数据脱敏与匿名化
敏感数据识别： 识别数据库中包含的个人身份信息（PII）、敏感商业数据等。
数据脱敏： 在非生产环境（如开发、测试环境）中使用脱敏后的数据进行模型训练，保护用户隐私。常见的脱敏方法包括替换、混淆、泛化等。
匿名化： 移除或修改数据中的标识符，使其无法追溯到特定个体。这在遵守 GDPR、CCPA 等数据隐私法规时尤为重要。
八、云数据库服务的优势与挑战
随着云计算的普及，越来越多的机器学习项目选择在云端进行。云数据库服务为机器学习模型训练带来了显著的优势，但也伴随着一些挑战。
8.1 优势
弹性伸缩： 云数据库能够根据需求弹性扩展或收缩计 斯里兰卡电话号码库 算和存储资源，非常适合机器学习训练任务高峰期和低谷期的资源需求变化。
高可用性与容灾： 云服务提供商通常提供多可用区部署、自动故障转移等功能，确保数据库的高可用性和数据的持久性。
简化运维： 云数据库服务负责底层基础设施的管理、备份、补丁更新等繁琐工作，大大降低了运维成本和复杂性，让数据科学家和工程师可以更专注于模型开发。
全球部署： 可以在全球多个区域部署数据库实例，满足跨国机器学习项目的数据存储和访问需求，减少数据延迟。
丰富的生态系统： 云平台通常提供与机器学习平台、数据仓库、流处理等服务的无缝集成，构建端到端的数据和 AI 解决方案。
8.2 挑战
成本控制： 尽管云数据库提供了弹性，高昂的云账单可能会成为一个问题。
供应商锁定（Vendor Lock-in）： 一旦深度依赖某个云服务提供商的特定数据库服务，未来迁移到其他平台可能会面临技术和成本挑战。
性能调优的复杂性： 虽然云数据库简化了运维，但在某些极端性能场景下，云服务的黑盒特性可能使得精细化性能调优变得更具挑战。
数据传输成本： 跨区域或从云端传输大量数据到本地环境可能会产生额外的网络传输费用。
合规性与数据主权： 对于某些特定行业或国家，数据存储位置、数据跨境传输可能受到严格的法律法规限制，需要在选择云服务时进行审慎评估。