第 8 章
安全与合规
建立数据分类体系，保护财务和 HR 数据隐私，确保合规要求，实现跨部门安全协作。
代码安全
保护代码安全，防止敏感信息泄露。
代码上传策略
- •敏感代码不上传：使用本地模型处理敏感代码
- •代码脱敏处理：移除 API Key、密码、密钥等敏感信息
- •代码审查机制：AI 辅助 + 人工审查，确保安全
- •白名单机制：明确哪些代码可以上传
API Key 管理
- •统一密钥管理工具：使用 1Password、Vault 等工具
- •密钥轮换机制：定期轮换 API Key
- •密钥访问控制：设置访问权限，最小权限原则
- •密钥使用监控：记录所有密钥使用情况
数据保护与隐私
建立数据分类体系，根据数据敏感度选择合适的工具和处理方式。
数据分类体系
Level 1: 公开数据
可以公开的信息，无敏感内容
工具选择：可以使用任何云端 AI 工具
示例：公开的技术文档、博客文章、公开的 API 文档
Level 2: 内部数据
内部使用，不对外公开
工具选择：使用企业版工具（有数据保护协议）
示例：内部技术文档、项目文档、内部 Wiki
Level 3: 敏感数据
包含个人信息、商业机密
工具选择：使用本地模型（Ollama），不上传云端
示例：员工信息、客户数据、财务数据
Level 4: 机密数据
高度敏感，法律要求保护
工具选择：禁止使用 AI 工具，或使用完全离线的本地模型
示例：财务数据、法律合同、医疗记录
财务数据隐私保护
财务数据分类
- • 公开财务信息：可以使用云端工具（如公开的财报）
- • 内部财务数据：使用企业版工具，有数据保护协议
- • 敏感财务数据：使用本地模型（Ollama），完全离线
- • 机密财务数据：禁止使用 AI 工具
财务数据使用规范
- • 数据脱敏：财务数据使用前必须脱敏（金额、账户号等）
- • 工具选择：财务数据优先使用本地模型
- • 审批流程：使用 AI 工具处理财务数据需要审批
- • 审计记录：记录所有财务数据相关的 AI 工具使用
财务报告生成
- • 使用 Fabric 生成报告模板（不含实际数据）
- • 使用本地模型分析财务数据
- • 使用 Cursor 编写财务文档（不含敏感数据）
HR 数据隐私保护
HR 数据分类
- • 公开信息：招聘 JD、公开的培训材料
- • 内部信息：员工手册、培训计划
- • 敏感信息：员工个人信息、绩效数据、薪资信息
- • 机密信息：员工健康信息、背景调查数据
HR 数据使用规范
- • 个人信息保护：员工个人信息不上传云端
- • 数据分析：使用本地模型分析员工数据
- • 报告生成：使用模板生成报告，不包含个人识别信息
- • 合规要求：遵守 GDPR、个人信息保护法等法规
HR AI 应用场景
- • 招聘 JD 生成：使用 Fabric 生成招聘描述（不含敏感信息）
- • 面试问题生成：使用 AI 生成面试问题模板
- • 培训材料编写：使用 Cursor 编写培训文档
- • 数据分析：使用本地模型分析员工反馈（脱敏后）
数据脱敏
脱敏规则
- • 个人信息：姓名、身份证号、手机号 → 脱敏
- • 财务信息：金额、账户号、交易记录 → 脱敏
- • 商业机密：客户信息、合同内容 → 脱敏
脱敏工具
- • 自动脱敏脚本
- • 脱敏规则配置
- • 脱敏效果验证
脱敏流程
- 数据分类：识别敏感数据
- 脱敏处理：应用脱敏规则
- 效果验证：检查脱敏效果
- 使用 AI 工具：处理脱敏后的数据
合规要求
遵守相关法律法规，建立审计和日志机制。
法律法规遵循
个人信息保护
- • GDPR（欧盟）
- • 个人信息保护法（中国）
- • 数据最小化原则
- • 目的限制原则
财务合规
- • 财务数据保护
- • 审计要求
- • 合规检查
行业合规
- • 医疗数据：HIPAA
- • 金融数据：金融监管
- • 教育数据：FERPA
审计与日志
工具使用日志
- • 记录所有 AI 工具使用情况
- • 记录数据上传情况
- • 记录模型选择情况
API 调用日志
- • 记录 API 调用时间、内容、结果
- • 记录 Token 使用情况
- • 记录成本信息
敏感数据访问日志
- • 记录敏感数据访问情况
- • 记录数据脱敏情况
- • 记录审批流程
合规检查
定期合规检查
- • 每月检查：工具使用合规性
- • 每季度检查：数据保护合规性
- • 每年检查：全面合规审计
合规问题整改
- • 发现问题 → 立即整改
- • 整改措施 → 记录归档
- • 整改效果 → 验证确认
合规报告
- • 月度合规报告
- • 季度合规报告
- • 年度审计报告
跨部门隐私保护协作
建立跨部门协作规范，确保数据安全。
HR 与财务协作
- •数据共享规范：明确哪些数据可以共享
- •工具选择：根据数据敏感度选择工具
- •审批流程：跨部门数据使用需要审批
法务与财务协作
- •合同审查：使用本地模型审查财务相关合同
- •合规检查：使用 AI 工具检查财务合规性
- •文档生成：使用模板生成财务法律文档
实战练习
建议练习：
- 1制定数据分类体系（Level 1-4 的定义和使用规范）
- 2设计财务数据保护方案（数据分类、使用规范、审批流程）
- 3建立 HR 数据隐私保护流程（数据分类、使用规范、合规要求）
- 4创建跨部门协作规范（数据共享、工具选择、审批流程）
- 5设计合规检查流程（定期检查、问题整改、合规报告）
学习成果
完成本章后，你将：
- 1掌握数据分类和保护方法（Level 1-4 数据分类体系）
- 2能够保护财务和 HR 数据隐私（数据分类、使用规范、审批流程）
- 3理解合规要求（法律法规遵循、审计日志、合规检查）
- 4掌握跨部门隐私保护协作方法（HR、财务、法务部门的协作规范）