数据隐私合规性检查

在大模型训练中，数据隐私合规性检查是确保数据安全的重要环节。本文将介绍如何在特征工程阶段进行隐私合规性检查，并提供可复现的Python实现。

数据隐私合规性检查流程

1. 敏感信息识别

首先需要识别数据中的敏感信息，如身份证号、手机号、邮箱等。可以使用正则表达式匹配：

import re

def detect_sensitive_info(text):
    # 身份证号模式
    id_pattern = r'\d{17}[\dXx]'
    # 手机号模式
    phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'
    # 邮箱模式
    email_pattern = r'\w+@\w+\.\w+'
    
    sensitive_info = {
        'id_card': re.findall(id_pattern, text),
        'phone': re.findall(phone_pattern, text),
        'email': re.findall(email_pattern, text)
    }
    return sensitive_info

2. 数据脱敏处理

对于识别出的敏感信息，需要进行脱敏处理：

import pandas as pd

def anonymize_data(df):
    # 脱敏身份证号
    df['id_card'] = df['id_card'].str.replace(r'\d{5}\d{12}[\dXx]', '**********', regex=True)
    # 脱敏手机号
    df['phone'] = df['phone'].str.replace(r'1[3-9]\d{5}\d{4}', '1****', regex=True)
    return df

3. 合规性审计

最后进行合规性审计，确保所有敏感信息已处理：

# 检查是否还有敏感信息残留
def audit_compliance(df):
    # 检查是否存在原始敏感信息模式
    original_patterns = [r'\d{17}[\dXx]', r'1[3-9]\d{9}', r'\w+@\w+\.\w+']
    for pattern in original_patterns:
        if df['text'].str.contains(pattern, regex=True).any():
            print('警告：发现未处理的敏感信息')

通过以上步骤，可以有效保障大模型训练数据的隐私合规性。