Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
Log in
إرسال
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

الخلاصاتاتصالالخصوصية© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
OLMo-Twin — شفرة إعادة إنتاج لدراسة مضبوطة لهجمات استدلال العضوية على OLMo 2، تشمل إدراج المستندات، والتدريب الأوسط، والتدريب اللاحق، والتنقيط، والتحليل. | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/ali-bana/olmo-twin
تسريب البياناتالخصوصيةتعلم الآلةالأوراق والأبحاثأمن الذكاء الاصطناعي
GitHubali-bana/olmo-twin

OLMo-Twin

شفرة إعادة إنتاج لدراسة مضبوطة لهجمات استدلال العضوية على OLMo 2، تشمل إدراج المستندات، والتدريب الأوسط، والتدريب اللاحق، والتنقيط، والتحليل.

عرض المستودع
55منذ 6 أياملم تتم المراجعة بعد

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة

OLMo-Twin

يحتوي هذا المستودع على الشيفرة الخاصة بالورقة البحثية

From Training Exposure to Membership Evidence: A Controlled Study of OLMo 2
Ali Banaei, Muhammad Shahab Shahzad, Gerald Q. Maguire Jr., Marco Chiesa, Dejan Kostić
KTH Royal Institute of Technology. arXiv preprint (to appear).

أعدنا تشغيل مرحلة التدريب المتوسط الرسمية البالغة 50 مليار رمز (token) الخاصة بـ OLMo 2 1B مع مجموعة من المستندات أُدرجت في تدفق التدريب، اختيرت عشوائيًا من أزواج متطابقة. تُعدّ عملية التشغيل التي أصدرتها AI2 للمرحلة نفسها بمثابة الضابط (control). قرأت عمليتا التشغيل بيانات التدريب نفسها بالترتيب نفسه، باستثناء المواضع التي أدرجنا فيها المستندات. ثم خضع كلا النموذجين لوصفة التدريب اللاحق (post-training) الخاصة بـ AI2. جرى تقييم كل مستند في ظل كلا النموذجين في كل مرحلة، ما يتيح لنا قياس مقدار ما يغيّره التدريب على مستند واحد في النموذج، ومقدار ذلك التغيير الذي يمكن لهجمات استدلال العضوية (membership-inference) اكتشافه.

السؤال

يسأل استدلال العضوية عمّا إذا كان مستند معيّن قد كان جزءًا من بيانات تدريب نموذج ما. وهذا مهم لحقوق النشر وإثبات مصدر البيانات، ولشفافية بيانات التدريب ولتلوث المعايير القياسية (benchmark contamination). تجمع معظم تقييمات هجمات استدلال العضوية على نماذج اللغة الأعضاء وغير الأعضاء بعد وقوع الأمر، مثل المستندات المنشورة قبل حدّ زمني للتدريب وبعده. وعندها تختلف المجموعتان في الموضوع والأسلوب والتاريخ فضلاً عن العضوية. ويمكن للهجوم أن ينجح عبر كشف هذا الانزياح في التوزيع. وعندما يفشل الهجوم، فإن ذلك لا يُظهر أن التدريب لم يترك أثرًا.

ولفصل هذه التفسيرات عن بعضها، نحتاج إلى إعداد تكون فيه العضوية معلومة، وتُسنَد بشكل مستقل عن كل خصائص المستند، وتترك بقية التدريب دون تغيير. تطرح الورقة السؤال التالي: عندما يُضمَّن مستند حقيقي مرة واحدة في وصفة تدريب راسخة، فما مقدار ما يتغيّر في النموذج، وما مقدار ذلك التغيير الذي يمكن للهجمات القائمة أن تستفيد منه؟

