AutoML 平台的安全级别因其设计和提供商实施的保护措施而异。从基本层面来看，大多数信誉良好的 AutoML 工具都会对数据进行加密，无论是在传输过程中（使用 TLS 等协议）还是在静态存储时（使用 AES-256 或类似标准）。例如，Google 的 Vertex AI 和 AWS SageMaker AutoML 会自动将加密应用于用户上传的数据集。然而，配置访问控制、审计日志和数据保留策略的责任通常落在开发人员身上。如果涉及敏感数据，团队必须验证 AutoML 提供商是否符合 GDPR、HIPAA 或行业特定标准等法规，因为并非所有平台都满足这些要求。
AutoML 的一个主要风险在于训练期间数据的处理和存储方式。某些平台会将数据集或模型输出缓存在共享云存储中，如果权限配置不正确，可能会泄露信息。例如，开发人员在使用基于 AWS 的 AutoML 工作流程时，可能会不小心将训练数据留在公共 S3 存储桶中。此外，诸如特征名称或模型指标之类的元数据可能会无意中泄露有关敏感属性的详细信息（例如，医疗诊断）。某些 AutoML 系统还使用第三方 API 进行超参数调整或模型部署，这可能会将数据传输到用户控制环境之外。Auto-Sklearn 或 H2O.ai 等开源 AutoML 框架虽然可自定义，但需要开发人员手动保护数据管道，如果未经过严格测试，可能会引入漏洞。
为了提高安全性，开发人员应首先查看 AutoML 提供商的文档，了解数据处理实践。对于高度敏感的数据集（例如，财务记录），请选择本地部署或私有云 AutoML 解决方案，如 DataRobot 或 SAS Viya，这些解决方案可将数据保留在组织的基础设施内。在摄取之前，采用匿名化技术（例如，屏蔽个人身份信息 (PII)）可以减少暴露。例如，在信用风险模型中用哈希令牌替换社会安全号码可以最大限度地降低泄露风险。定期审核用户权限和 API 密钥，并结合监控异常活动（例如，意外的数据导出），可以增加保护层。最后，通过测试成员推理攻击来验证训练后的模型是否不会记忆敏感数据——在这种情况下，攻击者会查询模型以提取有关特定训练样本的详细信息。