Sikkerhet4. august 2026
Ny metode avslører uautorisert finjustering av store språkmodeller
Av redaksjonen
Forskere har utviklet en ny revisjonsmetode som kan spore opp ulovlig bruk av opphavsrettsbeskyttede data i finjusterte språkmodeller.
En ny metode kalt Distribution Provenance Audit (DPA) kan avdekke uautorisert av store språkmodeller (LLM-er), selv når dataene er forsøkt skjult. DPA identifiserer unike «» i den finjusterte modellen, som avslører om modellen har blitt trent på spesifikke datasett.
Dette adresserer et voksende problem der bedrifter og enkeltpersoner finjusterer LLM-er med proprietær data, som medisinske eller juridiske tekster, uten tillatelse. Metoden fungerer selv om skadelige aktører forsøker å omgå sporing ved å omskrive data eller bruke , og overgår eksisterende revisjonsteknikker i robusthet. Funnene viser også en potensiell dobbeltsidig utfordring: de samme unike fingeravtrykkene som muliggjør revisjon, kan også utnyttes for personvernsangrep.