大模型数据安全防护策略

在大模型训练过程中，数据安全防护是保障模型质量和隐私合规的关键环节。本文将从数据脱敏、访问控制和安全审计三个方面，分享可复现的数据安全防护策略。

数据脱敏技术实践

1. 敏感信息识别与标记

import pandas as pd
import re

def identify_sensitive_data(df):
    # 识别邮箱、手机号、身份证号等敏感信息
    email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
    phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'
    id_pattern = r'\d{17}[\dXx]'
    
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            df[f'{col}_email'] = df[col].str.contains(email_pattern, na=False)
            df[f'{col}_phone'] = df[col].str.contains(phone_pattern, na=False)
            df[f'{col}_id'] = df[col].str.contains(id_pattern, na=False)
    return df

2. 数据匿名化处理

from faker import Faker
import numpy as np

def anonymize_sensitive_data(df):
    fake = Faker()
    # 替换邮箱地址
    df['email'] = df['email'].apply(lambda x: fake.email() if pd.notna(x) else x)
    # 替换电话号码
    df['phone'] = df['phone'].apply(lambda x: fake.phone_number() if pd.notna(x) else x)
    return df

访问控制机制

基于角色的访问控制(RBAC)

# 数据权限分级示例
DATA_ACCESS_LEVELS = {
    'public': ['name', 'title'],
    'internal': ['email', 'phone'],
    'confidential': ['id_number', 'address']
}

class DataAccessControl:
    def __init__(self, user_role):
        self.role = user_role
        
    def get_accessible_columns(self):
        return DATA_ACCESS_LEVELS.get(self.role, [])

安全审计与监控

建议建立数据访问日志记录机制，使用如下代码进行审计：

import logging
from datetime import datetime

class DataAudit:
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger('data_audit')
        
    def log_access(self, user_id, dataset, action):
        timestamp = datetime.now().isoformat()
        self.logger.info(f"{timestamp} - User: {user_id} - Dataset: {dataset} - Action: {action}")

通过实施上述策略，可以有效保障大模型训练数据的安全性，符合数据隐私保护要求。