LLM微服务中的数据治理与隐私保护方案

在LLM微服务架构中，数据治理与隐私保护是核心挑战。本文将分享一套可复现的数据治理方案。

数据分类与标记 首先建立数据分类体系，对敏感数据进行标记：

import pandas as pd

class DataClassifier:
    def __init__(self):
        self.sensitive_patterns = [
            r'\d{11}',  # 手机号
            r'\d{4}-\d{4}-\d{4}',  # 身份证号
            r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'  # 邮箱
        ]
    
    def classify_data(self, text):
        # 标记敏感数据
        for pattern in self.sensitive_patterns:
            if re.search(pattern, text):
                return 'SENSITIVE'
        return 'PUBLIC'

数据脱敏处理 在服务间传输前进行数据脱敏：

from cryptography.fernet import Fernet

class DataSanitizer:
    def __init__(self):
        self.key = Fernet.generate_key()
        self.cipher = Fernet(self.key)
    
    def sanitize_sensitive_data(self, data):
        # 对敏感字段加密存储
        if data.get('type') == 'SENSITIVE':
            data['value'] = self.cipher.encrypt(data['value'].encode())
        return data

访问控制 通过服务网格实现细粒度访问控制：

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: AuthorizationPolicy
metadata:
  name: llm-data-policy
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-service
  rules:
  - from:
    - source:
        principals: ["cluster.local/ns/default/sa/llm-reader"]
    to:
    - operation:
        methods: ["GET"]
        paths: ["/api/data"]

该方案已在多个微服务中验证，可有效保障LLM数据安全。