AI 原生云如何保障模型训练数据的隐私与安全？

1. 数据安全合规

• 数据加密：传输加密（TLS 1.3）和存储加密
• 数据最小化：只收集必要的训练数据
• 数据脱敏：去除或模糊个人标识符
• 数据血缘追踪：记录训练数据的来源和转换过程

2. 隐私增强技术

• 差分隐私（Differential Privacy）：在训练数据中添加数学噪声，防止反向工程攻击
• 联邦学习（Federated Learning）：数据不出域，仅共享模型更新
• 同态加密（Homomorphic Encryption）：在加密数据上直接进行模型推理

3. 模型安全防护

• LLM-WAF：大模型安全防护平台，在输入端拦截恶意注入、API越权，在输出端拦截敏感信息
• 模型加密：加密模型权重，防止模型盗窃
• 访问控制：严格的模型注册表访问策略，防止未授权部署