Editing AI客服技术方案 (section)

== 安全性与合规性 ==
作为提供客服服务的SaaS平台，必须在安全和合规方面严格把关，保护用户数据并符合相关法律法规：

* '''数据传输加密'''：所有客户端与服务端通信强制使用 '''HTTPS (TLS)''' 加密，防止中间人攻击窃取对话内容。对于WebSocket连接也使用 <code>wss://</code> 加密通道。内部服务调用同样应考虑使用TLS或在专有VPC网络下进行，保障不同微服务之间的数据安全。敏感数据（如用户密码、访问令牌）在网络传输中禁止明文出现。
* '''存储加密和访问控制'''：数据库层面开启'''数据加密'''（如PostgreSQL的透明数据加密或云厂商的存储加密服务），确保即使底层存储泄露，数据也是不可读的。对于存储在数据库中的'''个人敏感信息'''（如联系方式、账号ID），可在应用层进一步加密或哈希。对象存储上的文件可选择服务器端加密，只有经过授权的请求才能获取。严格限制生产数据库的访问，仅运维和后台服务拥有权限，通过VPC和安全组隔离数据库。不在代码仓库或日志中记录敏感配置。应用采用'''细粒度的权限验证'''，每次API调用根据用户角色和租户校验是否有权执行相应操作，防止越权访问他人数据。
* '''多租户数据隔离'''：核心原则是'''确保各租户数据逻辑隔离''' (Chapter 13 - Multi-tenant Architecture | AI in Production Guide)。所有涉及租户的数据查询必须带上租户ID条件，杜绝因为编程失误导致的数据泄漏。在应用层构建租户隔离中间件，每次请求根据JWT中的租户ID设置数据访问上下文。即使在缓存中也隔离不同租户的数据（可以采用将租户ID作为Redis键前缀等方式）。同时，在向GPT请求时，也注意不混淆不同租户的知识或上下文。如果使用第三方监控或日志服务，也需对不同租户数据打标签区分。进行定期的多租户隔离测试，比如模拟不同租户用户访问彼此数据，确保系统返回拒绝或空结果。
* '''日志审计与监控'''：实现全面的'''操作日志'''和'''审计追踪'''。记录管理员重要操作（日志导出、删除数据等）和系统关键行为（用户登录失败次数、权限变更）。对异常情况（如多次认证失败、敏感接口频繁调用）触发告警。在对话层面，可选地记录用户与AI的交互内容日志，用于审核模型输出是否符合政策。但要遵守用户隐私政策，必要时对日志内容做脱敏或摘要化。建立'''安全监控告警'''机制，一旦出现大量异常流量、数据访问失败等，立即通知运维人员检查。定期审查系统日志，及时发现可疑行为。针对AI的特殊性，还应监控模型输出，避免生成违禁内容 —— 可集成OpenAI提供的内容审核API或第三方内容安全服务，对AI回复进行检测，一旦发现敏感违规内容，进行拦截替换并报警。
* '''应用安全'''：遵循 '''OWASP''' 安全编码实践，防御常见Web漏洞。例如对用户输入进行严谨校验和转义，防止SQL注入、XSS 跨站脚本攻击等；采用安全的会话管理防止CSRF；限制文件上传类型和大小并做病毒扫描。后台管理接口加双重认证措施。对外API则使用'''签名和限流'''保证不会被滥用。定期进行安全渗透测试和代码审计，修复发现的漏洞。
* '''合规性'''：如果服务涉及欧盟用户，遵守 '''GDPR''' 要求，例如提供用户导出和删除其个人数据的功能，获得必要的同意。对于各国的隐私法规（如加州CCPA），确保有透明的隐私政策告知用户其数据如何被使用（训练AI时的数据处理政策等）。内容存储遵守版权规定，企业上传知识库需确保有权使用。保存用户聊天记录的时间长度依据业务需求和法规要求而定，可以允许企业自行配置保存期限。对于模型使用的第三方API，也确保其服务合规可靠，比如使用OpenAI时遵守其服务条款，不将违规内容发送。最终，争取通过诸如 '''ISO 27001''' 或 '''SOC 2''' 等安全认证，向企业客户证明平台安全性。

通过以上安全和合规措施，保障系统成为企业可信赖的客服平台。安全工作将贯穿开发全流程，从设计到部署都考虑最小权限和最小泄露面原则，建立用户信任。