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开源大模型可能不香了！您在微调开源大模型的时候，很可能已经泄露了您宝贵的数据！
文章摘要
研究人员通过设计一个“锁”来实现后门在微调期间仅执行一次，并将这一后门设计扩展到Transformers模型中。此外，研究还展示了在更强的黑盒设置中，攻击者可以使用模型窃取技术恢复数据，并实现完美的黑盒成员推断攻击。这一结果对差分隐私（DP）具有重要影响，即使使用DP-SGD训练的模型也可能面临类似的风险。
后门漏洞是指计算机系统、软件或网络中存在的一种安全漏洞，允许攻击者绕过正常安全机制，获取未经授权的访问权限或执行恶意操作。后门漏洞的存在可能导致严重的安全问题，包括数据泄露、系统被入侵等。为确保系统安全，需要进行定期的安全审计和漏洞扫描，并采取必要的安全措施。
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原文作者: AIGC最前线
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