大模型训练数据的隐私保护合规性检查

随着大模型技术的快速发展，训练数据中的隐私泄露风险日益突出。作为安全工程师，我们需要建立系统性的合规性检查机制。

数据隐私合规性检查要点

1. 敏感信息识别

import re
import pandas as pd

def check_sensitive_data(df):
    # 身份证号检测
    id_pattern = r'\d{17}[\dXx]'
    # 手机号检测
    phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'
    # 邮箱检测
    email_pattern = r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'
    
    results = {
        'id_cards': df.apply(lambda x: x.str.contains(id_pattern, na=False)).any(),
        'phones': df.apply(lambda x: x.str.contains(phone_pattern, na=False)).any(),
        'emails': df.apply(lambda x: x.str.contains(email_pattern, na=False)).any()
    }
    return results

2. 数据脱敏处理

使用差分隐私技术对敏感数据进行保护，确保在保留数据价值的同时防止个人身份识别。

合规性检查流程

1. 数据收集阶段：建立数据来源验证机制
2. 数据处理阶段：实施自动化敏感信息检测
3. 模型训练阶段：定期进行隐私风险评估
4. 模型部署阶段：持续监控数据泄露风险

建议结合开源工具如DataLeakageDetector进行自动化合规性扫描，确保训练数据符合GDPR、CCPA等法规要求。