ChatGPT最新漏洞曝光，一句話就能讓訓練數據原封不動地泄露。

只需要讓它重複一個詞，它就會在一定次數後“發瘋”，甚至毫無防備說出某人的個人隱私信息。

DeepMind的研究人員聯合華盛頓大學、康奈爾大學等高校，發現了ChatGPT的數據泄露漏洞。

利用他們的方法，只要預算充足，可以提取出大約1GB的訓練數據。

更可怕的是，訓練時間越長——也就是
越強大的模型，泄露出來的數據反而越多
。

研究團隊已在論文發表之前90天把這一情況報告給了OpenAI，後者也做出了一定修復。

但到現在還是有網友發現，把論文裏的詞改一改，bug就會捲土重來。

那麼，這個漏洞究竟是怎麼一回事呢？

數據泄露防不勝防

作者攻擊ChatGPT（API訪問，3.5-turbo版本）的方式，叫做
分歧攻擊
。

他們發現，當ChatGPT被要求重複一個單詞多次時，模型會在某些情況下
偏離正常的聊天式生成
，開始輸出與訓練數據更接近的文本。

這些內容五花八門，除了個人信息，還包括文學作品、學術論文、鏈接、代碼……甚至是工作場所不宜內容。

爲了驗證這些內容是否來自於訓練數據，作者用了多個公開模型的訓練數據組成了AuxDataset數據集（由於ChatGPT數據集未公開，只能通過其他模型的數據來估計）。

結果發現有上萬條內容命中了AuxDataset，這些內容長度不等，最長的有4000多token。

作者還發現，這種攻擊方法對單詞提示更有效，而對多詞提示則效果較差，特別是當被要求重複的詞是company時，能獲得到的信息是最多的。

作者使用Good-Turing估計器估計了ChatGPT中可提取記憶的總量，結論是至少有150萬個獨特的50-gram序列（相鄰的50個token）是可提取的。

不過由於預算有限，作者表示這個估計可能低估了可提取數據的規模。

不僅是API，在正式的網頁版ChatGPT中測試，也有概率得到同樣的結果，說明模型之外的“系統護欄”也沒能防住這波攻擊。

我們簡單實測了一下，發現這個漏洞到目前仍然沒有被完全修復。

當重複詞爲“text”時，ChatGPT沒有輸出其他內容，但給對話起了一個奇怪的標題。

而當重複詞爲“company”時，ChatGPT經過三次regenerate後輸出了一段疑似是ins文案的內容。

不過作者表示，這種攻擊方法目前只對3.5版本奏效，GPT-4由於專門做過防泄露方面的對齊，逃過了一劫。

這種對齊在3.5版本中也有設置，但3.5的防禦措施可以通過論文中展示的提示詞攻擊方法來繞過。

除了ChatGPT，作者也對Llama、Falcon、Mistral等開源或半開源模型進行了測試，結果發現同樣存在數據泄露現象。

而越強大的模型，泄露出的數據也越多，ChatGPT泄露的數據量明顯超過了其他模型。

泄露現象出現的範圍也不侷限在語言模型，該團隊之前還從Stable Diffusion中提取了訓練數據集中的約100張人物照片和其他類型的圖像。

他們發現，當用訓練數據集中人物的姓名做Prompt時，Stable Diffusion就會“偷懶”，直接把照片當做輸出結果。

網友：還有其他攻擊方法

這篇論文中提到的方式並不是孤例，還有其他攻擊方法也能達到類似的結果，比如用沒什麼實際意義的123ABC加上簡單的代碼就讓ChatGPT生成了一段關於臭氧層的文本。

發現者解釋到，這是ChatGPT的輸入清理機制的漏洞導致的，它清除了套娃式的兩個<|endoftext>標籤中處於內部的一個，但外部的“殼”則由於初始形態被拆開而被忽略。

作者和網友們的這些新發現，意味着ChatGPT違反了歐盟通用數據保護條例（GDPR）的規定，OpenAI可能會因此遇到麻煩。

GDPR第17條規定，數據主體（用戶）有權要求控制者（模型開發者）立即刪除與其有關的個人數據，也就是擁有“遺忘權”。

不過，一般個人對此也不必那麼擔心，因爲這種攻擊方式成本不低。

在這個實驗中，研究者提取幾MB數據，就已經花費了200美元。

那麼，對於ChatGPT泄露數據這件事，你有什麼看法？

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2311.17035

參考鏈接：

[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/