大模型数据安全审计流程

在大模型训练过程中，数据安全审计是确保模型训练合规性的重要环节。本文将介绍一套可复现的数据安全审计流程。

审计流程概述

数据安全审计主要包含三个核心步骤：数据指纹识别、敏感信息检测和风险评估。

1. 数据指纹识别

首先需要建立数据指纹库，用于识别重复或相似数据。可以使用以下代码进行基础指纹提取：

import hashlib
import pandas as pd

def generate_data_fingerprint(df, columns):
    # 对指定列进行哈希处理
    fingerprint = df[columns].apply(lambda x: hashlib.md5(str(x).encode()).hexdigest(), axis=1)
    return fingerprint

# 使用示例
# df = pd.read_csv('dataset.csv')
# fingerprint = generate_data_fingerprint(df, ['text_column'])

2. 敏感信息检测

使用正则表达式匹配常见敏感信息：

import re

def detect_sensitive_info(text):
    patterns = {
        'phone': r'1[3-9]\d{9}',
        'id_card': r'\d{17}[\dXx]',
        'email': r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'
    }
    found = {}
    for key, pattern in patterns.items():
        if re.search(pattern, text):
            found[key] = True
    return found

3. 风险评估与报告

基于检测结果生成风险评分，并输出审计报告。

该流程可帮助数据科学家在模型训练前发现潜在的安全隐患，确保数据合规性。