Security 在云上部署机器学习模型是否存在特定的企业安全问题

我们正在构建一个平台，旨在为具有重大数据安全问题的大型企业提供机器学习解决方案。所有数据培训都是在对模型培训所用数据的性质有限制的前提下进行的。一旦该模型完成，我希望使用标准的安全/审计标准在云上部署它。（IP白名单、访问令牌、日志）

我相信这些特性可以完成匿名化（规范化、PCA等），以提供额外的安全层发送到基于云的ML模型的数据是否有任何方式可以返回到原始数据？

虽然我已经回顾了关于模型部署的其他问题，但这方面的安全性并没有得到具体处理。 （问题不在于可用性或模型失真，而在于机密数据）

同样，我们的想法是将学习和数据保留在本地，并仅在云上部署，以实现速度、灵活性和可用性

发送到基于云的ML模型的数据是否有任何方式可以返回到原始数据

任何具有反转的函数都可以返回原始数据。风险不仅来自随机查看数据的人员，还来自团队内部的内部威胁。以下是一个例子：

根据主分量的数量，也可能暴力猜测特征向量