Towards Privacy-Preserving Code Generation: Differentially Private Code Language Models
作者: Melih Catal, Pooja Rani, Harald C. Gall
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2025-12-12
💡 一句话要点
提出差分隐私CodeLLM，解决代码生成模型中的隐私泄露问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码生成模型 差分隐私 隐私保护 语言模型 代码片段
📋 核心要点
- CodeLLM存在记忆训练数据片段的风险，导致隐私泄露和知识产权问题，限制了其在敏感领域的应用。
- 本研究将差分隐私(DP)应用于CodeLLM，通过在训练过程中添加噪声，降低模型记忆敏感信息的能力。
- 实验表明，DP能有效降低CodeLLM的记忆风险，同时保持甚至提升代码生成能力，且对训练效率影响不大。
📝 摘要（中文）
大型代码语言模型(CodeLLM)在生成代码片段、文档和测试用例方面表现出卓越的能力。然而，CodeLLM可能会无意中记忆并重现训练数据中的片段，从而带来隐私泄露和知识产权侵犯的风险。这些风险限制了CodeLLM在敏感领域的部署，并限制了其训练数据集只能使用公开可用的资源。为了在不影响任务性能的情况下降低记忆风险，我们将差分隐私(DP)应用于CodeLLM。据我们所知，这是第一个系统地评估DP在CodeLLM中有效性的综合研究。DP通过向训练过程添加校准噪声来保护单个数据点，同时仍然允许模型学习有用的模式。为此，我们首先识别并理解CodeLLM在微调期间记忆行为的驱动原因。然后，为了解决这个问题，我们通过实验评估了DP在减轻记忆的同时保持代码生成能力的效果。我们的研究结果表明，DP显著降低了CodeLLM中所有测试片段类型的记忆。最容易被记忆的片段类型也最有效地被DP缓解。此外，我们观察到DP略微增加了困惑度，但保留甚至增强了CodeLLM的代码生成能力，这使得在实践中应用DP成为可能，而不会显著降低模型效用。最后，我们分析了DP对训练效率和能源消耗的影响，发现DP不会显著影响训练时间或能源使用，使其成为隐私保护CodeLLM训练的实用选择。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决代码生成模型（CodeLLM）在训练过程中可能出现的隐私泄露问题。现有CodeLLM容易记忆并重现训练数据中的代码片段，导致敏感信息泄露和知识产权侵犯。这种记忆行为限制了CodeLLM在需要保护隐私的场景下的应用，例如涉及专有代码或用户数据的项目。
核心思路：论文的核心思路是将差分隐私（Differential Privacy, DP）技术应用于CodeLLM的训练过程。DP通过在训练过程中引入噪声，使得模型在学习通用模式的同时，难以精确记忆单个训练样本。这样可以在保护训练数据隐私的前提下，保证模型具有良好的代码生成能力。
技术框架：该研究主要关注CodeLLM的微调阶段，即在预训练模型的基础上，使用特定数据集进行进一步训练。DP被应用于微调过程，具体而言，是在计算梯度时添加噪声。整体流程包括：1) 选择预训练的CodeLLM；2) 使用包含代码片段的数据集进行微调；3) 在微调过程中，使用差分隐私机制保护训练数据；4) 评估模型的代码生成能力和隐私保护效果。
关键创新：该研究的关键创新在于首次系统性地评估了差分隐私在CodeLLM中的有效性。之前的研究较少关注CodeLLM的隐私问题，也缺乏对DP在代码生成任务中性能影响的深入分析。该研究通过实验证明，DP可以在显著降低CodeLLM记忆风险的同时，保持甚至提升代码生成能力。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的差分隐私机制，例如Gaussian Mechanism或Laplace Mechanism，用于在梯度计算中添加噪声；2) 确定合适的隐私预算（privacy budget）ε和δ，控制隐私保护的强度和模型性能的损失；3) 评估不同类型的代码片段（例如函数、类、注释）的记忆风险，并分析DP对不同类型片段的保护效果；4) 使用困惑度（perplexity）和代码生成质量指标（例如BLEU score）评估模型性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DP显著降低了CodeLLM中所有测试片段类型的记忆，尤其对最容易被记忆的片段类型效果更佳。DP略微增加了困惑度，但保留甚至增强了CodeLLM的代码生成能力。此外，DP对训练时间和能源消耗没有显著影响，使其成为隐私保护CodeLLM训练的实用选择。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要保护代码隐私的场景，例如企业内部的代码生成工具、涉及敏感数据的软件开发项目等。通过应用差分隐私，可以在保证代码生成模型可用性的前提下，有效降低隐私泄露的风险，促进CodeLLM在更多领域的应用。未来，该技术还可以扩展到其他类型的语言模型和数据类型，为构建更安全、更可靠的人工智能系统提供支持。
📄 摘要（原文）
Large language models specialized for code (CodeLLMs) have demonstrated remarkable capabilities in generating code snippets, documentation, and test cases. However, despite their promising capabilities, CodeLLMs can inadvertently memorize and reproduce snippets from their training data, which poses risks of privacy breaches and intellectual property violations. These risks restrict the deployment of CodeLLMs in sensitive domains and limit their training datasets to publicly available sources. To mitigate the memorization risk without compromising their task performance, we apply Differential Privacy (DP) to CodeLLMs. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive study that systematically evaluates the effectiveness of DP in CodeLLMs. DP adds calibrated noise to the training process to protect individual data points while still allowing the model to learn useful patterns. To this end, we first identify and understand the driving reasons of the memorization behaviour of the CodeLLMs during their fine-tuning. Then, to address this issue, we empirically evaluate the effect of DP on mitigating memorization while preserving code generation capabilities. Our findings show that DP substantially reduces memorization in CodeLLMs across all the tested snippet types. The snippet types most prone to memorization are also the most effectively mitigated by DP. Furthermore, we observe that DP slightly increases perplexity but preserves, and can even enhance, the code generation capabilities of CodeLLMs, which makes it feasible to apply DP in practice without significantly compromising model utility. Finally, we analyze the impact of DP on training efficiency and energy consumption, finding that DP does not significantly affect training time or energy usage, making it a practical choice for privacy-preserving CodeLLMs training.