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大模型隐私保护—从差分隐私到联邦学习的技术路径.docx

更新时间：2026-09-12 10:41:11 大小：39K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：大模型隐私保护差分隐私联邦学习成员推断攻击数据安全法 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

大模型隐私保护——从差分隐私到联邦学习的技术路径

——2026年AI隐私保护技术全景与合规实践

一、引言

大模型在带来巨大价值的同时，也引发了严重的隐私担忧。模型可能记忆训练数据中的个人信息，在推理过程中无意泄露；用户与模型的对话内容可能被记录和分析；模型的训练数据可能包含敏感信息。2026年，随着全球隐私法规（GDPR、中国《数据安全法》）的严格执行，隐私保护已成为大模型开发和部署的核心合规要求。本文系统梳理大模型隐私保护的技术路线、实现方法和工程实践。

二、大模型的隐私风险

2.1 训练数据泄露

大模型可能记忆训练数据中的个人信息，如姓名、地址、电话号码、身份证号等。攻击者可以通过精心构造的提示词，诱导模型泄露这些信息。

2.2 成员推断攻击

攻击者可以判断某个特定数据样本是否被用于模型训练，从而推断个人的隐私信息。例如，判断某人的医疗记录是否被用于训练模型。


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