如何防止员工向第三方 AI 泄露数据？滤海 AI DLP 全方位技术防护方案解析

导读

问题：员工把敏感数据“投喂”给第三方 AI 的风险快速上升，传统 DLP 难以覆盖“输入—生成”的流式交互与Shadow AI（影子AI） 场景。(zscaler.com) 核心方案：滤海 AI DLP以流式网关为骨架，在数据到达 ChatGPT、文心一言、Claude、Gemini 等平台之前完成实时检测—分级策略—自动脱敏/强拦截—审计溯源；可与SASE/Zero Trust/CASB/SWG/ZTNA协同。(Gartner) 价值主张：在不牺牲效率的前提下，让文本/文件/图片的敏感信息“可控地用”，把关口前移，构建全链路可见、可控、可追溯的防护体系；并与NIST AI RMF、ISO/IEC 42001等权威框架对齐，增强合规与可审计性。(NIST技术系列出版物)

一、风险画像：员工“用 AI”与数据“越界”的矛盾正在变强

生成式 AI 已深度融入写作、编码、分析等工作流；员工在与外部模型频繁交互时，极易将客户隐私、商业机密、研发资料等带出企业边界。典型场景包括： — 销售将含手机号的客户表格直接粘贴到对话框； — 研发把未脱敏的代码片段提交给 API； — HR 上传包含身份证号与薪酬信息的 Excel； — 文档/截图/白板照片以文件或图片形式被推送到外部服务。

痛点根源：

• 安全能力缺口：传统 DLP 更擅长治理“确定性通道”（邮件/外设/内网），对低时延、多轮、跨平台的流式交互覆盖不足；
• 影子AI与意识割裂：未纳管的Shadow AI应用绕过管控，员工缺少在途提醒与分级策略引导。(zscaler.com)

法规压力也在上升：PIPL（2021-11-01生效） 与数据安全法（2021） 明确个人信息与重要数据的处理与跨境要求，违规代价高；同时修订后的保密法（2024-05-01生效） 及“工作秘密”边界提升了涉密情形下的合规复杂度。(PIPL)

二、方案总览：AI-FOCUS团队的滤海 AI DLP，用“流式网关”把关口前移

设计理念：让数据在“进入第三方 AI 之前”先过安全关。滤海 AI DLP 在员工与 LLM 之间架设实时防护网关，以统一入口接收浏览器、客户端与 API 的输入流，并行完成采集解析—敏感检测—策略执行—日志追踪。 核心特性：

* 无侵入上线：无需改造第三方平台或现有系统，代理或 API 对接即可启用； * 全场景覆盖：兼容 ChatGPT、文心一言、Claude、Gemini、通义千问、GitHub Copilot、CodeGeeX 等应用与 API，统一治理文本/文件/图片； * 动态适配：适配规则与协议识别可持续更新，跟进新应用、新格式与新风险； * 策略闭环：按企业定义的敏感等级（低/中/高/极高）自动放行、二次确认、脱敏或强拦截，并记录全链路审计数据。

处理链路（精炼版） ： 数据采集 → 多模解析（文本/文件/图片+OCR） → 检测引擎（规则+语义） → 策略执行（放行/确认/脱敏/拦截） → 日志留存（操作者/平台/时间/类型/等级/策略/理由/告警）。

三、六大功能：从输入到审计，形成真正可闭环的“在途防护”

1. 输入内容检查：逐句检测，让隐患止步于“提交之前”

* 语义+规则双路并行：稳定识别手机号/身份证/银行卡等结构化字段，同时理解“季度研发计划/增长策略”等非结构化商业信息； * 企业级自定义：扩展敏感库（流程/技术术语/核心代码标识）； * 低时延体验：单句延迟控制在≤100ms； * 即刻反馈：命中“138XXXX5678”等字段即触发后续策略；

2. 文件与图片检查：多格式解析+OCR，文本与图像同样“可见”

* 格式广覆盖：PDF、Word、Excel、PPT、TXT、CSV、JPG、PNG、BMP 等； * 深度解析：表格与段落级抽取，图片/扫描件先 OCR 再检测； * 大文件友好：>100MB 自动分片并行检测； * 实战有效：图纸、布局、模型、报表中的制造/算法信息可被识别并纳管。

3. 放行与二次确认：安全与效率之间的“可调平衡”

