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评测与可观测性·判断·13 分钟
正文已完成

日志越全，泄露也可能越彻底

在可复盘与数据最小化之间设计脱敏、采样、权限和保留策略。

L184
为什么现在学

把“日志与追踪”从听懂变成会判断，避免遇到真实任务时仍靠感觉选择。

本课会用什么
  • 无需安装新工具
  • 准备一个可对照的真实问题或样本

把完整提示、文件和模型输出全量落日志，确实方便排错，也会复制个人信息、密钥和商业资料。可观测性必须按用途最小化。

这一课的结果

能识别 AI 日志中的敏感字段，并提出保留诊断价值的替代记录。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

标识符替代原文

记录 source_id、hash、长度和分类，而非默认保存整份敏感内容。

02

错误样本受控留存

需要原文复盘时进入受限仓库，设置访问审计和短保留期。

03

采样按风险分层

普通成功请求低比例采样，安全拒绝与系统错误保存结构化证据但仍脱敏。

案例拆解

客服 Trace 里出现完整身份证号

系统把用户消息和工具参数原样写入日志平台。

  1. 01

    入口先识别身份证、手机号和密钥并掩码。

  2. 02

    常规 Trace 只存内容哈希、字符数和字段存在性。

  3. 03

    必要原文进入单独加密样本库，7 天到期并记录访问人。

案例结果

排错仍可关联请求和字段，同时大幅减少敏感数据复制。

提交前练习

现在轮到你

审计一条 AI 运行日志的数据风险。

完成本课需要：完成以下内容用于本课收口。

内容会自动保存在当前设备
查看参考答案与评分标准

参考答案

不记完整合同和 token；保存 document_id/hash、模型版本、错误码；原文错误样本加密保留7天，仅值班组可访问；安全拒绝全量记元数据。

评分标准

  • 敏感复制被最小化
  • 替代信号仍支持定位
  • 权限和到期明确

本课收口 · 应用检查

完成一次应用，再检查理解

完成一次必填练习，再通过理解检查；阅读标记和总结不设硬门槛。

0 / 2
02完成本课必填练习0 / 4 项必填内容已填写03通过理解检查点此去回答，约 30 秒
04补一句总结（可选）可以留空，不影响完成本课。
常规生产 Trace 记录敏感文档时，更安全的默认做法是？
你现在更接近哪一种状态？
尚有必填项未完成，请补齐后再继续。

资料来源

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