安全防护体系：防止微调数据被非法使用的安全机制

在LLM微调工程化实践中，数据安全防护是不可忽视的重要环节。本文将分享一套完整的防止微调数据被非法使用的安全机制。

数据脱敏处理

首先需要对训练数据进行脱敏处理，使用以下代码对敏感信息进行替换：

import re

def sanitize_data(text):
    # 电话号码脱敏
    text = re.sub(r'1[3-9]\d{9}', 'PHONE_NUMBER', text)
    # 邮箱脱敏
    text = re.sub(r'\w+@\w+\.\w+', 'EMAIL_ADDRESS', text)
    # 身份证号脱敏
    text = re.sub(r'\d{17}[\dXx]', 'ID_NUMBER', text)
    return text

LoRA权重加密存储

为防止LoRA权重被直接获取，可以实现权重文件加密：

from cryptography.fernet import Fernet
import pickle

# 生成密钥
key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

# 加密LoRA权重
lora_weights = {'lora_A': weight_A, 'lora_B': weight_B}
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(pickle.dumps(lora_weights))

# 解密时使用
original_data = pickle.loads(cipher_suite.decrypt(encrypted_data))

访问权限控制

在Adapter微调方案中，建议使用以下权限控制策略：

import os
from functools import wraps

def require_permission(permission):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if not os.getenv('USER_PERMISSION') == permission:
                raise PermissionError('Access denied')
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@require_permission('TRAINING_ACCESS')
def load_adapter_weights():
    # 只有具备训练权限的用户才能加载Adapter权重
    pass

通过以上三重防护机制，可以有效防止微调数据在工程化流程中被非法使用。