AIプログラミング・アシスタントの利点を享受しながら、企業環境におけるコード・プライバシーの問題を解決するには？

2025-08-22

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エンタープライズクラスのコード・プライバシー保護ソリューション

Refact.aiのローカルデプロイメント機能は、この衝突を完璧に解決します。具体的な実装は以下の通り：

環境準備: 16GB RAM + 4コアCPUで構成されたサーバー、Dockerバージョン18.09+インストール済み
配備プロセス::
1. docker pull smallcloudai/refactを実行する。
2. データボリュームのマッピングを設定する： docker run -v /path/to/code:/code -p 8008:8008
3. Web UIでアクセスのホワイトリストとモデルのアクセス権を設定する
セキュリティポリシー::
- .refactignoreファイルで機密ディレクトリを指定する
- コード難読化」機能を有効にして、トレーニングデータを難読化する。
- ポート8008への内部アクセスを制限するために、企業ファイアウォールを設定する

金融業界の事例：銀行のデプロイ後、AIは/srcディレクトリ内の機密性のないコードにしかアクセスできず、すべての学習データはローカルの暗号化されたストレージに保管される。Gitのpre-commitフックと連携し、機密情報漏洩リスクを自動的にスキャンすることを推奨する。