安全风险现状
约62%的AI开发者曾意外通过云端服务泄露过API密钥或业务代码，传统IDE的云端同步功能加剧了这一风险。
Dereference的隐私保护方案
- 本地化存储架构：所有对话历史、代码片段存储于用户本地SQLite数据库，无云端同步
- 系统级密钥管理：API密钥加密存储于操作系统钥匙串（macOS Keychain/Windows Credential Manager）
- 网络隔离设计：应用本身不包含任何遥测或统计代码，完全离线运行
最佳实践指南
- 在Setting → Security中启用”Never store prompts in clipboard”选项
- 使用”Sanitize History”功能定期清理含敏感信息的对话记录
- 为不同项目创建独立的系统钥匙串分区（推荐使用macOS钥匙串的”dereference_dev”分类）
补充建议
对于企业用户，可结合Rust源码（Apache 2.0许可）二次开发，增加静态代码扫描功能，在提交前自动过滤敏感信息。
本答案来源于文章《Dereference：并行运行多个AI模型的开发工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何防止敏感代码和API密钥在AI开发中的泄露风险？
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