大模型训练数据安全防护机制

在大模型训练过程中，数据安全防护是保障模型质量和合规性的关键环节。本文将分享一套可复现的数据安全防护方案。

数据脱敏处理

首先需要对敏感信息进行脱敏处理：

import pandas as pd
import re

def mask_sensitive_data(df):
    # 邮箱脱敏
    df['email'] = df['email'].str.replace(r'([a-zA-Z0-9._%+-]+)@(.+)', r'\1***@***.com', regex=True)
    
    # 手机号脱敏
    df['phone'] = df['phone'].str.replace(r'(\d{3})\d{4}(\d{4})', r'\1****\2')
    
    # 身份证脱敏
    df['id_card'] = df['id_card'].str.replace(r'(\d{6})\d{8}(\d{4})', r'\1********\2')
    return df

数据访问控制

建立基于角色的访问控制（RBAC）：

from functools import wraps

def require_permission(permission):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if not has_permission(permission):
                raise PermissionError("Access denied")
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@require_permission('data_access')
def access_training_data():
    # 只有具备权限的用户才能访问
    pass

数据完整性验证

使用哈希值校验确保数据未被篡改：

import hashlib

def verify_data_integrity(data):
    original_hash = get_stored_hash()
    current_hash = hashlib.sha256(str(data).encode()).hexdigest()
    if original_hash != current_hash:
        raise ValueError("Data has been tampered with")

通过以上三步防护机制，可以有效保障大模型训练数据的安全性。