大模型数据隐私保护技术实现路径
在大模型训练过程中，数据隐私保护已成为核心议题。本文将从技术路径角度，分享几种可复现的数据脱敏方法。
1. 数据清洗与去标识化
首先进行基础数据清洗：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('raw_data.csv')
# 删除全空值列
df = df.dropna(axis=1, how='all')
# 填充数值型缺失值
numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
for col in numeric_columns:
df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
2. 敏感信息识别与掩码
使用正则表达式识别并替换敏感信息：
import re
def mask_sensitive_data(text):
# 邮箱掩码
text = re.sub(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', 'EMAIL_MASK', text)
# 手机号掩码
text = re.sub(r'1[3-9]\d{9}', 'PHONE_MASK', text)
return text
df['text_column'] = df['text_column'].apply(mask_sensitive_data)
3. 差分隐私技术应用
通过添加拉普拉斯噪声实现差分隐私：
import numpy as np
def add_laplace_noise(data, epsilon):
sensitivity = 1 # 假设敏感度为1
noise = np.random.laplace(0, sensitivity/epsilon)
return data + noise
以上方法可有效保护数据隐私，同时保持数据可用性。建议在实际应用中结合业务场景选择合适的技术组合。
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