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,使大模型与原有架构能够顺利地交换数据和信息,降低集成难度和复杂性。
大模型与数据仓库结合过程中的数据安全,包括数据加密、访问控制、审计机制等方面的技术和管理措施。
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 )将会造成大量的用户隐私泄漏。「 Are Large Pre-Trained Language Models Leaking Your Personal Information? 」一文中证明,由于 LLM 对于训练数据的记忆, LLM 在对话过程中确实存在泄露个人信息的风险,且其风险随着示例数量的增加而增加。
模型泄漏信息的原因有多种。其中一些是结构性的,与构建模型的方式有关;而另一些是由于泛化能力差、对敏感数据的记忆等因素造成的。
可以考虑通过在数据的存储和传输环节引入加密算法进行处理,并加强访问控制,同时,建立有效的审计机制。
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。
收起在银行行业中,大模型应用可以帮助银行更好地理解客户需求、提高风险管理能力、优化运营效率等。与原有数据架构相结合,可以更好地利用现有数据资源,提高数据价值。
具体来说,可以考虑以下几个方面:
在结合大模型和原有数据架构时,需要定义统一的集成接口标准,以便大模型和原有架构之间能够顺利地交换数据和信息。同时,需要考虑数据安全的问题,包括数据加密、访问控制、审计机制等方面的技术和管理措施,以保证数据的安全性和完整性。
总之,大模型与原有数据架构的结合需要综合考虑多个方面,包括数据处理能力、存储容量、查询性能、集成接口标准、数据安全等,以便更好地利用现有数据资源,提高数据价值。