锦中融合门户系统

小明：最近我在研究大学融合门户系统，听说它整合了很多资源，但我也担心数据安全问题。

小李：确实，融合门户涉及大量用户信息和教学资源，必须重视安全。尤其是在大模型训练过程中，数据泄露风险很高。

小明：那我们怎么保证数据在训练过程中的安全性呢？有没有什么技术可以应用？

小李：我们可以使用加密传输和访问控制机制。比如，用SSL/TLS来保护数据传输，同时设置RBAC（基于角色的访问控制）来限制权限。

小明：听起来不错，能给我看看代码示例吗？

小李：当然，下面是一个简单的Python代码片段，展示了如何在Flask中启用HTTPS，并设置基本的访问控制。

from flask import Flask, request
from flask_httpauth import HTTPBasicAuth

app = Flask(__name__)
auth = HTTPBasicAuth()

users = {
    "admin": "password123"
}

@auth.verify_password
def verify_password(username, password):
    if username in users and users[username] == password:
        return username

@app.route('/data', methods=['GET'])
@auth.login_required
def get_data():
    return "Secure data access granted."

if __name__ == '__main__':
    app.run(ssl_context='adhoc')
    

小明：这个代码太棒了！那在大模型训练时，如何防止敏感数据被泄露？

小李：我们可以使用差分隐私或联邦学习等技术，确保模型训练不直接暴露原始数据。

小明：明白了，安全是融合门户和大模型训练中不可忽视的一环。

小李：没错，只有在安全的前提下，才能真正发挥这些技术的价值。