安全防护机制：防止微调数据泄露的隐私保护方案

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。本文将重点介绍如何通过LoRA和Adapter微调方案构建隐私保护机制。

数据脱敏处理 首先，在数据预处理阶段引入数据脱敏层：

import re

def sanitize_data(text):
    # 移除敏感信息
    text = re.sub(r'\d{3}-\d{2}-\d{4}', 'XXX-XX-XXXX', text)
    text = re.sub(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', 'EMAIL', text)
    return text

LoRA隐私增强方案 采用LoRA微调时，通过限制参数更新范围实现安全防护：

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],  # 仅对关键层微调
    lora_dropout=0.01,
    bias='none'
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

Adapter安全机制 在Adapter微调中，通过分层控制实现权限隔离：

from transformers import AdapterConfig

adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_type='houlsby',
    reduction_factor=8,
    dropout=0.1,
)
model.add_adapter('security_adapter', adapter_config)

这些方案可有效防止微调过程中的数据泄露风险，确保模型训练的隐私安全。