25｜金融、医疗、政务行业部署私有大模型的安全要点

1. 金融行业在部署私有大模型时需要防范违规建模与敏感资产泄露，要求构建一整套训练数据来源审计系统，确保每一条参与训练的数据都可查、可控、可撤销。 2. 金融行业建议采用Training Data Lineage工具来管理模型训练流程，以实现对整条训练链条的“可解释性”和“可回滚能力”。 3. 医疗行业在部署AI模型时需要遵循“最小化访问”原则，确保系统不能让任何一个人“多看一点”，也不能让任何一个服务“多拿一点”数据。 4. 医疗行业建议在模型输入和输出内容中加入“水印”信息，以便追溯数据泄露的责任方和调用来源。 5. 政务行业在部署大模型时，需要全面采用国密算法，不能单独依赖RSA或AES加密，并强调“链式可验证”的日志审计机制，推荐引入区块链式日志结构（LogChain）。 6. 政务系统对“身份管理”有极高的安全要求，通常会配合多因子认证（MFA），用户权限必须“按岗位精细化控制”。 7. 金融、医疗和政务三大行业在部署私有大模型时需要遵循各自领域的实际约束和法规要求，确保数据处理、存储、使用的每一个环节都可控、可审、可追责。 8. 金融行业强调数据隔离，建议在部署时划分物理分区模型，并设置硬件隔离标记，以确保客户身份信息与行为数据逻辑隔离。 9. 在金融行业，模型训练不可滥用历史交易数据，需要遵守国际合规和各国的金融数据保护法律，如《巴塞尔协议III》、GLBA、GDPR等。 10. 在医疗行业，医疗数据必须“按需处理、按需保留”，遵循HIPAA和GDPR等监管要求，确保数据安全和合规性。