潜在的法律和伦理风险。
核心思路：论文的核心思路是利用区块链技术的固有特性，如数据不变性、去中心化和透明性，来增强LLMs的安全性。通过将LLMs的关键组件（如训练数据、模型参数、推理过程）与区块链集成，可以创建一个更安全、更可信赖的LLM生态系统。这种集成可以防止恶意篡改，提高数据溯源性，并促进公平和透明的模型治理。
技术框架：论文提出了一个名为BC4LLMs的框架，该框架旨在系统地组织和分类利用区块链技术来增强LLMs安全性的相关工作。该框架可能包含以下主要模块/阶段：1) 数据安全层：利用区块链存储和验证LLM的训练数据，防止数据中毒攻击。2) 模型安全层：使用区块链记录和验证LLM的模型参数，确保模型的完整性。3) 推理安全层：通过区块链记录和验证LLM的推理过程，防止提示注入攻击和未经授权的数据泄露。4) 治理层：利用区块链实现去中心化的模型治理，促进公平和透明的模型开发和部署。
关键创新：论文的关键创新在于提出了BC4LLMs的分类体系，并系统性地分析了区块链技术在LLM安全领域的应用。该分类体系为研究人员提供了一个统一的框架，用于理解和比较不同的区块链集成LLM安全方法。此外，论文还强调了该交叉领域中潜在的研究方向和挑战，为未来的研究提供了指导。与现有方法相比，BC4LLMs框架更注重利用区块链的底层特性来提供更强的安全保障。
关键设计：由于是综述性文章，没有具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断关键设计可能包括：1) 使用特定的共识机制（如PoW、PoS）来确保区块链网络的安全性。2) 设计智能合约来管理LLM的训练数据、模型参数和推理过程。3) 使用加密技术来保护LLM的敏感数据。4) 开发用户友好的界面，方便用户与区块链集成的LLM进行交互。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于是综述性文章，没有具体的实验结果。亮点在于系统性地梳理了区块链技术在LLM安全领域的应用，并提出了BC4LLMs的分类体系，为未来的研究提供了指导。该研究为研究人员提供了一个全面的视角，了解如何利用区块链技术来增强LLMs的安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于金融、医疗、法律等对数据安全和模型可靠性要求极高的领域。通过区块链技术保障LLM的安全性，可以提高用户对AI系统的信任度，促进LLM在关键领域的应用。未来，该研究有望推动构建更加安全、透明和可信赖的AI生态系统。
📄 摘要（原文）
With the growing development and deployment of large language models (LLMs) in both industrial and academic fields, their security and safety concerns have become increasingly critical. However, recent studies indicate that LLMs face numerous vulnerabilities, including data poisoning, prompt injections, and unauthorized data exposure, which conventional methods have struggled to address fully. In parallel, blockchain technology, known for its data immutability and decentralized structure, offers a promising foundation for safeguarding LLMs. In this survey, we aim to comprehensively assess how to leverage blockchain technology to enhance LLMs' security and safety. Besides, we propose a new taxonomy of blockchain for large language models (BC4LLMs) to systematically categorize related works in this emerging field. Our analysis includes novel frameworks and definitions to delineate security and safety in the context of BC4LLMs, highlighting potential research directions and challenges at this intersection. Through this study, we aim to stimulate targeted advancements in blockchain-integrated LLM security.