大模型微调中的数据安全控制

大模型微调中的数据安全控制

在大模型微调过程中，数据安全是至关重要的环节。本文将探讨如何在模型训练阶段保护敏感数据，避免隐私泄露。

数据脱敏策略

首先需要对训练数据进行预处理，去除敏感信息：

import pandas as pd
import re

def sanitize_data(df):
    # 去除邮箱地址
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\b', '[EMAIL]', regex=True)
    # 去除手机号码
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'\b1[3-9]\d{9}\b', '[PHONE]', regex=True)
    # 去除身份证号
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'\b\d{17}[0-9Xx]\b', '[ID]', regex=True)
    return df

差分隐私保护

使用差分隐私技术保护训练数据：

from diffprivlib.models import LogisticRegression

# 训练时添加噪声
model = LogisticRegression(epsilon=1.0, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

访问控制机制

建立数据访问权限控制：

• 实施基于角色的访问控制(RBAC)
• 设置数据分级制度
• 定期审计数据使用日志

通过以上措施，可以在保证模型性能的同时，有效保护训练数据的安全性。