在ChatGPT大语言模型时代，金融行业如何做好数据安全和隐私保护？

Question

金融行业处理的数据往往是敏感性较高的个人和公司财务数据，需要严格保护。那么，在GPU选型上，或使用GPU资源上，有什么选型策略，什么技术手段、什么措施等来确保数据的安全性和隐私保护？

Answer 1

在金融行业中处理敏感数据时，需要考虑以下几点来确保数据的安全性和隐私保护：

1. GPU选型策略：在选择GPU时，需特别注意其安全功能。如Nvidia显卡（如V100、A100等）具有内置的加密功能，它们可以使用关键管理器对存储在显卡内部的数据进行加密和解密。这可以确保数据在传输或存储的过程中不会被窃取或篡改。

2. 使用安全环境：建议将GPU设置为“白名单”以避免意外连接，并将其放置在尽可能安全的环境中，如安装在安全门禁区域或远程监控机房内。从而防止未经授权的物理访问。

3. 加强系统安全性：确保GPU服务器运行最新的操作系统和软件，并执行更新程序以修补已知的漏洞和安全问题，以保护系统免受任何已知攻击。同时，也需要采取适当的身份验证和权限管理措施，如密码保护、二次验证，以确保只授予符合要求的用户访问敏感数据。

4. 加密敏感数据：对存储在GPU服务器上的敏感数据执行加密，例如使用“完整性和可验证性”的加密解决方案，能够确保数据的完整性，并防止篡改。

5. 数据访问控制：应该建立数据访问控制系统，授权哪些用户可以访问和管理敏感数据，以及如何监视其操作和活动。限制仅授权人员能够查看敏感信息。

6. 加强物理安全：机房应配备视频监控、门禁系统等基本物理安全措施，确保维持完好性和可用性的同时，也应基于相应的物理安全标准为级别不同的设备实施相应的物理安全防范措施。

7. 定期进行安全审计：定期对GPU服务器进行安全审计，评估安装软件的风险和漏洞，在时间充足的情况下建议使用“红队/蓝队”攻击技术来模拟恶意外部攻击，以评估系统的安全性并确保它已处于最佳状态。

以上措施并不是绝对安全的，但结合起来可以大幅度提高GPU服务器数据的保密性和隐私保护能力，建议每个企业根据自己的实际情况进行决策。