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怎样防止敏感代码在AI生成过程中意外泄露?

2025-08-21 225

风险背景

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

  1. 环境隔离
    • 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)
  2. 内容过滤
    • 配置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)
  3. 审计追踪
    • 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

替代方案

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. 通过git-secrets等工具建立提交时检查

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