問題 3 / 5
把敏感業務資料送進雲端平台的第三方模型處理時，最容易踩到哪些資安盲區？
AI 根據文章內容回答
多數人常誤以為「平台保證不拿資料訓練模型」就等於萬無一失，但實際運作中最常忽略的是「資料傳輸與日誌殘留」的風險。防範這類隱患應落實以下措施：
- 檢查預設的日誌紀錄（Logging）：許多雲端服務預設會記錄完整的 Request 與 Response 內容，包含機密對話在內的原始資料很可能因此被寫入系統日誌中，必須主動調降日誌記錄層級。
- 前置自動去識別化（DLP）：在 Prompt 送出前，先串接敏感資訊偵測機制，自動將人名、身分證號或金流資訊遮蔽，避免個資直接暴露給大模型。
- 限制模型端點的網路存取：確保模型呼叫走的是專屬私有網路（Private Service Connect），避免資料透過公開網際網路繞行傳輸。