LLM模型训练数据安全存储

LLM模型训练数据安全存储实践

在大模型训练过程中，训练数据的安全存储是保障模型安全性的关键环节。本文将从存储机制、访问控制和数据保护三个维度进行复盘总结。

存储架构设计

推荐采用分层存储架构：

# 数据分类存储示例
mkdir -p /data/llm/train/{raw,processed,encrypted}

# 使用加密存储工具
openssl enc -aes-256-cbc -in raw_data.txt -out encrypted_data.enc

访问控制策略

实施最小权限原则：

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

def secure_s3_access(bucket, key):
    s3 = boto3.client('s3')
    try:
        # 基于IAM策略限制访问
        response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
        return response['Body'].read()
    except ClientError as e:
        print(f"Access denied: {e}")

数据保护措施

建议使用以下技术栈：

1. 传输加密（TLS 1.3）
2. 存储加密（AES-256）
3. 访问日志审计
4. 定期安全扫描

通过以上实践，可有效降低训练数据泄露风险。建议团队建立标准化的存储规范，并定期进行安全评估。