端侧 AI · 隐私

端侧 AI 诊断模式如何保护隐私

仅在用户主动开启后展示脱敏的 runtime 与 artifact 证据。

主查询:端侧 AI 诊断模式 · 核验:2026-09-16 · 事实卡:PRIVACY-01, PRIVACY-02

先给结论

仅在用户主动开启后展示脱敏的运行时与产物证据。在该模式下,所有可见条目都需经过脱敏处理后才能呈现,禁止依据这些可见条目反向推断未开启状态或任何未声明的上下文;任何在脱敏条目之外进行的推断都超出该模式的允许范围。

需要先收集的证据

至少把下面三项与同一个 artifact、运行时和任务绑定:

  • 诊断 schema
  • 脱敏 fixture
  • 开启导出关闭测试

若缺一项,就把它写成未知,不要用模型参数、芯片宣传或网上截图代替。

实施流程

诊断架构、脱敏样本和开关行为需被逐条记录并可相互比对。诊断架构用于界定脱敏后可见条目的结构与字段含义;脱敏样本用于在脱敏状态下反复对照结果是否一致;开启、导出、再关闭的测试流程用于验证脱敏行为在状态切换时是否仍然成立,记录内容必须足以支撑后续复现与回归对比。

  1. 列数据类型
  2. 列全部目标域名
  3. 映射请求字段
  4. 飞行模式走完整流程
  5. 恢复网络后抓包
  6. 同步更新公开说明

最容易写错的地方

  • 记录用户原始内容
  • 静默保持诊断模式

以下两类错误模式必须避免,并将发布结论限制到已有记录之内。其一是把用户原始内容写入日志或证据文件,从而绕过脱敏;其二是诊断模式被静默保持开启,使得关闭指令未真正生效。涉及边界标识 PRIVACY-01 与 PRIVACY-02 的发布结论,只能基于上述已被记录的脱敏证据,不得引入未在记录中出现的额外信息。

最小复现记录

层必须记录
设备型号、芯片、系统、RAM 档位
软件App 版本与 git commit
模型家族、变种、revision、格式、长度、hash、量化
运行时版本、请求后端、实际后端证据
任务fixture、输入 hash、prompt hash、输出规则
结果完成、失败、取消、回退与恢复

发布检查单

  • 目标查询已在开头直接回答。
  • 所有数字都能回到事实卡或原始记录。
  • artifact、runtime、设备与任务没有混淆。
  • 失败、取消、清理与回退都被测试。
  • 隐私和网络边界单独说明。
  • 结论只适用于记录中的配置。

事实来源与延伸

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