LLM训练中数据清洗不彻底引发的问题

在大模型训练过程中，数据清洗不彻底可能引发严重的安全与隐私问题。本文将通过一个具体案例，展示如何因数据清洗不当导致的潜在风险，并提供可复现的测试方法。

案例背景

某AI公司使用公开数据集训练大语言模型时，未对训练数据进行充分清洗，导致部分敏感信息（如用户ID、邮箱地址）被意外保留。这些数据在模型训练中被编码进模型参数，可能通过逆向工程或提示注入攻击泄露。

问题复现步骤

准备测试数据集：

import pandas as pd
import re

data = {
    'text': [
        "我的邮箱是 user@example.com",
        "联系方式：13800138000",
        "用户名：test_user_123"
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

检测敏感信息：

# 使用正则表达式检测邮箱、手机号等
email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'

for idx, row in df.iterrows():
    text = row['text']
    emails = re.findall(email_pattern, text)
    phones = re.findall(phone_pattern, text)
    print(f"行{idx}: 邮箱={emails}, 手机={phones}")

通过模型推理测试：

from transformers import pipeline

# 加载模型（此处为示例）
prompt = "请提取以下文本中的邮箱地址：我的邮箱是 user@example.com"
model = pipeline("text-generation", model="gpt2")
response = model(prompt, max_length=50)
print(response[0]['generated_text'])