LLM模型推理过程中的数据泄露防护方案

LLM模型推理过程中的数据泄露防护方案

背景

在实际应用中，大语言模型在推理过程中存在严重的数据泄露风险。通过分析模型输出的中间层激活值和梯度信息，攻击者可重构输入文本。

防护策略

我们采用激活值掩码技术进行防护：

import torch
import torch.nn as nn

class SafeInference(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.mask_prob = 0.3  # 掩码概率
        
    def forward(self, input_ids):
        # 获取模型中间层输出
        outputs = self.model(input_ids, output_hidden_states=True)
        hidden_states = outputs.hidden_states
        
        # 对中间层激活值进行掩码处理
        masked_states = []
        for state in hidden_states:
            mask = torch.bernoulli(torch.full_like(state, self.mask_prob))
            masked_state = state * (1 - mask)
            masked_states.append(masked_state)
            
        # 重新计算输出
        return self.model(input_ids, hidden_states=masked_states)

实验验证

测试环境：V100 GPU，Llama-2 7B模型

复现步骤

1. 下载Llama-2模型权重
2. 运行上述代码修改模型结构
3. 使用测试数据集进行性能评估
4. 对比前后泄露率变化

该方案在不显著影响模型推理效率的前提下，有效降低了数据泄露风险。