随着越来越多的企业倾向于将自有数据接入到大语言模型（LLM），保障数据安全至关重要。根据麻省理工学院（MIT）最新调研，绝大多数受访者（59%）将数据治理、数据安全与数据隐私列为关键问题，同时，有 48% 的受访者着重指出了数据集成方面的难题。从零开始搭建数据安全集成架构固然可行，但此过程需要扎实的专业知识，且需耗费大量的时间来设置和管理身份验证、加密以及合规性等诸多内容。试想，如果贵公司需要为所有拟采用的 LLM 实施独立的安全措施——运营复杂度将呈指数级增长。

本文将带您深入解读数据安全管理最核心的要素，以及 Snowflake Cortex AI 在设计时，是如何遵循这些原则的，以便开发人员专注于采用其所青睐的前沿模型（包括 Anthropic、OpenAI、Mistral、DeepSeek 以及 Meta 的模型）来构建应用程序。

数据与 AI 安全融合清单

在将数据与 LLM 融合时，必须对安全涉及的多个重点领域予以审慎考量，以保护敏感信息。实施强认证机制（包括采用多重要素验证 MFA）至关重要，它能为账户提供额外安全层，防止非法访问。部署健全的访问控制机制，方能确保只有授权用户和 AI 服务可访问数据。为保障数据流安全，必须强化网络安全实践措施（建议采用零信任架构），其根本目的在于确保只有授权的服务组能够访问数据。

另一项关键措施是使用加密技术保护存储与传输中的数据安全，对敏感信息进行全方位保护，严防非法访问。构建安全监控与异常检测能力，以便持续地对潜在威胁进行实时监测，并为深度调研提供完整的审计追踪。为满足特定行业的具体要求，规避法律风险，执行合规性检查与认证核查流程（如 SOC 2、ISO 42001 和 HIPAA 等）是必不可少的。定期更新安全补丁与修复漏洞同样很重要，它能通过保持系统最新状态来持续强化系统的防御能力。最后，构建数据安全事件的快速响应机制可有效遏制与化解安全风险，而通过持续渗透测试，能够主动发现系统中的潜在漏洞，确保系统能够抵御不断变化的威胁环境，保持韧性。

Snowflake Cortex AI 如何为您优化安全管理体系

Cortex AI 提供全套业界领先的 LLM，同步支持结构化和非结构化数据的检索与智能编排服务，助力快速构建 AI 数据代理。所有服务均原生集成于 Snowflake 安全体系内，可大幅降低安全配置与运维的时间成本。Cortex AI 具备完整管控特性，开发者可心无旁骛专注开发，平台团队能安全便捷地部署多样化用例。

图 1 通过 Cortex AI 在 Snowflake 中运行的模型系列：语言模型与嵌入模型

Snowflake Cortex AI 集成多项核心安全措施，在充分发挥 LLM 价值的同时，全面保障数据安全。针对 Cortex LLM REST API 的强认证需求，系统采用密钥对认证机制。此外，Snowflake 为授权用户提供多重要素验证（MFA）支持，显著增强登录安全性。上述认证方法还可与网络监管政策联动，实现对访问源头的精准管控。

访问控制通过 Snowflake 统一的数据导向型 RBAC（基于角色的访问控制）系统实现高效管理，可对海量数据与 AI 资源实施统一的访问管控。具体而言，snowflake.cortex_user 数据库角色支持对 LLM 功能用户进行精细化控制。如果需对特定模型实施精细化访问控制，可配置模型许可清单与 RBAC 策略。在网络安全方面，当 LLM 与您的 Snowflake 账户在同一区域使用时，可确保其始终处于 Snowflake 安全边界内。数据库与 AI 服务间的数据传输采用零信任模型进行认证和加密。在跨区域场景中（例如，您的 Snowflake 账户位于亚马逊 Web 服务（AWS）美国东部 1 区（弗吉尼亚北部），而 Cortex AI LLM 位于 Azure 美国东部 2 区（弗吉尼亚）时），传输数据会通过双向 TLS 1.2 及以上版本的协议进行保护，且采用符合 FIPS 标准的加密算法。

数据加密全面覆盖存储与传输过程：您的数据在存储时采用客户端加密（使用与您账户绑定的特殊密钥）并叠加云服务商的服务端加密。如前述，数据在不可靠的网络中传输时，还通过 TLS 1.2 及以上版本的协议实现加密与认证双重保障。在监控与日志记录方面，Snowflake 的威胁检测团队运用专有技术识别日志中的安全信号，并针对数据中发现的任何异常情况提供实时告警。此外，我们的技术支持与工程团队实行随时待命工作制，确保在出现性能降低或其他突发事件时，能够快速解决问题。

在合规性方面，Snowflake 既有的全部合规认证都将惠及用户。补丁管理及更新工作依托 Snowflake 成熟的漏洞管理系统实现，该系统会扫描第一方工作负载，并依据最严格的合规标准驱动补丁修复工作。关于事件报告机制，Snowflake 设有专职事件响应与威胁检测团队，配备完善的事件处理系统（含标准化预案库与常态化演练机制），全面保障安全事件处置效率。在持续渗透测试方面，Snowflake 通过 HackerOne 开放漏洞赏金计划，对其内部渗透测试项目形成补充，主动识别潜在漏洞，以维护系统韧性，应对不断演变的威胁。

总结

安全融合 LLM 与其他 AI 服务较为复杂，且配置要求极高。选择自建方案会陷入繁琐的工作流程，导致占用本应用于开发或扩展用例部署的时间，更会因配置管控标准不统一而埋下安全隐患，增大被恶意利用的风险。

通过 Snowflake Cortex AI，可安全使用多款前沿 LLM，这是目前的任何单一云服务商都无法实现的。您只需像配置其他 Snowflake 产品那样，为所述模型设置用户认证和访问控制即可。幕后工作中，网络安全、数据加密、监控日志、合规性和补丁管理等诸多环节均由 Snowflake Secure Platform 安全平台自动为您处理。这种“安全 LLM”模式使您能专注于创新，无需应对复杂而又至关重要的安全管理工作。

更多详情

• AI 信任与安全常见问题：关于我司数据保护承诺的详细说明

• AI 安全框架：保护 AI 系统的实用方案

• Snowflake Cortex AI：文档页面

原文地址：

https://www.snowflake.com/en/blog/security-must-haves-data-integration-llms/