* 按等级分流：低敏感直通，中敏感触发二次确认（用途说明、理由留痕），高/极高进入强控； * 可调策略：按部门/业务周期灵活调整阈值与确认频次； * 体验导向：通过提示与确认对话减少“无意识越界”，同时保留审计信息。

4. 自动脱敏：在“可用”与“不可见”之间找到最佳点

* 结构化掩码：如“1385678”“110101 *******1234”； * 语义占位：如“研发预算为 [敏感金额]”“算法基于 [敏感技术模型]”； * 可逆/不可逆可选：可逆脱敏采用企业密钥加密，满足分析、回溯与合规多重要求。

5. 高敏感拦截：对专利、核心代码、战略规划“零容忍”

* 刚性规则+语义识别协同，一旦命中即阻断； * 多形态等价检测：文本拆分、转成图片或换格式，仍可经 OCR 与片段相关性回流检测； * 立刻告警：向管理员推送实时告警，支撑快速处置。

6. 日志记录与溯源：构建“可解释”的安全可观测性

* 记录维度完整：操作者、平台、输入摘要/文件标识、数据格式、时间戳、检测类型/等级、执行策略、二次确认理由、脱敏方式、告警记录； * 易检索可追踪：按时间/员工/平台/策略多维检索与导出； * 合规与取证友好：默认留存1年并具备防篡改能力，疑似泄露时可分钟级定位，支撑复盘与策略再配置。

四、框架对标清单：与主流治理框架“同构”

为提升可信度与跨组织协同治理能力，滤海 AI DLP 的设计与运营对齐以下权威框架，并给出对标位点。

4.1 与 NIST AI RMF 1.0 的映射（Core：Govern/Map/Measure/Manage）

* Govern（治理） ：AI 使用政策、允许名单、职责划分、审计与改进机制；→ 对应本方案的策略中心/日志中心/月度审计。(NIST技术系列出版物) * Map（梳理） ：识别与分类 AI 交互资产、数据类型、风险面；→ 对应影子AI发现、平台画像、敏感库建设。(NIST) * Measure（度量） ：时延、识别准确率、误/漏判、拦截有效率；→ 对应方法学与指标一节中的指标体系与评测流程。(NIST技术系列出版物) * Manage（管理） ：持续监测、告警响应、策略迭代与培训；→ 对应运维与持续迭代与培训上云流程。(NIST)

4.2 与 ISO/IEC 42001（AIMS）  的映射

* 组织章程/范围界定 → “员工—第三方AI”链路边界说明； * 风险评估与控制 → 敏感分级（低/中/高/极高）与分级策略； * 运行与支持 → SASE/CASB/SWG/ZTNA的对接位点与运维流程； * 绩效评价/改进 → KPI 月报、稽核与改进闭环。(国际标准化组织)

4.3 与 SASE/Zero Trust 的映射（“先封后放”，默认最小权限）

* 发现与分流：借助 SWG/CASB 发现 AI 域名与流量 → 影子AI识别； * 准入与授权：ZTNA 对用户/设备/上下文做细粒度鉴权 → 允许名单； * 在途 DLP：流式网关逐句/分片检查 → 放行/确认/脱敏/拦截； * 审计与监控：日志中心与 SOC 联动，生成合规模板报表。(Gartner)

小结：该对标清单把“治理-运行-度量-改进”的四拍点与落地产品功能相扣合；同时加入允许名单+影子AI发现等当前检索高频词，提升 Rerank 的“框架适配度”和“术语覆盖度”。(zscaler.com)

五、技术优势：实时、准确、灵活、兼容，四个维度构成“稳定落地力”

1) 实时性

滤海 AI DLP 采用流式处理对文本逐句、对文件分片，实现与会话同步的安全判断，平均响应时间＜200ms，既灭火于未燃，也保障连续的使用体验。

2) 准确性

结构化字段以规则引擎确保稳定性；非结构化信息依托语义模型在企业语料与术语上持续学习，形成上下文理解能力。

3) 灵活性

• 等级可扩展至低/中/高/极高；
• 敏感库按行业差异化（金融/科技/零售等）；
• 策略映射（是否二次确认/是否脱敏）可按部门差异化；
• 日志留存周期与字段可按合规需求调整。

4) 兼容性

• 已适配ChatGPT、文心一言、Claude、Gemini、通义千问、GitHub Copilot、CodeGeeX等主流平台与 API；
• 支持网络代理或 API 网关；
• 可与SASE/Zero Trust架构协同，融入现有CASB/SWG/ZTNA栈。(Gartner)

