[Paper] 面向隐私保护的代码生成：差分隐私代码语言模型

Source: arXiv - 2512.11482v1

概览

专注于代码的的大语言模型（CodeLLMs）能够以惊人的流畅度编写代码片段、文档和测试，但它们也可能泄露从训练数据中记忆的专有或私有代码。本文首次系统性地研究了将 差分隐私 (DP) 应用于 CodeLLMs，展示了隐私保护训练能够在保持模型对开发者有用的前提下，大幅降低记忆泄露。

关键贡献

• 首次对代码生成模型进行全面的 DP 评估——为关注隐私的 CodeLLMs 建立基准。
• 对微调过程中的记忆驱动因素进行实证分析， pinpoint 哪类代码片段最易受泄露威胁。
• 证明 DP 能在所有测试的代码片段类别上降低记忆率，对最易泄露的代码取得最大收益。
• 证据表明 DP 只会轻微提升困惑度，在某些任务上甚至能提升下游生成质量。
• 性能感知研究显示 DP 对训练时间和能耗的影响可忽略不计，具备实际部署的可行性。

方法论

1. 模型与数据 – 作者在一个混合语料库（公开的代码片段、文档和测试用例）上微调了最先进的 CodeLLM。
2. 记忆探针 – 他们构建了一套“记忆探针”，用于查询模型是否会精确复现训练中的片段（例如完整函数体、许可证头部）。
3. 差分隐私集成 – 在微调期间使用 DP‑SGD（带每个样本梯度裁剪和校准高斯噪声的随机梯度下降）。探索了不同的隐私预算（ε 值），以权衡隐私与效用。
4. 评估指标 –
   • 记忆率（返回精确训练片段的探针比例）。
   • 困惑度（在保留验证集上的语言模型质量指标）。
   • 生成质量（通过功能正确性评估生成代码，例如单元测试通过率）。
   • 训练效率（实际耗时、GPU 能耗）。

所有步骤均使用开源工具实现，实验在多个随机种子下重复，以确保结果稳健。

结果与发现

关键要点

• DP 将记忆率降低 80‑85 %，即使在严格的隐私预算（ε = 1.0）下亦如此。
• 最易泄露的片段类型（许可证头部、小型工具函数）下降幅度最大。
• 模型效用基本保持；困惑度仅略有上升，生成代码的功能正确性保持不变或略有提升（可能源于 DP 噪声的正则化效应）。
• 训练开销极小，证实 DP 可在现有流水线中低成本加入。

实际意义

• 企业代码助手 现在可以在内部代码库上进行训练，而不会暴露专有逻辑，满足法律与合规要求。
• 开源模型提供者 能推出“隐私保障”版本，吸引金融、医疗、国防等受监管行业的客户。
• 开发者 将获得更不易直接复制机密代码片段的代码建议，降低意外泄露知识产权的风险。
• CI/CD 流水线 可使用 DP 微调的 CodeLLM 进行自动化测试生成或文档编写，确信模型遵守数据隐私约束。
• 轻微的性能影响意味着现有工具（如 GitHub Copilot、Tabnine）只需少量工程投入即可采用 DP。

局限性与未来工作

• 隐私预算选择：本文仅探索了有限的 ε 值；实际部署可能需要更严格的保证，这会对效用产生更明显的影响。
• 记忆探针范围：虽然多样，但探针主要针对较短片段；更长、更复杂的代码模式可能表现不同。
• 模型规模：实验基于中等规模的 CodeLLM；将 DP 扩展到超大模型（如 70B 参数）可能在梯度裁剪和噪声校准上带来新挑战。
• 跨语言泛化：本研究聚焦单一编程语言（Python），多语言语料的扩展仍是未解之题。
• 用户层级隐私：当前的 DP 只保护单个训练样本，未覆盖更高层次的隐私需求（如整个项目或开发者身份）。未来可探索层次化 DP 或混合隐私机制。

作者

• Melih Catal
• Pooja Rani
• Harald C. Gall

论文信息

• arXiv ID: 2512.11482v1
• 分类: cs.SE, cs.AI, cs.CR
• 发布日期: 2025 年 12 月 12 日
• PDF: Download PDF