AI 知识库首页

数据外传与 DLP

评测、安全与治理专题:用 1 个核心问题讲清原理、取舍与落地。

一句话定位

结果与轨迹评测、统计可靠性、Judge 校准、注入和红队。 质量看可验证结果,安全看最坏影响;两者都要覆盖正常、边界、失败和对抗分布。

核心原理与问题解析

如何防止敏感数据外传?

按数据分类限制哪些内容可进入哪些工具和域名,参数与收件人校验,网络 egress 白名单,输出 DLP 与审批,并记录数据流向。

继续想: Base64 能绕过检测吗?;日志本身如何保护?

工程落地检查

  • 先定义任务级成功和失败分类
  • 规则、环境、人工与 Judge 组合评分
  • 报告样本量、方差和置信区间
  • 权限控制独立于模型判断
  • 线上失败和攻击链持续回流回归集

常见误区

  • 只用平均分掩盖高风险长尾
  • 把 LLM Judge 当绝对真值
  • 只在最终输入输出放 Guardrail

对应面试题

V12 如何防止敏感数据外传?

延伸资料

OpenAI Evaluation Best Practices · OWASP Agentic Security Initiative