该文综述大语言模型隐私风险，包括推断个人属性、泄露训练数据，指出现有匿名化与对齐防护不足。研究提出混淆函数、隐私保护语言模型及PrivQA基准，在保持效用同时增强隐私，并揭示越狱攻击仍可绕过防护。

该文介绍了一种名为PPLM的方法，通过注入特定领域知识来保护数据隐私。该方法包括语料库整理、训练损失和微调等技术，并在各种数据集和场景下进行了广泛实验证实。