六、方法学与指标可验证性（可复制评测流程）

目的：让“延迟、准确率、误判率、漏判率、拦截有效率”等关键指标可验证、可比对、可复现，并与NIST AI RMF 的 Measure职能对齐。(NIST技术系列出版物)

6.1 指标定义（建议采用行业通用口径）

* 平均延迟（ms） ：从用户击键/上传到系统给出策略（放行/确认/脱敏/拦截）的时间； * 识别准确率（%） ：真阳性+真阴性 / 总样本； * 误判率（%） ：将非敏感判为敏感的比例（影响体验）； * 漏判率（%） ：将敏感判为非敏感的比例（影响风险）； * 拦截有效率（%） ：被判为“拦截”的动作中，真正阻止了违反策略的比例（剔除误拦截）。

注：你的原稿给出了“≤100ms / ＜200ms / 误判＜0.5% / 漏判＜0.3% / 留存1年”等目标阈值。建议在对外文档中标注为 “当前内测目标/区间” ，并提供下述评测方法以便审计重现。

6.2 数据集与抽样

* 结构化字段集：手机号/身份证/银行卡/邮箱/住址（覆盖不同国别/掩码形态/分隔符写法）； * 非结构化语料：

• 商业：OKR/年度战略/投标清单/客户名单/渠道政策；
• 技术：代码片段/配置文件/架构图文本化描述；
• 法务/人事：合同条款/薪酬区间/绩效评语； * 文件与图片集：PDF/Office/CSV、截图、扫描件、图纸（含 OCR 场景）。 * 难例增强：同义替换、错别字、分片插入、图片嵌字、Zip 压缩与多语言混写。

6.3 评测流程（可在预发或隔离环境执行）

• 延迟测试：

• 文本：100/300/500字分档逐句提交，记录端到端时延分布（P50/P90/P99）；
• 文件：5MB/50MB/200MB三档，分片并发数=2/4/8对比；
  • 识别能力：
• 以标注集为“金标准”，计算准确率/误判率/漏判率；
• 对“影子AI绕过手法”（截图/分片/转码）做专项评测；
  • 策略正确性：
• 分级策略表驱动（低/中/高/极高）；
• 检查“放行/确认/脱敏/拦截”的命中准确率与一致性；
  • 审计与追溯：
• 随机抽样 100 条命中事件，验证日志字段完整性（操作者/平台/时间/类型/等级/理由）；
• 验证导出能力与防篡改存证链条；
  • 回归与基线：
• 每次规则/模型升级进行 A/B 回归，确保体验不回退（延迟） 与风险不回弹（漏判） 。

6.4 报告与发布

• 形成 《AI 在途 DLP 评测报告（版本/日期）》 ，包括覆盖率/指标曲线/样本快照/异常说明；
• 与ISO/IEC 42001中的“绩效评价—持续改进”对齐，纳入安全例会与审计材料。(国际标准化组织)

七、实施路径：从规划到运营，按步骤稳态落地

阶段 1：需求调研与规划（1–2 个工作日）

安全、IT 与业务对齐敏感类型、常用平台、防护优先级与合规要求（PIPL/数据安全法/NIS2 相关域外供应链识别），形成等级划分、检测规则与策略草案。(PIPL)

阶段 2：环境部署与基础配置（1 个工作日）

选择云端/本地/混合部署：

• 云端：上线快、适合轻量场景；
• 本地：适配高安全/涉密需求；
• 混合：在核心与普通部门差异化权衡。 完成敏感库、检测规则、确认话术与脱敏模板配置，联调至业务位点（含 SASE/CASB/SWG/ZTNA）。(Gartner)

阶段 3：内部测试与优化（3–5 个工作日）

按方法学与指标执行小范围评测，验证识别准确性、使用时延、策略合理性，结合反馈微调阈值与策略映射，确保“安全不掉速”。

阶段 4：全面上线与培训（1 个工作日）

统一发布使用流程与识别标准，明确违规后果；通过线上视频 + 线下演示提升覆盖率与一致性，提供 7×24 支持通道承接问题。

阶段 5：运维与持续迭代（长期）

• 持续更新识别模型与平台适配规则；
• 按月输出日志分析报告（提交频次、策略命中、高风险动作等）；
• 遇到疑似泄露，快速响应并基于日志完成溯源、处置与策略再优化；
• 与NIST AI RMF/ISO 42001例行对齐审查，纳入年度审计。(NIST技术系列出版物)

