ChatGPT新漏洞：失控背出个人隐私泄露训练数据，OpenAI修复后依然有效

克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

ChatGPT最新漏洞曝光，一句话就能让训练数据原封不动地泄露。

只需要让它重复一个词，它就会在一定次数后“发疯”，甚至毫无防备说出某人的个人隐私信息。

DeepMind的研究人员联合华盛顿大学、康奈尔大学等高校，发现了ChatGPT的数据泄露漏洞。

利用他们的方法，只要预算充足，可以提取出大约1GB的训练数据。

更可怕的是，训练时间越长——也就是越强大的模型，泄露出来的数据反而越多。

研究团队已在论文发表之前90天把这一情况报告给了OpenAI，后者也做出了一定修复。

但到现在还是有网友发现，把论文里的词改一改，bug就会卷土重来。

那么，这个漏洞究竟是怎么一回事呢？

数据泄露防不胜防

作者攻击ChatGPT（API访问，3.5-turbo版本）的方式，叫做分歧攻击。

他们发现，当ChatGPT被要求重复一个单词多次时，模型会在某些情况下偏离正常的聊天式生成，开始输出与训练数据更接近的文本。

这些内容五花八门，除了个人信息，还包括文学作品、学术论文、链接、代码……甚至是工作场所不宜内容。

为了验证这些内容是否来自于训练数据，作者用了多个公开模型的训练数据组成了AuxDataset数据集（由于ChatGPT数据集未公开，只能通过其他模型的数据来估计）。

结果发现有上万条内容命中了AuxDataset，这些内容长度不等，最长的有4000多token。

作者还发现，这种攻击方法对单词提示更有效，而对多词提示则效果较差，特别是当被要求重复的词是company时，能获得到的信息是最多的。

作者使用Good-Turing估计器估计了ChatGPT中可提取记忆的总量，结论是至少有150万个独特的50-gram序列（相邻的50个token）是可提取的。

不过由于预算有限，作者表示这个估计可能低估了可提取数据的规模。

不仅是API，在正式的网页版ChatGPT中测试，也有概率得到同样的结果，说明模型之外的“系统护栏”也没能防住这波攻击。

我们简单实测了一下，发现这个漏洞到目前仍然没有被完全修复。

当重复词为“text”时，ChatGPT没有输出其他内容，但给对话起了一个奇怪的标题。

而当重复词为“company”时，ChatGPT经过三次regenerate后输出了一段疑似是ins文案的内容。

不过作者表示，这种攻击方法目前只对3.5版本奏效，GPT-4由于专门做过防泄露方面的对齐，逃过了一劫。

这种对齐在3.5版本中也有设置，但3.5的防御措施可以通过论文中展示的提示词攻击方法来绕过。

除了ChatGPT，作者也对Llama、Falcon、Mistral等开源或半开源模型进行了测试，结果发现同样存在数据泄露现象。

而越强大的模型，泄露出的数据也越多，ChatGPT泄露的数据量明显超过了其他模型。

泄露现象出现的范围也不局限在语言模型，该团队之前还从Stable Diffusion中提取了训练数据集中的约100张人物照片和其他类型的图像。

他们发现，当用训练数据集中人物的姓名做Prompt时，Stable Diffusion就会“偷懒”，直接把照片当做输出结果。

网友：还有其他攻击方法

这篇论文中提到的方式并不是孤例，还有其他攻击方法也能达到类似的结果，比如用没什么实际意义的123ABC加上简单的代码就让ChatGPT生成了一段关于臭氧层的文本。

发现者解释到，这是ChatGPT的输入清理机制的漏洞导致的，它清除了套娃式的两个<|endoftext>标签中处于内部的一个，但外部的“壳”则由于初始形态被拆开而被忽略。

作者和网友们的这些新发现，意味着ChatGPT违反了欧盟通用数据保护条例（GDPR）的规定，OpenAI可能会因此遇到麻烦。

GDPR第17条规定，数据主体（用户）有权要求控制者（模型开发者）立即删除与其有关的个人数据，也就是拥有“遗忘权”。

不过，一般个人对此也不必那么担心，因为这种攻击方式成本不低。

在这个实验中，研究者提取几MB数据，就已经花费了200美元。

那么，对于ChatGPT泄露数据这件事，你有什么看法？

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2311.17035

参考链接：
[1]https://not-just-memorization.github.io/extracting-training-data-from-chatgpt.html
[2]https://stackdiary.com/chatgpts-training-data-can-be-exposed-via-a-divergence-attack/

— 完 —

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