LLM推理过程隐私保护机制对比分析

LLM推理过程隐私保护机制对比分析

随着大模型在各行业的广泛应用，推理过程中的隐私泄露风险日益突出。本文将对比分析几种主流的隐私保护机制。

1. 差分隐私(Differential Privacy)

差分隐私通过在训练数据中添加噪声来保护个体隐私。在推理阶段，可采用以下方法：

import numpy as np
from scipy import stats

def add_laplace_noise(data, epsilon):
    # 添加拉普拉斯噪声
    sensitivity = 1  # 敏感度
    noise = np.random.laplace(0, sensitivity/epsilon, len(data))
    return data + noise

2. 同态加密(Homomorphic Encryption)

允许在加密数据上直接进行计算，保护原始数据。使用PySEAL库示例：

from seal import *
# 创建加密器
parms = EncryptionParameters(scheme_type.CKKS)
# ... (完整实现需要更多配置)

3. 安全多方计算(Secure Multi-Party Computation)

多个参与方协作计算而不泄露各自数据。推荐使用MPC框架进行测试。

复现建议

1. 准备测试数据集
2. 分别应用上述三种方法
3. 对比计算精度与性能差异
4. 记录隐私保护强度评估

实际部署时需权衡安全性、性能与实用性，建议结合业务场景选择合适的保护机制。