【学保密】大模型数据安全挑战与防护

主要观点总结

文章主要介绍了大模型全生命周期中的数据安全挑战及防护措施，涉及数据收集、模型训练、模型部署三个阶段。

关键观点总结

关键观点1: 数据收集阶段的安全挑战及防护措施

包括多源异构数据中的敏感信息、分布式存储中的数据泄露风险、数据源的可靠性验证问题。防护措施有严格脱敏处理、优化数据管理机制、建立数据源审核机制。

关键观点2: 模型训练阶段的安全挑战及防护措施

包括训练数据的处理和中间文件管理的重要性、数据投毒风险、训练环境的安全性。防护措施有使用差分隐私技术保护数据、控制数据使用边界、构建数据沙箱环境、训练环境的隔离与防护。

关键观点3: 模型部署阶段的安全挑战及防护措施

涉及数据在传输和共享过程中的安全威胁、真实场景下的恶意输入模拟不足等。防护措施包括强化模型部署前的安全检测、完整性校验机制构建、抗攻击能力体系的建设。