是的，嵌入可以被保护，但具体方法取决于它们的使用环境以及您旨在减轻的特定风险。 嵌入（文本、图像或用户行为等数据的数字表示）通常会受到未经授权的访问、逆向工程或下游应用中的滥用等威胁。 为了保护它们，开发人员可以在创建、存储和使用过程中应用加密、访问控制和隐私保护方法等技术。 然而，没有单一的解决方案可以保证绝对安全，并且可用性和保护之间通常存在权衡。
一个关键策略是在静态和传输过程中保护嵌入。 例如，使用 AES-256 等标准加密嵌入数据集可确保即使存储系统受到攻击，数据仍然不可读。 通过网络传输嵌入时，TLS 加密可防止拦截。 像基于角色的权限（例如，AWS IAM 策略）这样的访问控制可以限制哪些系统或用户可以检索或修改嵌入。 此外，像 Tokenization 或 Hashing 这样的技术（在生成嵌入之前应用）可以匿名化敏感的输入数据（例如，屏蔽用户 ID），以降低通过嵌入暴露原始信息的风险。 然而，这些方法无法防御利用嵌入本身的攻击，例如试图从嵌入中重建原始数据的模型反演攻击。
为了解决特定于嵌入的风险，保护隐私的机器学习方法可以提供帮助。 差分隐私（在训练期间添加受控噪声）使得将嵌入链接回各个数据点变得更加困难。 联邦学习允许在设备本地训练嵌入，而无需共享原始数据，从而减少暴露。 对于高度敏感的用例，同态加密能够对加密的嵌入进行计算，但这会带来显著的计算开销。 一个实际的例子是医疗保健应用程序使用差分隐私嵌入来表示患者记录：噪声可以防止医疗细节的泄露，同时保持用于诊断预测等任务的实用性。 最终，保护嵌入需要分层多种技术——加密、访问控制和算法保护——这些技术需要根据系统的威胁模型和性能约束进行定制。