データセキュリティ

データ処理の原則

• 転送のみで内容は保持しない: リクエストおよびレスポンス本文は今回の呼び出しの実行と障害切り分けに使用し、 モデル学習には使用しない;
• 呼び出しログには請求に必要なメタデータのみを保持する(モデル、token 数、時間、状態), コントロールパネルで自分で確認可能;
• エンドツーエンドで HTTPS により暗号化して転送し、キーはマスキングした形で保存する。

できること

• キー管理: プロジェクトごとにトークンを分割し、利用枠と有効期限を設定し、退職時に回収する;
• 最小権限: モデルグループを使って、トークンがアクセスできるモデル範囲を制限する;
• 機密データ: 送信前に個人情報フィールド(電話番号、身分証番号など)をマスキングまたはプレースホルダー置換し、 結果取得後に再投入する;
• 監査: 定期的にログをエクスポートし、使用量と呼び出し元を照合する。

コンプライアンスに関する注意

上流の各モデルベンダーのデータ規約は必ずしも同じではありません。データに敏感な企業シナリオでは:

• 「API データは学習に使用しない」と明確に約束しているモデル系列を優先する;
• 業界コンプライアンス(金融、医療など)に関わる場合は、まず小規模に試行し、出力の有用性とリスクを評価する;
• 特別なコンプライアンス要件(プライベート化、専用線など)がある場合は、カスタマーサポートまでご相談ください。