LoRA / 适配器泄露微调数据：发布 delta + 公开底座 = 成员推断放大器
一句话摘要：你在私有数据上做 LoRA / 适配器微调，然后把这份 delta 发到 HuggingFace，心想「底座是公开的，我只发了一小块差量，我 的数据藏得住」。这份心安是假的——发布的 delta 恰恰把微调信号浓缩在了一处：底座与微调后模型之间的差，本身就是微调数据的指纹。攻击者只要同时握有你的适配器和那个公开底座，就能把公开底座当参照系，跑一次被 delta 放大的成员推断 / 抽取。LoRA-Leak（arXiv 2507.18302，⚠️预印本）实测：即便在保守微调设置下，成员推断仍能到 0.775 AUC，且「拿公开预训练模型当参照」正是被以往 MIA 忽略、却能放大泄露的那一手。结论先行：「delta 小 / 底座公开」不是隐私——公开底座是攻击者手里的免费参照，把你的成员可区分度抬高了。