التصميم

                    AI2's released stage-1 checkpoint (4T tokens)
                                       |
            +--------------------------+---------------------------+
            |                                                      |
  AI2's released seed-42 run                     our re-run of the same stage:
  of the 50B-token stage                         same start, data and order;
  (23,852 updates)                               24,081 of 12,212,224 chunks replaced
            |                                    by copies of inserted documents
            v                                                      v
         control                                             treated model
            |                                                      |
            v                                                      v
   SFT -> DPO -> RLVR stage 1 -> RLVR stage 2  (same data, order and seeds for both)
  • إعادة تشغيل لمرحلة تدريب رسمية. يُدرَّب OLMo 2 1B على مرحلتين: نحو 4 تريليونات رمز من التدريب المسبق، ثم مرحلة تدريب متوسط من 50 مليار رمز. أصدرت AI2 نقطة الحفظ التي تبدأ عندها مرحلة التدريب المتوسط، بما في ذلك حالة المُحسِّن الخاصة بها. كما أصدرت AI2 بيانات التدريب المتوسط وإعداداته وعمليات التدريب المتوسط الكاملة لثلاثة بذور لترتيب البيانات. بدأنا من نقطة الحفظ المُصدرة وأعدنا تشغيل المرحلة بإعدادات AI2 ومدرِّب OLMo غير المعدَّل. وأعدنا بناء ترتيب بيانات البذرة 42 بدقة تامة.
  • أزواج متطابقة وقذف عملة. بنينا 7,814 زوجًا من المستندات. تأتي وثيقتا كل زوج من المصدر نفسه والفحص نفسه، وتُطابَقان في الطول وفي الصعوبة: البتات لكل بايت تحت نقطة الحفظ الابتدائية، مقيسة قبل التدريب. لكل زوج، اختار قذف عملة وثيقة واحدة للإدراج؛ واحتُفظ بالأخرى جانبًا. تحل نسخ من الوثائق المُدرجة محل مقاطع تدريب كاملة في مواضع مخطط لها موزعة على المرحلة: 12,414 نسخة تحل محل 24,081 من أصل 12,212,224 موضع مقطع (0.197%)، ويبلغ مجموع الرموز المضافة 67.3 مليون رمز (0.135% من التدفق). كل موضع آخر يحتفظ بمقطع AI2.
  • التشغيل المُصدر كمجموعة ضابطة. شهد تشغيل البذرة 42 المُصدر من AI2 المقاطع نفسها بالترتيب نفسه في كل موضع آخر، لذا يصلح كحالة مضادة واقعية. تسميه الورقة التوأم. يختلف التشغيلان في إعدادات التنفيذ (عدد وحدات معالجة الرسوميات، ونوى الانتباه والتجزئة)، لذا ليسا متطابقين على مستوى البت. ويصلح تشغيل البذرة 42069 من AI2 (الوصفة نفسها بترتيب بيانات مختلف) كمرجع مُعاد تدريبه. وتصلح نقطة الحفظ المُصدرة التي تبدأ عندها المرحلة كمرجع أضعف.
  • التحقق من أن المستندات لم تُرَ من قبل. معظم المستندات أوراق arXiv وصفحات ويكيبيديا ومنشورات StackExchange ظهرت بعد حد قطع بيانات النموذج، أو صفحات ويكيبيديا غائبة عن اللقطة في بيانات التدريب. تُنوِّع ثلاث عشرة مجموعة الفحص المصدر والطول وعدد النسخ (حتى 32) وتوقيت النسخ وشكل النص (مشتق من LaTeX مقابل مشتق من PDF). تقيس النسخ المعدَّلة من صفحات ويكيبيديا الموجودة في بيانات التدريب إعادة التعرُّض، وتمتد النصوص الاصطناعية على نطاق من المفاجأة. بُحث عن مرشحي مجموعات الفحص المقصود ألا تكون مرئية بحثًا شاملًا مقابل جميع المكوّنات الـ13 لمجموعات التدريب المسبق والتدريب المتوسط المُصدرة (8.3 TiB). يكشف البحث كل تداخل حرفي من 40 كلمة أو أكثر، واستُبعد المرشحون الذين لديهم مثل هذه التداخلات. انتهى الجزء الأخير من البحث بعد تشكيل الأزواج. فعثر على 156 مرشحًا إضافيًا لديهم مثل هذه التداخلات؛ فأُزيلوا، وأُعيد ملء أزواجهم قبل التدريب.
  • التدريب اللاحق. خضع كل من النموذج المعالَج والمجموعة الضابطة لوصفة التدريب اللاحق الخاصة بـ AI2 للنموذج OLMo 2 1B: الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT)، وتحسين التفضيل المباشر (DPO)، ومرحلتان من التعلم المعزز بمكافآت قابلة للتحقق (RLVR). حصل كلا النموذجين على البيانات والترتيب والبذور نفسها.
  • القياسات. تُقيَّم وثائق التقييم البالغ عددها 22,681 (وثيقتا كل زوج و7,053 وثيقة لم تُدرج قط) رمزًا برمز تحت:
    • النموذج المعالَج، والمجموعة الضابطة، والمرجع المُعاد تدريبه، ونقطة الحفظ الابتدائية؛
    • نقاط الحفظ الـ24 المحفوظة كل 1,000 تحديث بواسطة كل من عمليات التدريب المتوسط الثلاث؛
    • نماذج كل مرحلة من مراحل التدريب اللاحق لكلا الذراعين.

النتائج الرئيسية

ما لم يُذكر خلاف ذلك، فإن الأرقام أدناه تخص 4,832 زوجًا من المستندات التي تحُقِّق من عدم رؤيتها وأُدرجت مرة واحدة، مقيسة مقابل المجموعة الضابطة. تقدم الورقة فترات الثقة ومزيدًا من التحفظات.

تنزيل الأداة