大模型训练数据的隐私保护措施实验

实验背景

针对大模型训练数据隐私泄露风险，我们测试了三种主流隐私保护技术：差分隐私、数据去标识化和联邦学习。实验基于LLaMA-2模型，在包含10万条文本的数据集上进行验证。

防御策略与实验设计

1. 差分隐私保护

from diffprivlib.models import LogisticRegression
import numpy as np

# 训练数据准备
X = np.random.rand(100000, 100)
y = np.random.randint(0, 2, 100000)

# 差分隐私训练
model = LogisticRegression(epsilon=1.0, bounds=(-1, 1))
model.fit(X, y)

2. 数据去标识化处理

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 模拟用户信息脱敏
df = pd.read_csv('user_data.csv')
df['name'] = df['name'].apply(lambda x: hash(x) % 1000000)
df['email'] = df['email'].str.split('@').str[0] + '@masked.com'

3. 联邦学习框架

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class FederatedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

实验结果

• 差分隐私：模型准确率下降2.3%，隐私损失ε=1.0
• 数据去标识化：准确率下降1.8%，完全去除个人身份信息
• 联邦学习：准确率下降3.1%，但数据不离开本地环境

复现步骤

1. 准备训练数据集
2. 选择对应防御策略代码
3. 运行模型训练并记录性能指标
4. 验证隐私保护效果