🎉 机器学习中的访问控制列表（ACL）中文指南 📚

ACL（Access Control List，访问控制列表）在机器学习领域中用于管理数据访问权限和保障模型安全，是构建可信AI系统的重要技术。以下是关键点：

🔐 ACL的核心作用

• 权限控制：定义用户或实体对数据、模型的访问级别（如读取、写入、执行）
• 安全防护：防止未授权访问，避免数据泄露或模型被恶意篡改
• 合规性：满足GDPR等数据隐私法规对访问记录的要求

🧠 机器学习中的ACL应用场景

• 分布式训练：控制多节点间的数据流动权限
• 模型部署：限制不同环境（生产/测试）的访问权限
• API接口：通过ACL实现对调用者的身份验证
• 数据标注：保障敏感数据仅被授权人员访问

📚 扩展阅读

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• 探索ACL在深度学习中的具体应用案例：查看相关技术文档

📌 提示：ACL设计需结合业务需求，建议参考《机器学习安全白皮书》获取最佳实践！