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基于一网通办服务平台的大模型训练与安全保障

2025-06-20 06:52
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小明: 嘿,小李,最近我们单位正在推进‘一网通办服务平台’项目,听说要结合大模型训练?

小李: 是啊,现在政府服务数字化转型需要强大的技术支持。通过大模型训练可以提升服务智能化水平。

小明: 那么问题来了,模型训练的数据安全性怎么保证呢?毕竟涉及到敏感信息。

小李: 这是个好问题。我们可以采用数据脱敏技术和加密算法来保护数据安全。

小明: 具体怎么做呢?能给我看看代码示例吗?

小李: 当然可以。比如数据脱敏部分,我们可以使用Python编写一个简单的脚本:

import pandas as pd

def data_masking(df, columns):

for col in columns:

df[col] = df[col].apply(lambda x: '*' * len(str(x)))

return df

# 示例

data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'id': [12345, 67890]}

df = pd.DataFrame(data)

masked_df = data_masking(df, ['name', 'id'])

print(masked_df)

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小明: 原来如此,这确实能有效隐藏敏感信息。那么对于模型本身的安全性呢?

小李: 我们还可以对模型参数进行加密处理。例如,使用PyCryptodome库实现模型加密:

from Crypto.Cipher import AES

cipher = AES.new('This is my key42'.encode(), AES.MODE_EAX)

ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(model_parameters)

# 解密时

cipher_dec = AES.new('This is my key42'.encode(), AES.MODE_EAX, nonce=cipher.nonce)

decrypted_data = cipher_dec.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)

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小明: 明白了,这样即使模型被非法获取,也无法直接使用。

小李: 对,综合运用这些技术,就能确保整个训练过程的安全性。

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