大规模隐私泄露攻击技巧分析与复现

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获取文中代码：回复 “代码”  前言 大型语言模型，尤其是像ChatGPT这样的模型，尽管在自然语言处理领域展现了强大的能力，但也伴随着隐私泄露的潜在风险。在模型的训练过程中，可能会接触到大量的用户数据，其中包括敏感的个人信息，进而带来隐私泄露的可能性。此外，模型在推理时有时会无意中回忆起训练数据中的敏感信息，这一点也引发了广泛的关注。 隐私泄露的风险主要来源于两个方面：一是数据在传输过程中的安全性，二是模型本身的记忆风险。在数据传输过程中，如果没有采取充分的安全措施，攻击者可能会截获数据，进而窃取敏感信息，给用户和组织带来安全隐患。此外，在模型的训练和推理阶段，如果使用了个人身份信息或企业数据等敏感数据，这些数据可能会被模型运营方窥探或收集，存在被滥用的风险。 过去已经发 ………………………………