kun-lab baut ein System zum Schutz der Privatsphäre durch ein dreifaches Design:
- Mechanismen zur Datenspeicherung::
Alle Benutzerdaten (Gesprächsprotokolle, hochgeladene Dateien, Notizen usw.) werden in verschlüsselter Form in einer lokalen SQLite-Datenbank mit dem Standardpfad zum Ordner .kunlab im Benutzerverzeichnis gespeichert und nicht mit einem Cloud-Server synchronisiert. - Netzübertragungssteuerung::
Die Basisdialogfunktion läuft komplett offline und greift nur dann über das HTTPS-Protokoll (das jederzeit abgeschaltet werden kann) auf die Suchmaschine zu, wenn der Nutzer aktiv die "Internetsuche" öffnet, und die Suchbegriffe werden anonymisiert. - Berechtigungsmanagementsystem::
Im Mehrbenutzermodus werden die Daten der einzelnen Konten unabhängig voneinander isoliert; die Bilderkennungsfunktion kann so eingestellt werden, dass das Originalbild nicht gespeichert wird und nur die Texterkennungsergebnisse erhalten bleiben.
Verbesserungen beim Datenschutz::
Benutzer können bestimmte Sitzungsdatensätze über "Einstellungen"-"Datenverwaltung" dauerhaft löschen; Unterstützung für die Änderung von Verschlüsselungsalgorithmen bei der Bereitstellung von Quellcode (standardmäßig wird AES-256 verwendet); alle abhängigen Bibliotheken wurden auf Sicherheit geprüft, und es gibt kein SDK für die Datensammlung.
Vergleichende VorteileIm Vergleich zu Cloud-Diensten wie ChatGPT vermeidet kun-lab grundsätzlich das Risiko des Abflusses von Trainingsdaten und ist besonders für den Umgang mit sensiblen Geschäftsdokumenten geeignet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKunAvatar (kun-lab): ein nativer, leichtgewichtiger KI-Dialog-Client auf der Grundlage von OllamaDie
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