向量数据库与隐私计算的 embedding 安全实践
新闻|2025-07-04 09:35|来源：编辑：admin阅读 次|
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向量数据库 结合隐私计算技术,通过 **embedding** 加密算法提升 **RAG** 架构的语义检索安全性,为金融、医疗等敏感领域提供可信的语义协同能力。向量数据库的隐私保护索引与联邦学习集成,推动 AI 应用向数据可用不可见演进。
隐私计算中的 embedding 安全策略
embedding 安全的隐私计算应用包括:
· 联邦向量化学习:各机构在本地生成 embedding,通过安全多方计算聚合语义特征;
· 同态加密检索:支持加密状态下的 embedding 相似度计算,无需数据解密;
· 差分隐私 embedding:对敏感信息添加噪声,保护原始数据隐私。某医疗联盟用该策略使跨院 embedding 共享时隐私泄露风险降低 90%。
向量数据库的隐私优化
针对隐私计算场景,向量数据库采用:
· 隐私保护索引:基于零知识证明的 embedding 检索协议,保障查询隐私;
· 联邦索引协同:各机构维护本地 embedding 索引,通过隐私计算网关统一检索;
· 可信执行环境:在 TEE 中完成 embedding 生成与索引,确保数据处理可信。某金融机构借此将隐私保护 embedding 检索延迟降至 200ms。
RAG 架构的隐私计算闭环
在 “隐私 embedding + 向量数据库” 的 RAG 流程中:
1. 查询请求在本地加密生成 embedding,通过隐私计算网关分发;
2. 向量数据库 各节点处理加密 embedding 检索,返回加密结果;
3. RAG 整合联邦检索结果并解密,输入大模型生成回答。该方案使某跨机构医疗 RAG 系统在保护隐私的同时,诊断准确率提升 22%,验证 **RAG** 与隐私计算的协同价值。
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