引言
随着人工智能技术的快速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。然而，大模型的应用也带来了数据安全与合规的挑战。为了确保大模型服务应用的监管数据安全，本文将深入探讨大模型审计的重要性，以及如何通过审计保障数据安全与合规。
大模型审计的必要性
1. 数据泄露风险
大模型在训练、推理等环节存在数据泄露的风险，包括公司内部的商业机密、用户的个人隐私数据等。因此，对大模型进行审计，有助于及时发现并防范数据泄露。
2. 跨境数据流通问题
在某些金融场景中，跨境数据流通问题较为敏感。大模型审计可以帮助企业合规地处理跨境数据流通，避免触及合规红线。
3. 数据管理和治理机制
建立完善的数据管理和治理机制，确保高质量、有合规授权的数据投入到大模型的开发和部署过程中，是保障数据安全与合规的关键。
大模型审计的措施
1. 本地化部署
金融公司普遍采用本地化部署的方式，从而有选择地使用私有数据和公开数据训练大模型，有利于保证数据和模型的安全风险得到有效控制。
2. 数据脱敏与加密
对线上个人信息，按照金融行业标准使用自动化数据脱敏工具进行脱敏处理。同时，对大模型使用的数据进行安全分级分类、数据加密及访问授权等，确保数据存储、提取、传输、加密交付和删除的安全性。
3. 访问控制与权限管理
实施严格的访问控制和权限管理，确保只有授权人员可以访问敏感数据，并限制不同人员对数据的访问和使用。
数据库审计：数据安全与合规的重要保障
1. 数据库审计的定义
数据库审计是指对数据库操作和数据访问进行监控和记录的过程，旨在提供安全性、合规性和数据可追溯性方面的保障。
2. 数据库审计的功能
- 安全性保障：监控用户对数据库的行为，及时发现异常操作，如未经授权的访问、恶意修改和数据泄露等。
- 合规性保障：满足行业或法规要求，确保数据的合法使用和隐私的保护。
- 数据可追溯性：通过审计记录，可以追溯到数据的变更历史、查询历史和访问历史，保证数据的可信度和可靠性。
3. 数据库审计的实现
- 审计策略的定义：确定需要审计的操作类型、审计的对象范围和审计的内容等。
- 审计日志的记录和分析：将审计记录保存到日志文件中，并进行实时监控和后续分析。
总结
大模型审计在保障数据安全与合规方面发挥着重要作用。通过采取本地化部署、数据脱敏与加密、访问控制与权限管理以及数据库审计等措施，可以有效地防范数据安全风险，确保大模型服务应用的监管数据安全与合规。