LLM训练数据隐私保护踩坑记录
最近在研究大模型训练数据的隐私保护问题，发现这个领域确实有不少坑。作为一个安全工程师，我尝试复现了一些常见的数据脱敏方法。
问题背景
在LLM训练过程中，原始训练数据往往包含大量敏感信息。我测试了三种常见方法：
- 简单字符替换（最坑）
# 错误示例
import re
def bad_replace(text):
return re.sub(r'\d{3}-\d{2}-\d{4}', 'XXX-XX-XXXX', text)
这种方法只能处理固定格式，遇到变体就失效了。
- 正则表达式模糊匹配
# 改进版
import re
def better_replace(text):
# 识别并替换邮箱、电话、身份证等
text = re.sub(r'\b[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+\b', '[EMAIL]', text)
text = re.sub(r'\b\d{3}-\d{4}\b', '[PHONE]', text)
return text
- 使用专门的隐私保护库
# 推荐方案
from presidio_analyzer import AnalyzerEngine
analyzer = AnalyzerEngine()
results = analyzer.analyze(text="张三 12345678901", language='zh')
实践建议：
- 不要只依赖简单的正则表达式
- 使用专业工具进行综合检测
- 建立数据脱敏的自动化流程
测试环境：Python 3.9 + presidio 2.0
安全提醒：本文仅用于学习交流，请勿在生产环境直接使用未经充分测试的方法。
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