在安全地存储向量（例如嵌入或数值数据）时，加密标准应优先考虑静态数据和传输中数据的保护。对于静态数据，由于其强大的安全性和效率，广泛推荐使用具有 256 位密钥的 AES（高级加密标准）（AES-256）。 AES-256 是一种对称加密算法，意味着相同的密钥用于加密和解密，这使其能够快速处理像向量存储这样的大型数据集。 许多云提供商和数据库（例如 Amazon S3 或 PostgreSQL）都原生支持使用 AES-256 加密存储的数据。 例如，如果您使用的是像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库，则启用具有 AES-256 的服务器端加密可确保即使物理存储介质受到破坏，您的向量也能受到保护。 此外，使用诸如 AES-GCM（伽罗瓦/计数器模式）之类的经过身份验证的加密模式会增加完整性检查，从而防止篡改存储的向量。
对于传输中的数据，应强制执行 TLS（传输层安全性）1.2 或更高版本，以加密客户端和向量存储系统之间的通信。 TLS 确保通过网络传输的向量（例如在数据库查询或更新期间）是端到端加密的。 例如，当机器学习模型从远程向量数据库检索嵌入时，TLS 可以防止窃听或拦截敏感数据。 如果您正在构建自定义 API 来访问向量，则可以将 FastAPI 或 Flask 等框架配置为需要 TLS。 安全地管理加密密钥也很重要。 诸如 AWS Key Management Service (KMS) 或 Google Cloud KMS 之类的服务提供集中式密钥管理，确保定期轮换密钥并审核访问权限。 避免在源代码中硬编码密钥； 而是使用环境变量或像 HashiCorp Vault 这样的密钥管理工具。
除了基本加密之外，还可以考虑为敏感向量添加额外的层，例如客户端加密。 例如，在使用像 Python 的 cryptography 这样的库在本地加密向量后再存储它们，可以增加防止服务器端漏洞的安全措施。 如果向量包含个人身份信息 (PII)，请通过将加密与访问控制结合使用来确保符合 GDPR 等法规。 基于角色的访问策略（例如，AWS IAM）可以限制谁可以解密或修改存储的向量。 最后，定期审核加密实践 - 检查像 SSLv3 这样的过时协议，并确保加密库（例如 OpenSSL）是最新的，以缓解漏洞。 通过结合 AES-256、TLS、安全密钥管理和访问控制，开发人员可以创建专为向量存储需求量身定制的强大加密策略。