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安全可信的 6G 技术发展路径：攻击、防御与机遇
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
自然语言处理模型在最近几年中有显著提升，但需要在定制数据集上微调，增加了隐私风险。研究发现，差分隐私和低秩适配器的组合是保护隐私的最佳策略。
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关键要点
- 自然语言处理模型在最近几年中经历了显著的提升。
- 许多应用需要在定制的专有数据集上对通用基础模型进行微调。
- 微调数据往往含有个人或敏感信息，增加了隐私风险。
- 本研究首次系统回顾了大型自然语言处理模型在成员推理攻击方面的脆弱性。
- 整理了影响成员推理攻击脆弱性的各种因素及不同防御策略的有效性。
- 某些训练方法能显著降低隐私风险。
- 差分隐私和低秩适配器的组合在保护隐私方面效果最好。
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