Octoryn 平台
Octoryn Privacy
敏感数据控制:在 AI 路径上进行检测、脱敏与数据驻留感知处理。
概览
Octoryn Privacy 是一组敏感数据控制,位于你的系统、model 与 AI 动作所调用工具之间的路径上。它会在 prompt、检索到的上下文以及工具输入中识别 PII、PHI 等敏感内容,在数据离开信任边界前进行脱敏或转换,并按你设定的驻留与部署规则对任务进行路由。它面向需要处理受监管或机密信息、又希望敏感字段不流向不该到达之处的团队。作为 Pilot 阶段能力,它降低暴露风险并留下“检测到什么、如何处理”的证据,但其本身并不能使某项工作负载满足任何监管制度的合规要求。
运作方式
边界处分类
每个 prompt、检索到的文档与工具载荷在进入 model 或外部工具前,都会先按敏感类别进行扫描。
脱敏或转换
检测到的字段按策略被掩码、令牌化或剔除,使 model 只看到任务真正需要的内容。
按驻留路由
该动作被引导至符合数据驻留与处理规则的 model 与部署形态(managed cloud、客户云、私有 VPC、本地或边缘)。
失败即关闭
若某载荷无法以足够置信度分类,或找不到合规路由,该动作会被暂停而非放行。
记录处理过程
检测到的内容、施加的转换以及所选路由都会写入该动作的证据链。
核心能力
多点检测
敏感数据检查覆盖入站 prompt、检索上下文、工具参数与 model 输出,而非仅第一条 prompt。
可配置类别
你可定义关注的类别——身份标识、健康、财务、合同——并为每类指定处理动作。
可逆令牌化
当下游结果需要重新关联时,脱敏可采用在你边界内可还原的令牌,而非直接销毁原值。
驻留感知路由
路由规则在选定 model 前,将数据类别与允许的地区及部署形态绑定。
处理证据
每次运行都携带检测结果、所施加转换与路由的溯源记录,并具备防篡改特性。
部署广度
无论 model 运行于 managed cloud、你的 VPC、本地还是边缘,同一套控制都力求一致适用。
它不是什么
- 它不是合规认证——控制可降低暴露风险,但是否满足某项监管制度,需按具体项目单独评估。
- 它不保证敏感数据绝不到达 model;检测是概率性的,类别定义需由你调整。
- 它不是覆盖整个网络的数据防泄漏产品;其范围是 AI 动作路径,而非通用出站流量。
集成
Octoryn Privacy 内联于 AI 动作路径,因此它与已在治理该动作的身份、策略与工具访问层对接,而非替换你现有的系统。检测可采用你自有的类别定义与词典,路由则遵循你已在运行的部署形态。具体的接入点——边界位置、纳入范围的存储与工具、以及令牌如何还原——按具体项目评估。
部署方式
- 托管云
- 我方云账户
- 私有云 / VPC
- 本地部署
示例用例
- 客服流程在 model 起草回复前先从工单中剥离客户标识,随后在边界内用令牌将回复重新关联。
- 临床记录摘要任务仅被路由至满足健康数据驻留规则的 model 部署,若无可用部署则暂停。
- 合同审阅动作从工具输入中脱去对手方财务条款,使外部工具始终收不到敏感数额。
常见问题
使用 Privacy 能让我们的 AI 工作负载符合健康或隐私监管要求吗?
不能。它施加控制以降低敏感数据暴露,并记录数据的处理方式,这些可为合规论证提供支撑。工作负载是否满足某项具体制度,需与你自己的法务与风控团队另行评估。脱敏是可逆的吗?
在你需要重新关联结果时可以。令牌化脱敏会在你的边界内保留映射,使输出可重新链接;对于绝不应返回的类别,你也可选择不可逆地丢弃原值。如果系统无法判断数据是否敏感会怎样?
该动作会失败即关闭。系统不会把未分类的载荷发送给 model 或工具,而是暂停该次运行以待审查,使不确定性不致演变为意外暴露。
