风险分析
AI系统安全扫描可能涉及敏感数据外传风险，特别是在使用云端分析服务时。AI-Infra-Guard提供了多重保护机制。
prescription
- 本地扫描模式：基础检测完全本地执行，不依赖外部网络
- 选择性AI分析：AI报告功能为可选，仅当明确配置token时才启用
- least authority principle (LAP)：扫描只读取必要的服务信息，不采集应用数据
具体保护措施
- Priority use
-localscan参数进行本地检测 - 如需详细报告，可使用内部部署的大模型(token需自行配置)
- 限制扫描范围：通过
-target精确指定扫描目标 - 定期审计扫描日志：确保没有异常数据外传
best practice
企业用户可考虑在内网环境部署完整的工具链，实现完全离线的安全检测流程。
This answer comes from the articleAI-Infra-Guard: An Open Source Tool for Detecting Potential Security Risks in AI SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免AI系统扫描过程中的数据泄露风险？
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