O kun-lab cria um sistema de proteção de privacidade por meio de um design triplo:
- Mecanismos de armazenamento de dados::
Todos os dados do usuário (registros de conversas, arquivos carregados, anotações etc.) são armazenados de forma criptografada em um banco de dados SQLite local, com o caminho padrão para a pasta .kunlab no diretório do usuário, e não são sincronizados com nenhum servidor em nuvem. - controle de transmissão de rede::
A função básica de diálogo é executada totalmente off-line e só acessa o mecanismo de pesquisa por meio do protocolo HTTPS (que pode ser desativado a qualquer momento) quando o usuário abre ativamente a "pesquisa na Internet", e as palavras-chave da consulta são anônimas. - sistema de gerenciamento de privilégios::
No modo multiusuário, os dados de cada conta são isolados de forma independente; a função de reconhecimento de imagem pode ser configurada para não salvar a imagem original e manter apenas os resultados do reconhecimento de texto.
Aprimoramentos de privacidade::
Os usuários podem excluir permanentemente registros de sessão específicos por meio de "Configurações" - "Gerenciamento de dados"; suporte para modificar algoritmos de criptografia ao implantar o código-fonte (o AES-256 é usado por padrão); todas as bibliotecas dependentes foram auditadas quanto à segurança e não há SDK de coleta de dados.
Vantagens comparativasEm comparação com os serviços em nuvem, como o ChatGPT, o kun-lab evita fundamentalmente o risco de vazamento de dados de treinamento e é particularmente adequado para lidar com documentos comerciais confidenciais.
Essa resposta foi extraída do artigoKunAvatar (kun-lab): um cliente de diálogo de IA nativo e leve baseado em OllamaO
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