本文综述大语言模型安全与隐私研究，涵盖嵌入水印（如EmbMarker、VLPMarker）保护模型版权、句向量信息泄露与逆向方法、多模型系统嵌入空间攻击与提示注入风险、LLM安全威胁与防御、提示攻击风险分类、隐私攻击与防御策略，以及统一多语言嵌入模型和嵌入向量解释方法。