Masquer les PII avant la sortie des prompts du réseau
Détecter et masquer les données personnelles avant le fournisseur, en conservant des réponses utiles et un audit sans contenu.
Des équipes découvrent en revue de confidentialité qu’elles transmettent des données personnelles à un fournisseur. Tout bloquer est rarement acceptable ; ignorer le problème ne l’est pas. Le masquage remplace les valeurs sensibles avant transfert afin que le modèle traite le texte expurgé.
Réponse courte#
- Masquez sur le flux sortant avant que le fournisseur ne voie le contenu.
- Définissez les catégories : noms, emails, téléphones, comptes, données santé et cartes.
- Préservez la structure JSON et les appels d’outils.
- Consignez décision et catégories, pas le contenu original.
Procédure dans AI-FW#
- Activez les règles nécessaires. La détection intégrée couvre les cas courants ; les règles personnalisées gèrent les identifiants internes.
- Choisissez l’action : mask remplace, block rejette, log consigne sans modifier. Deny l’emporte sur accept.
- Limitez par identité selon le workflow.
- Vérifiez structure et appels d’outils.
- Gardez l’audit sans contenu brut.
Vérifier#
- Envoyez un prompt de test contenant un email et confirmez le texte expurgé côté fournisseur.
- Vérifiez que la réponse reste utile avec des marqueurs.
- Consultez Audit Logs et Risk Profiles.
Associé#
- Empêcher l’exfiltration par prompts et réponses
- Protections des prompts et réponses
- Journaux d’audit et export
- Identité et accès
Questions fréquentes#
Le masquage détériore-t-il les réponses ? Non, les valeurs sont remplacées sur place et la structure préservée.
La valeur originale est-elle conservée ? Non, seules décision et catégories sont consignées.
Résidence des données
Inspection et masquage sont locaux. Voir Résidence des données du trafic IA.