本文研究了大语言模型（LLMs）在关键行业中的安全性，特别是恶意查询导致的数据泄漏风险。通过建立基准数据集，比较了13种安全工具的有效性，发现Lakera Guard和ProtectAI LLM Guard表现最佳，并提出了改进建议。

本研究提出了“幻影维基”，旨在解决大型语言模型在推理和检索评估中的数据泄漏问题，生成独特且一致的文档语料库，并提供可扩展的评估框架。

本研究分析了成员推断攻击（MIA）在大语言模型中的局限性，指出合成数据可能导致错误的模型记忆和数据泄漏，强调评估时需谨慎。

数据完整性确保数据在生命周期内的准确性、一致性和完整性，防止数据丢失和泄漏，支持准确决策和合规性。

苹果提议将网站安全证书有效期缩短至45天，引发争议。美国陆军成立TIAD应对全球信息威胁。芬兰关闭暗网市场“Sipulitie”。思科数据疑似泄漏，大众汽车遭勒索软件攻击。SolarWinds、Kubernetes等曝出漏洞，FIDO联盟简化密钥传输协议。Apache CloudStack修补漏洞。文章还讨论信息安全规划和Java反序列化技术。

研究发现，许多视觉内容是多余的，答案可以从问题和选项或LLM的知识中推断。此外，LLM和LVLM训练中存在数据泄漏。为此，提出了MMStar多模态基准，具备6个核心能力和18个方向。研究在MMStar上评估了16个LVLM，分析其多模态能力及数据泄漏问题。

研究表明，许多视觉内容是多余的，答案可以通过问题、选项或LLM的知识推断得出。此外，LLM和LVLM训练中存在数据泄漏问题。为此，提出了MMStar多模态基准，具备6个核心能力和18个方向。研究在MMStar上评估了16个LVLM，分析其多模态能力及数据泄漏问题。

研究表明，许多视觉内容是多余的，答案可以从问题和选项或LLM的知识中推断。LLM和LVLM训练中存在数据泄漏问题。为此，提出了MMStar基准，涵盖6个核心能力和18个方向，并在此基准上评估了16个LVLM，分析其多模态能力及数据泄漏和实际增益。

通过研究评估作品，发现两个问题：1）视觉内容对于很多样本来说是不必要的；答案可以从问题和选项中推断出来，或者来自于世界知识。2）在训练中存在数据泄漏。为解决这些问题，提出了MMStar，一个具有6个核心能力和18个详细方向的多模态基准。在MMStar上评估了16个主要的LVLM，并调查了它们的数据泄漏和实际多模态增益。

通过研究评估作品，发现两个问题：1）视觉内容对于很多样本来说是不必要的；答案可以从问题和选项中推断出来，或者来自于LLM中的世界知识。2）在LLM和LVLM训练中存在数据泄漏。为解决这些问题，提出了MMStar，一个由人工精选的多模态基准。在MMStar上评估了16个LVLM，调查了它们的多模态能力、数据泄漏和实际多模态增益。

通过研究评估作品，发现两个问题：1）视觉内容对于很多样本来说是不必要的；答案可以从问题和选项中推断出来，或者来自于LLM中的世界知识。2）在LLM和LVLM训练中存在数据泄漏。为解决这些问题，提出了MMStar，一个具有6个核心能力和18个详细方向的多模态基准。在MMStar上评估了16个主要的LVLM，并调查了它们的数据泄漏和实际多模态增益。

报道了一起数据泄漏事件，缺乏具体细节和相关信息。

2023年全球数据泄漏达3.6亿人，增长20%。德国用户遭MrAnon stealer恶意软件攻击。某OA系统开发商罚款10万元。云工程师因删除代码被判两年监禁。阿联酋电视台因网络攻击播放以巴冲突视频。超过1450台pfSense服务器存在安全风险。微软修补909个漏洞。乌克兰军事情报入侵俄罗斯税务局。粤港澳大湾区个人信息跨境流动标准合同实施指引公布。Struts 2开源Web应用程序存在严重安全漏洞。中央网信办整治短视频信息内容不良问题。乌克兰最大移动运营商遭网络攻击瘫痪。加密代币钱包安全性分析。SideCopy利用WinRAR漏洞攻击。2024年网络安全趋势预测。