大模型服务平台如何保障调用过程中的数据安全与隐私合规？

1. 传输与存储加密

平台对外部通信强制使用 TLS 加密传输，对静态数据采用 AES-256 等标准加密，模型权重、训练数据与缓存结果均加密存储，防止向量表示被反推还原敏感源数据。

2. 多租户隔离

在共享基础设施上，平台通过逻辑与物理层面的隔离，确保各租户的数据、日志、配置与模型权重互不越权访问；Kubernetes 命名空间、网络策略与专用节点池是常见的隔离手段。

3. 身份认证与细粒度权限

平台支持 API Key、OAuth、SSO 等身份认证，并基于 RBAC（基于角色的访问控制）与 ABAC（基于属性的访问控制）在模型、功能、调用频率、数据范围等维度做精细化授权，落实最小权限原则。

4. 合规与数据驻留

面向金融、医疗、政务等高敏感行业，平台需满足数据不出域、可审计、可追溯要求，并支持私有化或混合云部署。TokenHub 将"保障数据合规、模型安全与用户隐私"作为平台基础能力，对调用内容做合规约束。