Risikokontext
使用云端LLM服务时，企业担心API密钥等敏感信息可能通过提示词或生成结果外泄。
多层防护体系
- ökologische Isolierung::
- 强制使用Docker部署（自动启用
--read-only挂载模式） - 网络策略限制出站连接（仅允许访问内部模型服务器）
- 强制使用Docker部署（自动启用
- Filterung von Inhalten::
- konfigurieren.
security_rules.json定义关键词黑名单（如"password") - 启用内置的代码扫描插件检测敏感模式（AWS密钥的正则匹配）
- konfigurieren.
- Prüfpfad::
- 所有生成操作记录到审计日志（含使用的提示词和模型参数）
- 定期生成安全报告分析潜在泄漏点
alternativ
对于高敏感项目：
1. 使用本地部署的unit-mesh模型
2. 在air-gapped环境中运行
3. die Annahmegit-secrets等工具建立提交时检查
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAutoDev Workbench: eine KI-native Plattform zur Beschleunigung der SoftwareentwicklungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样防止敏感代码在AI生成过程中意外泄露？
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