大模型训练阶段的安全审计流程

大模型训练阶段的安全审计流程踩坑记录

在大模型训练过程中，安全审计是保障数据隐私和系统安全的关键环节。最近在参与一个大模型项目时，发现了很多容易被忽视的安全盲点。

常见问题分析

数据脱敏不充分：在训练数据预处理阶段，我发现很多团队直接使用原始数据集，没有进行有效的敏感信息识别和去除。例如，用户姓名、身份证号、手机号等敏感字段未做脱敏处理。

模型权重泄露风险：训练过程中产生的中间权重文件往往被随意存储，缺乏访问控制机制。

可复现的审计步骤

1. 数据完整性检查：使用Python脚本验证训练集是否完整

import hashlib
import os

def check_dataset_integrity(dataset_path):
    file_hash = hashlib.md5()
    with open(dataset_path, 'rb') as f:
        for chunk in iter(lambda: f.read(4096), b""):
            file_hash.update(chunk)
    return file_hash.hexdigest()

2. 敏感信息扫描：使用正则表达式检测数据中的个人信息

import re

def scan_sensitive_data(text):
    patterns = [
        r'\d{17}[\dXx]',  # 身份证号
        r'1[3-9]\d{9}',  # 手机号
        r'[\w\.-]+@[\w\.-]+'  # 邮箱
    ]
    results = []
    for pattern in patterns:
        matches = re.findall(pattern, text)
        if matches:
            results.extend(matches)
    return results

建议措施

建议建立标准化的训练前审计流程，包括数据脱敏、权限控制和日志记录等环节，避免因疏忽导致的安全问题。