在结合大模型与数据仓库时，确保数据安全和隐私的关键措施包括实施端到端的数据加密、严格的访问控制和身份验证机制，以及对数据进行匿名化或去标识化处理以保护个人隐私。
对数据进行风险识别，精准把脉。从基础环境风险、合规风险、数据安全现有能力评估等维度进行数据风险识别。对现有数据资产风险有了清晰的认知，才能更好地给出风险处置建议及安全保障体系建设规划指导。
数据安全是管理逻辑，要求合规、合法。方便工作是业务逻辑，讲究时效性和经济性。尽管各家单位都要求“最小必要”原则使用数据，但实际上，出于“方便工作”的考虑，大多数人员都扩大了自己使用数据的权限。
建立健全数据产权制度，制定促进数据合规高效流通和交易的政策，建立数据要素收益分配机制，健全数据流通利用安全治理机制。
数据显示，全球企业组织每年在数据安全防护上投入的资金已经超过千亿美元，但数据安全威胁态势依然严峻，其原因在于企业将更多资源投入到数据安全能力建设时，却忽视了这些工作本身的科学性与合理性。
3月28日，自然资源部印发《自然资源领域数据安全管理办法》（以下简称《办法》），鼓励自然资源领域数据依法共享开放和开发利用，支持数据创新应用，积极构建数据开发利用和安全产业协调共进的发展模式，不断提升数据安全保障能力，维护国家安全、社会稳定、组织和个人权益。
