本文探讨了Baklib在实施人工智能功能时如何确保客户数据的安全性。强调了公司在与第三方AI服务合作时所遵循的安全原则和最佳实践，以保护客户的敏感信息。
企业在享受人工智能带来的创新和便利时，绝不能以数据安全为代价。Baklib 始终将客户数据安全放在首位，并通过不断强化安全措施，确保 AI 赋能的同时，企业信息不受威胁。
安全：Baklib 的核心原则
Baklib 一直遵循严格的安全标准，以保护客户数据。随着人工智能技术的进步，数据安全问题也愈发受到关注。在我们不断拓展 AI 功能的同时，我们也在持续加强安全机制。幸运的是，基于我们已有的安全体系，这一过程变得更加高效。
安全与合规的基石
Baklib 采取行业最佳实践来保障客户数据安全。您可以在我们的安全页面详细了解我们的安全与合规措施，以下是一些关键要点：
业务连续性与物理安全（如楼宇访问管理）
配置管理与密钥轮换
符合行业标准的隐私与安全规范
定期审查法规与标准并调整内部控制
年度 SOC 2 审计，确保全天候的安全监管
通过这些措施，Baklib 致力于为用户创造一个安全、可靠的环境。
Baklib 如何确保 AI 与数据安全并存
我们不仅关注安全，同时也追求创新。AI 技术的飞速发展，使其成为 SaaS 产品不可或缺的一部分。Baklib 正在积极探索如何安全、高效地将 AI 融入平台，为用户带来更智能的知识管理体验。
然而，生成式 AI 也带来了数据隐私方面的新挑战。企业普遍关心以下问题：
我的数据存储在哪里？
数据如何被使用？
谁来负责数据安全？
数据的存储时限是多久？
为了确保 AI 的使用不会影响客户数据安全，Baklib 在探索 AI 解决方案时，始终坚持三个核心安全原则：
严格评估 AI 供应商
最小化数据使用
定期删除和维护数据
持续评估 AI 供应商
Baklib 绝不会在未经严格评估的情况下，允许任何 AI 供应商访问我们的数据。我们会从以下多个方面进行全面审查：
技术能力与安全合规性
服务条款与隐私政策
供应商的过往记录与基础设施安全性
是否通过外部安全审计和渗透测试
最终，供应商的合作需要得到 Baklib 首席技术官（CTO）的正式批准，并且合作关系至少每年重新评估一次。
使用更少的数据完成更多任务
数据安全在 AI 训练中尤为关键。传统 AI 供应商通常希望获取尽可能多的数据来优化模型，而 Baklib 采取完全不同的方法：
仅提供执行任务所需的最低限度数据
禁止客户数据被用于 AI 供应商的大规模训练
严格遵循 OpenAI 数据使用政策，确保 API 交互数据不会被用于训练 AI 模型
此外，Baklib 先在内部筛选和协调数据，只允许执行特定任务所需的信息流向 AI，确保客户数据在受控范围内。
定期删除数据，保障信息安全
Baklib 坚持“数据不应永久存储”的原则，并要求 AI 供应商遵守滚动数据删除规则。具体措施包括：
为所有客户数据设置存储期限，确保及时删除
严格执行 OpenAI 的数据保留政策，如聊天记录默认仅存储 30 天，之后永久删除
用户可自主管理数据存储与删除，进一步提升数据控制权
我们坚信，对于 Baklib 用户而言，数据删除的安全感远远超过数据长期存储的便利性。
AI 的未来：创新与安全并重
生成式 AI 正在深刻改变信息检索与知识管理方式。Baklib 通过 AI 赋能，持续优化用户体验，同时始终坚持安全第一。我们的 AI 供应商审查流程经过多年验证，并定期更新，以确保 AI 供应商与其他技术供应商一样，遵循最高安全标准。
我们始终坚持一个核心理念：
只有在确保数据安全的前提下，AI 才能真正发挥价值。
Baklib 将继续探索 AI 可能带来的无限可能，同时坚定不移地维护数据安全与客户信任。
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