1.背景2017年勒索病毒大规模爆发以来，对数据安全最大的威胁是勒索病毒，这种病毒利用各种加密算法对文件进行加密，被感染者一般无法解密，需要拿到解密的私钥才有可能破解，拿到私钥则要支付高额的赎金。特别是近年来，新一代的勒索病毒的功能越来越强，出现了大量新型的勒索病毒。许...
(more)几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据，并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而，模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...
数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用，主要体现在以下几个方面：首先，数据湖能够作为一个集中式存储平台，汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要，因为大模型通常需要大量的数据进行训练，以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...
大模型在运用传统结构化数据时，可以通过一系列步骤和方法来充分利用这些数据资源，提高模型的性能和应用效果。以下是一些关键步骤和考虑因素：数据准备与预处理 ：数据清洗 ：去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。特征工程 ：根据任务需求，从结构化数据中提取有...
近日，与一机构交流，分布式数据库划分为近100个分片，生产中心3副本，同城3副本，异地2副本，合计8副本，单台服务器配置4块3.2TBNVMeSSD，本地盘做软RAID10（又除2副本），16份。单分片独享这组服务器，受数据库单分片限制，一般单片就1TB有效数据，1TB/4/3.2TB就7.8%，除以本地3副本，利用率就2.5%！利用...
(more)在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施：1. 数据分类和标记：对数据进行分类和标记，明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施，例如对个人身份信息（PII）进行加密或匿名化处理。...
