数据预处理阶段的安全性保障措施

在大模型训练的数据工程流程中，数据预处理阶段是确保模型质量和安全性的关键环节。本文将分享几个核心的安全保障措施和实践方法。

1. 数据脱敏处理

在预处理阶段，必须对敏感信息进行脱敏处理。可以使用以下Python代码示例：

import pandas as pd
import re

def anonymize_data(df):
    # 脱敏邮箱地址
    df['email'] = df['email'].str.replace(r'([a-zA-Z0-9._%+-]+)@([a-zA-Z0-9.-]+)', r'\1***@\2')
    
    # 脱敏手机号码
    df['phone'] = df['phone'].str.replace(r'(\d{3})\d{4}(\d{4})', r'\1****\2')
    
    # 脱敏身份证号
    df['id_card'] = df['id_card'].str.replace(r'(\d{4})\d{10}(\d{4})', r'\1********\2')
    
    return df

2. 数据质量检查

建立数据完整性验证机制：

import numpy as np

def validate_data_quality(df):
    # 检查缺失值
    missing_stats = df.isnull().sum()
    
    # 检查异常值（使用IQR方法）
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    outlier_count = ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()
    
    return missing_stats, outlier_count