受监管行业的 AI 模型访问控制：谁能查询什么

大多数企业对应用程序和数据库有成熟的基于角色的访问控制。薪资系统知道 HR 可以查看薪资数据，经理可以查看其直接下属的信息。

AI 模型在大多数组织中没有任何这样的控制。任何有 API 密钥的人都可以向模型发送任何内容并收到回复。没有角色，没有对查询中可以出现什么数据的限制，通常也没有谁查询了什么的日志。

在受监管行业，这是一个合规问题。在某些情况下，这是一个法律问题。

AI 访问控制的四个维度

模型访问：哪些用户和角色可以查询哪些模型。

查询中的数据访问：AI 提示中可以包含什么数据。

输出访问：谁可以看到 AI 输出。

行动访问：AI 输出可以触发什么下游行动。

行业特定要求

医疗保健：最小必要和 HIPAA

HIPAA 最小必要标准要求将 PHI 访问限制在完成预期目的所需的最小范围。应用到 AI：护士查询关于患者护理的 AI 应该只能查询其直接护理的患者。

法律：特权和案件访问

AI 系统应强制执行与律所文档管理系统一致的案件级访问控制。

金融：职责分离

SR 11-7 的有效质疑要求意味着构建和使用模型的团队不应该是验证它的团队。访问控制是执行这种分离的机制。

影子 AI 问题

对 AI 访问控制最常见的反对意见是它们太严格——如果企业系统太锁定，员工会使用个人 AI 账户。

这是事实。这也是做好访问控制的论据，而不是放弃它们。

本地部署的优势

云 AI API 创建了一个结构性的访问控制挑战：查询在你的访问控制能完全评估之前就离开了你的边界。

本地运行的微调模型改变了这一点。当模型在你的基础设施上运行时，你现有的网络访问控制、认证系统和审计日志以与任何其他系统相同的方式适用于 AI。

预约 Ertas 发现通话 →

Ertas Data Suite 完全在你的基础设施上运行——无数据外泄、无第三方 API 调用。每个处理步骤都用操作员 ID 和时间戳记录。