开源大模型训练代码中的潜在数据泄露风险点

开源大模型训练代码中的潜在数据泄露风险点

在开源大模型训练过程中，代码中可能存在多个数据泄露风险点。本文将重点分析几个常见但容易被忽视的安全隐患。

1. 日志文件敏感信息泄露

# 危险示例
import logging
logging.basicConfig(filename='train.log', level=logging.INFO)
logger.info(f"模型参数: {model.state_dict()}")
logger.info(f"训练批次: {batch_data}")

复现步骤：

1. 运行训练脚本
2. 检查生成的log文件
3. 发现敏感数据被记录

2. 环境变量硬编码

# 危险示例
DB_CONFIG = {
    'host': 'localhost',
    'port': 5432,
    'user': 'admin',
    'password': 'secret123'
}

3. 临时文件数据残留

# 检查临时目录
ls -la /tmp/
find /tmp/ -name "*model*" -type f

建议防护措施：

• 使用环境变量管理敏感配置
• 定期清理日志和临时文件
• 实施数据脱敏处理机制