AutoML 工具整合了多项安全特性，用于保护数据、模型和基础设施。这些特性通常侧重于数据加密、访问控制和模型完整性。例如，Google Cloud AutoML 和 AWS SageMaker 等平台会对静态数据（存储在数据库中）和传输中的数据（上传或处理期间）强制实施加密。基于角色的访问控制 (RBAC) 是另一项常见特性，允许管理员为用户或团队定义权限。这确保只有获得授权的人员才能访问敏感数据集或修改训练流程。此外，一些工具提供客户管理的加密密钥，让组织能够直接控制数据安全，而不是完全依赖于提供商的默认设置。这些基础措施有助于防止未经授权的访问和数据泄露。
模型安全是另一个关键领域。AutoML 工具通常包含安全防护措施，以确保训练好的模型不被篡改或部署在不安全的环境中。例如，Vertex AI（Google 的 AutoML 平台）允许用户将模型部署到私有端点，将访问限制在内部网络，而不是公开暴露。与部署的模型交互需要身份验证机制，如 API 密钥或 OAuth 令牌，从而降低未经授权的推理请求的风险。Azure Machine Learning 等工具还提供模型版本控制和数字签名，以验证部署的模型在训练后是否未被修改。一些平台甚至监控生产中的模型行为，标记异常情况，如意外的输入模式或突然的性能下降，这可能表明存在对抗性攻击。
合规性和审计是安全特性的补充。许多 AutoML 工具遵守 GDPR、HIPAA 或 SOC 2 等行业标准，这对于处理敏感数据的组织至关重要。审计日志（如 AWS SageMaker 中的日志）会跟踪用户操作，例如谁训练了模型或访问了数据集，从而提供透明度和问责制。数据匿名化技术（如 Azure Machine Learning 中的差分隐私）可以自动屏蔽训练数据集中的个人身份信息 (PII)。此外，一些工具强制执行数据驻留要求，确保数据留在特定地理区域，以遵守当地法律。这些特性共同帮助开发者满足监管义务，同时保持对其 AutoML 工作流程的信任。