大模型对齐与安全

Securing LLMs in the Wild: Privacy and Security Challenges at the Edge

保障野外大语言模型安全：边缘环境下的隐私与安全挑战

Ren-Yi Huang, Mingchen Li, Dumindu Samaraweera, Morris Chang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of South Florida（电子与计算机工程系，佛罗里达州立大学） ； Department of Mathematics, Embry-Riddle Aeronautical University（数学系，埃默里-瑞德航空大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；jailbreak(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究边缘大语言模型安全隐私挑战，围绕内存墙等架构约束引入分类法，得出统一约束模型，提出安全操作效率得分，给出决策程序和缓解措施，为联合评估安全、隐私和效率提供框架，保障边缘原生智能系统。

Overcoming Language Barriers: Multilingual Analysis of the 2023 Swiss Privacy Law's Impact

克服语言障碍：对2023年瑞士隐私法影响的多语言分析

Luka Nenadic, David Rodriguez, Joseph A. Calandrino

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 研究2023年瑞士隐私法与欧盟法规对齐对瑞士网站隐私政策的影响，开发基于大语言模型的管道提取法律信息，应用于超35000个网站隐私政策，发现政策中数据主体权利披露增加，还揭示了政策生成器对披露率的影响。

Journal ref Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2026(4) 703-723

FM$^2$: Unified Federated Foundation Models for Heterogeneous Multimodal Medical Imaging

FM$^2$：用于异构多模态医学成像的统一联邦基础模型

Shengchao Chen, Ting Shu

机构 * School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Australian AI Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)

AI总结 针对医学成像基础模型构建中隐私与任务统一问题，提出FM$^2$框架，通过从头训练核心主干、结合预训练编码器、配备双混合专家模块及正则化器，并引入字幕增强学习，实现跨模态泛化，优于现有联邦基线。

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