要保护用于生成用户嵌入的客户数据，需要关注三个关键领域：静态数据和传输中数据的加密、强制执行严格的访问控制以及在处理前对数据进行匿名化或假名化。用户嵌入通常需要处理敏感信息，例如姓名、电子邮件或行为模式，因此在整个生命周期中保护这些数据至关重要。首先，确保所有数据都使用行业标准协议进行加密。例如，对传输中的数据使用 TLS 1.3，对静态数据使用 AES-256。此外，实施身份验证机制（如 OAuth 2.0 或 API 密钥）来验证与数据交互的系统。将访问权限限制给仅直接参与生成嵌入的服务和人员，并通过基于角色的访问控制 (RBAC) 实施最小权限原则。例如，负责分析的开发人员不应有权访问用于生成嵌入的原始客户数据。
接下来，通过在将原始客户数据输入到嵌入模型之前对其进行匿名化或假名化来最大程度地减少数据暴露。使用加盐处理将直接标识符（例如电子邮件地址）替换为令牌或哈希值，以防止重新识别。例如，使用 HMAC-SHA256 和密钥对用户电子邮件进行哈希处理，然后再进行处理。如果嵌入需要行为数据（如购买历史记录），请汇总或泛化数据以降低可识别性——例如，将购买行为分组到更广泛的类别，而不是存储确切的项目。存储嵌入时，避免将其直接链接到原始客户记录。相反，使用间接引用，例如在单独的安全数据库中使用映射到假名化标识符的 UUID。这可确保即使嵌入被暴露，也无法轻松追溯到个人。
最后，保护嵌入生成流水线本身。隔离创建嵌入的环境——例如，使用专用的虚拟网络或 Kubernetes 命名空间——以限制对其他系统的暴露。实施输入验证以防止注入攻击，例如过滤可能触发意外模型行为的格式错误的数据。监控访问日志和审计跟踪以检测未经授权访问数据或模型的尝试。例如，设置警报以应对嵌入服务的 API 调用量异常激增的情况。定期使用渗透测试或 OWASP ZAP 等工具测试系统以识别漏洞。如果使用第三方库或模型，请对其进行安全漏洞审查——例如，确保开源嵌入库不会无意中记录原始数据。通过将加密、访问控制和数据匿名化与流水线加固相结合，您可以创建分层防御，以保护整个嵌入工作流程中的客户数据。