在安全与隐私保护，如何考虑大模型与数据仓库结合过程中的数据安全和隐私保护？
大模式如何与原有架构（如数据湖、湖仓一体、数据仓库）相结合，成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估，了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等，有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准，使大...显示全部
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在结合大模型与数据仓库时，确保数据安全和隐私的关键措施包括实施端到端的数据加密、严格的访问控制和身份验证机制，以及对数据进行匿名化或去标识化处理以保护个人隐私。此外，应采用最小权限原则限制数据访问，确保合规性并遵循数据保护法规如GDPR。对模型进行隐私保护的技术，比如差分隐私，可以在训练过程中限制敏感信息的泄露。定期进行安全审计和隐私影响评估也是必要的，以及在设计系统时采用隐私保护设计原则，确保整个数据处理流程的透明性和可审计性。