研究揭示微调 MoE 大模型存在专家路由记忆泄露风险
原文标题：Characterizing Recoverable Expert-Utilization Signatures in Fine-Tuned Mixture-of-Experts LLMs
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论文发现微调后的 MoE 大模型会记忆训练数据的内部路由路径，形成可被无监督生成恢复的路由指纹。在联邦学习与边缘云等分布式部署中该漏洞被放大，传统成员推断指标失效，作者提出复合指标提升检测能力。
- 问题
- 微调 MoE 大模型会记忆训练数据的内部路由路径，形成可被恢复的指纹。
- 方法
- 仅用路由与输出 logits 通过无条件生成恢复专家路径，并提出结合参考模型尾部似然的复合检测指标。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 分布式部署中路由信息跨信任边界暴露，成员推断失效，需在联邦聚合与边缘接口重新评估隐私风险。
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微调 MoE 模型会记忆训练数据的内部路由路径，可经无条件生成无监督恢复，传统成员推断指标失效。
- •提出结构性记忆：模型不仅记住训练数据，还记住处理数据的内部路径，形成路由指纹
- •仅需少量样本即可稳定出现，强度受可训练模块选择直接影响
- •仅用路由与输出 logits、无需知道微调数据或流程即可隐蔽恢复
- •联邦聚合点、边缘云接口、多租户监控等信任边界放大暴露风险
- •传统成员推断指标在路由视角下无法识别这些结构性路径对应的记忆数据，作者提出复合指标补足
为什么重要：MoE 在分布式部署中路由信息跨多个信任边界暴露，隐私审计若只看文本层面会漏掉这条泄露通道。
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