解读

面试官想确认三件事：

1. 你是否理解大模型推理日志在业务、合规、运维三方面的价值；
2. 能否在中国数据出境监管（《个人信息保护法》《数据跨境传输安全管理办法》）与GDPR双重框架下设计“可删可查”的存储方案；
3. 是否具备LLMOps 可观测性落地经验，能把“删”做成自动化、可审计、不可回滚的流程，而不是一句“定期清理”就结束。

知识点

1. 个人信息定义与匿名化标准：GDPR 第 4 条与《个保法》第 73 条均把“已识别或可识别”作为判断标准，哈希+盐、形式化脱敏、向量降维仍可能因可逆而被认定为个人信息。
2. 数据分级存储：原始层（Raw） → 脱敏层（Pseudonymized） → 聚合层（Aggregated），每层配套TTL+加密+权限矩阵。
3. 可删除的技术路径：
   • 逻辑删除+加密密钥粉碎（Crypto-Shredding），确保 30 天内物理不可恢复；
   • WORM 对象存储（如阿里云 OSS 合规保留）与KMS 密钥轮换联动，实现“删密钥即删数据”；
   • 向量数据库（Milvus、Pinecone）支持按用户 ID 做 Partition Key，删除时直接 Drop Partition，避免全局扫描。
4. 模型版本追溯：每次推理写入Model Signature（名称+SHA256+Git Commit），与日志同写一条事务，保证可重放、可回滚、可审计。
5. 中国本地合规增强：对跨境传输触发点（GPU 节点在境外、日志备份到海外 S3）需做数据出境安全评估与标准合同备案，否则即使技术上满足 GDPR，仍会被国内监管叫停。

答案

“我会把链路拆成采集、脱敏、分级存储、可删除、可审计五步闭环。
第一步，采集：在推理服务网关统一拦截，记录 Request-ID、用户伪 ID、输入输出、模型版本、时间戳，不落盘先过脱敏函数（正则+NER 把手机号、邮箱替换成可逆 Token）。
第二步，脱敏：对欧盟用户采用AES-256 加密+随机盐，密钥放在阿里云 KMS 的欧盟专属密钥库；对中国用户走国密 SM4，密钥在金融云 HSM。
第三步，分级存储：

• 热数据（7 天）写Kafka→ClickHouse，用于实时报警；
• 温数据（90 天）写OSS 标准存储+WORM 策略，对象名带“用户伪 ID+年月”，方便定位；
• 冷数据（>90 天）聚合为指标与样本，原始日志密钥粉碎后物理删除。
  第四步，可删除：收到用户删除请求时，网关异步下发事件到 Kafka-delete Topic，下游服务按“用户伪 ID”删除 ClickHouse 分区、OSS 对象、向量库 Partition，30 天内完成并回执。删除记录写进不可篡改的审计链（LedgerDB），方便监管抽查。
  第五步，可审计：所有操作通过企业 LDAP 账号+ MFA 登录，IAM 最小权限+Bucket Policy 限定欧盟工程师只能访问欧盟区存储；定期渗透测试+内部红队验证删除有效性。
  这样既能秒级定位线上问题，又能在法定时限内彻底删除，同时满足 GDPR 第十七条与中国《个保法》第四十七条。”

拓展思考

1. 如果业务需要把用户输入用于持续微调，必须在首次弹窗时获得GDPR 第六条“合法利益”或第九条“明确同意”，并支持随时撤回；撤回后要把该用户数据从训练集隔离并重新训练，否则属于“二次使用”违规。
2. 生成式输出也可能含版权或商业秘密，记录时要同步跑指纹算法（如 MinHash），与版权库比对，高风险输出自动拒绝并记审计日志，防止后续删除请求引发“已传播内容无法回收”的窘境。
3. 多租户 SaaS 场景下，可采用**“日志即服务”独立集群，租户密钥自行持有（BYOK），平台方在删除请求时只需销毁租户根密钥**，即可实现**“看不见即删除”**，降低平台侧运维复杂度。