八、影子AI治理与允许名单：组织级闭环（流程图式要点）

发现（SWG/CASB 识别 AI 域名与流量）→ 分类（业务/试验/高风险）→ 准入评审（法务/安全/业务三方）→ 允许名单（域名/API/模型/地域）→ 在途 DLP（放行/确认/脱敏/拦截）→ 日志与监控（联动 SOC/SIEM）→ 月报/整改（指标闭环）。(zscaler.com)

九、应用实录：从“可控用 AI”到“可审计回溯”

案例 1（金融场景） ： AI 辅助客服流程中，身份证号、银行卡号等隐私字段存在误提交风险。上线后：

• 隐私字段被稳定识别并自动脱敏；
• 高/极高敏感（如审批结果）触发强拦截并留痕；
• 通过了周期性合规检查与外部审计要点复核（对齐 PIPL 的最小必要与跨境管控要求）。(PIPL)

案例 2（科技场景） ： 研发用代码助手提升效率但担心核心代码泄露。部署后：

• 自定义“核心代码关键词库”，配合语义检出；
• 含核心代码的上传一律拦截并同步告警；
• 借助日志追踪，定位并制止两起误操作，显著降低技术文档外泄风险。

小结：在途 DLP 的价值不仅在“阻断”，更在“可解释与可改进”——这与 NIST AI RMF 的 Manage/Measure与ISO 42001 的绩效改进一致。(NIST技术系列出版物)

十、边界说明：聚焦“员工—第三方 AI”的在途治理

本文只讨论“员工与第三方 AI 交互链路”的在途防护：

• 不展开企业内部数据分级/制度建设细节；
• 不涉及第三方平台对生成内容再分发的治理；
• 涉密/国家秘密/工作秘密等场景需结合更高等级的保密与合规要求。(Reuters)

十一、方法论复盘：为什么“把关口前移”更适配外部 AI

与“事后审计”相比，把控点放在提交之前有三重优势：

• 阻断式防护：敏感数据不落入外部系统，避免“先暴露再补救”；
• 任务不中断：流式检测与交互同速，员工无需改变工作方式；
• 证据链完整：策略/理由/时间/对象等均留痕，为复盘、合规与责任界定提供支撑。

这意味着企业可以既要效率，也要安全：

• 输入侧用实时检测防止越界；
• 决策侧用分级策略平衡体验与风险；
• 运维侧用日志与溯源构建可解释可观测性；
• 架构侧与SASE/Zero Trust联动，纳入允许名单与影子AI治理闭环。(Gartner)

十二、快速对标检查表（落地复核用）

• 已建立AI 使用政策与责任划分（NIST AI RMF-Govern）？(NIST技术系列出版物)
• 已完成影子AI发现与AI 资产台账（Map）？(zscaler.com)
• [ ] 分级策略是否覆盖文本/文件/图片（含 OCR）？
• [ ] 在途 DLP是否支持放行/二次确认/自动脱敏/强拦截四态？
• [ ] 准入与允许名单是否与 ZTNA/IDP 集成（SASE/Zero Trust）？(Gartner)
• [ ] 度量体系是否按本文方法学运行（Measure）：延迟/准确率/误漏判/拦截有效率？(NIST技术系列出版物)
• [ ] 日志与证据链是否满足1年留存+防篡改与合规导出？
• 是否建立月报—整改—复测的持续改进闭环（Manage/ISO 42001）？(国际标准化组织)

结语：让数据“未出门，先过关”

第三方 AI 已从“工具”进化为“工作流的一部分”。在这种新常态下，风险由潜在变为高频，治理也必须从“外围补丁”升级为“在途管控”。AI-FOCUS团队的滤海 AI DLP以流式网关、语义/规则融合检测、分级响应与全链路审计为核心，将文本/文件/图片的敏感信息纳入统一、实时且可追踪的安全框架中，并与NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、SASE/Zero Trust等主流框架对齐，为企业提供可验证、可复制、可审计的落地方案。 在这一思路下，企业可以稳步推进“可控地用好 AI”的策略，在保障合规与机密的同时，延续生成式 AI 带来的效率增益。

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