微调安全实践：防止模型泄露和数据污染的防护策略

在LLM微调过程中，模型泄露和数据污染是核心安全风险。本文将从LoRA和Adapter两种微调方案出发，提供可复现的安全防护策略。

1. LoRA微调中的数据保护 使用LoRA时，应严格控制权重矩阵的存储和传输。建议采用加密存储：

import torch
from cryptography.fernet import Fernet

# 生成密钥并加密LoRA权重
key = Fernet.generate_key()
fernet = Fernet(key)

# 保存加密权重
lora_weights = model.lora_A.weight.data
encrypted_weights = fernet.encrypt(lora_weights)
with open('lora_weights.enc', 'wb') as f:
    f.write(encrypted_weights)

2. Adapter微调的安全隔离 在Adapter结构中，通过模块化设计实现数据隔离：

# 创建独立的Adapter模块
class SecureAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.adapter = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, output_dim)
        )
        # 添加权重正则化防止过拟合
        self.register_buffer('mask', torch.ones_like(self.adapter[0].weight))
    
    def forward(self, x):
        return self.adapter(x)

3. 访问控制机制 建立基于角色的访问控制，仅授权人员可访问微调结果：

• 限制模型权重下载权限
• 实施审计日志记录
• 使用环境变量管理敏感配置

通过上述方案，可有效防止模型泄露和数据污染，确保微调过程的安全性。