端侧 AI · 隐私

模型下载统计不能收集用户内容

只测交付结果,不把传输元数据变成身份追踪。

主查询:模型下载统计隐私 · 核验:2026-09-16 · 事实卡:PRIVACY-01, PRIVACY-02

先给结论

下载统计的设计应当只覆盖交付结果的核验,不得将传输元数据拼接为身份追踪的依据。也就是说,统计模块在记录时不得对来源地址、用户代理、会话标识进行关联分析,只保留可以独立验证下载是否完成的最小事实,避免从一次传输反推到具体个人。统计系统因此被明确要求不进行“向外推断”,任何超出交付成功与否的延伸都越界。

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:

  • 事件 schema
  • payload 抓取
  • 关闭统计与重试行为

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

要做到这一点,需要按可记录的字段对比实际抓取结果。事件 schema 应当只包含下载时间戳与交付状态等可校验项;payload 抓取应同步对照,确认请求与响应是否只携带这些字段;关闭统计功能后再次重试,行为应表现为无新增上报,三处保持一致才说明统计未越界采集。

  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

  • 记录带私密参数的完整 URL
  • 发送文件路径或用户内容

容易出现偏差的做法是把地址栏里的完整 URL 直接入库,或者把文件路径、用户内容写入统计请求。出现这两类记录时,本期发布结论只能停留在“已观察到上述记录”这一事实层面,不能据此推断隐私后果、影响范围或处置建议,所有判断都受 PRIVACY-01 与 PRIVACY-02 这两条边界的约束。

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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