[Paper] 通过训练动态理解代码模型的隐私风险：因果方法

Source: arXiv - 2512.07814v1

概览

面向代码的 大语言模型（LLM4Code）正成为开发者不可或缺的工具，但它们也继承了所训练的大规模开源代码库中的隐私风险。本文深入探讨了为何某些类型的个人可识别信息（PII）更容易被模型记忆并随后复现，并采用因果视角超越将 PII 视为单一整体的做法。

关键贡献

• 细粒度 PII 分类法： 构建了一个涵盖多种 PII 类别（IP 地址、电子邮件地址、API 密钥、密码等）的精心策划数据集，而不是仅使用单一的“PII”标签。
• 训练动态分析： 通过每个示例的损失和梯度统计，衡量模型在微调期间学习每个 PII 实例的速度和置信度。
• 结构因果模型（SCM）： 构建了一个 SCM，将可学习性（由训练动态捕获）与泄漏（模型复现 PII 的倾向）关联起来。
• 实证因果证据： 证明了可学习性对泄漏的因果效应在不同 PII 类型之间差异显著——例如，IP 地址表现出强正向效应，而加密密钥的效应则弱或几乎不存在。
• 防御指南： 提供了面向类型的可操作性洞见，用于设计针对性的缓解策略（如选择性数据清理、可学习性感知正则化）。

方法论

1. 数据集构建 – 作者从公开的 GitHub 仓库中挖掘真实的 PII 实例，并将其标注为不同类别（网络标识符、凭证、个人联系方式等）。
2. 模型微调 – 对两种代表性的 LLM4Code 系列（一个 350 M 参数模型和一个 2.7 B 参数模型）在包含 PII 数据集的相同代码语料上进行微调。
3. 训练动态提取 – 对每个 PII 示例，团队记录了训练过程中的每一步损失、梯度范数和预测置信度。这些信号用作“模型学习该示例的难易程度”的代理。
4. 泄漏探测 – 训练完成后，使用可能触发记忆的代码上下文对模型进行提示。生成输出中出现完全相同的 PII 字符串即计为一次泄漏。
5. 因果分析 – 以提取的动态作为中介变量，构建结构因果模型，估计每种 PII 类型的可学习性对泄漏的平均处理效应（ATE），并控制令牌频率、长度等混杂因素。

结果与发现

关键要点：

• 可学习性预测泄漏。 模型快速拟合的实例（低损失、高置信度）更可能被逐字复现。
• 规模有影响，但并非均匀。 更大的 2.7 B 模型整体泄漏率更高，但不同 PII 类型的相对顺序保持不变。
• 歧义引入噪声。 当一个 token 既可能是 PII 又可能是普通标识符时，因果关联会减弱，导致泄漏行为呈现混合特征。

实际意义

• 有针对性的数据清理： 与其对所有 PII 进行统一删除，不如优先清理可学习性高、泄漏风险大的项目（如 IP、邮件）。
• 可学习性感知正则化： 训练流水线可以加入动态损失加权，对敏感 token 的快速记忆施加惩罚，从而降低其因果影响。
• 模型层面的监控： 实时跟踪训练动态指标，团队能够标记出“热点” PII 示例并在部署前进行干预。
• 合规与政策工具： 因果框架为合规报告（如 GDPR）提供量化依据，展示哪些数据类别最易意外泄露。
• 更安全的代码助手设计： 产品团队可嵌入类型特定的遮蔽规则（例如在补全中掩码 IP），而不会显著降低代码建议质量。

局限性与未来工作

• 数据集范围： 本研究依赖公开的 GitHub 数据；私有仓库或非英文代码库可能呈现不同的动态。
• 模型多样性： 仅考察了同一架构家族的两种模型规模；变体 Transformer、检索增强模型或指令微调的 LLM 可能表现不同。
• 因果假设： SCM 将训练动态视为唯一中介；其他潜在因素（如数据重复、分词细节）也可能影响泄漏。
• 防御评估： 虽然论文提出了类型感知的防御方案，但未在生产环境中进行实证测试。

未来的研究方向包括：扩展分类法以覆盖新兴 PII（如 OAuth 令牌），将因果分析应用于多模态代码模型，构建能够将可学习性监控集成到 CI/CD 流水线的自动化工具。

作者

• Hua Yang
• Alejandro Velasco
• Sen Fang
• Bowen Xu
• Denys Poshyvanyk

论文信息

• arXiv ID: 2512.07814v1
• 分类: cs.SE, cs.AI, cs.CR
• 发表时间: 2025 年 12 月 8 日
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