大模型模型导出数据安全校验

大模型模型导出数据安全校验踩坑记录

最近在参与开源大模型安全研究项目时，遇到了一个关于模型导出数据安全校验的棘手问题。在测试过程中发现，当使用标准的模型导出功能时，存在潜在的数据泄露风险。

问题复现步骤

1. 使用标准导出API导出模型权重文件
2. 检查导出文件的元数据信息
3. 发现敏感信息未被正确过滤

安全校验代码示例

import torch
import json

def validate_export_data(model_path):
    # 加载模型
    model = torch.load(model_path)
    
    # 检查是否存在敏感数据字段
    sensitive_fields = ['password', 'token', 'secret_key']
    
    # 校验元数据
    if hasattr(model, 'metadata'):
        metadata = model.metadata
        for field in sensitive_fields:
            if field in metadata:
                raise ValueError(f'发现敏感字段: {field}')
    
    print('导出数据安全校验通过')

解决方案

建议在模型导出前增加数据清洗步骤，确保所有敏感信息都被正确移除。

该问题提醒我们在大模型安全测试中，必须对导出流程进行严格的安全审查。