DeepMetier 的数据安全与权限设计说明
安全问题拆开只有三个：数据放在哪、谁能看到、出了事怎么查。这篇按这三问逐条说明，并交代离线状态下到底还能做什么。
核心结论
- 默认本地：DeepMetier 是桌面端应用，文件读写在本机完成，不存在后台静默收集或上传的行为。
- 三种数据位置：本地运行、内网私有化、云端模型，三者的数据流向不同，选哪种等于选风险敞口的大小。
- 权限三层：角色决定能用哪些工具，工具决定能碰哪些数据源，字段级权限决定哪一列根本不可见。
- 可审计才可追责：每次执行都留时间、主体、工具、数据来源与结果状态，既能事后核查，也能满足合规取证。
- 离线有边界：断网时本机文件处理与本地模型推理照常，但联网检索、在线协作与云端模型能力不可用。
一、数据在哪：本地、内网、云端三种模式
讨论数据安全，第一步不是看加密算法，而是看数据流向。同样一个智能体，模型放在哪决定了风险敞口在哪。
| 模式 | 文件与日志位置 | 模型位置 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 本地运行 | 本机磁盘 | 本机或云端 API | 个人使用、单机办公自动化 |
| 内网私有化 | 企业内网服务器 | 内网推理服务（如 Ollama、vLLM） | 强合规、数据不出边界的组织 |
| 混合 | 本机或内网 | 敏感任务本地、一般任务云端 | 既要效果又要合规 |
要特别注意第二种模式里的「模型位置」一列。很多方案把平台部署进了内网，模型却还在调云端 API，数据实际仍然出网。判断私有化是否成立，看的是推理发生在哪，不是安装包放在哪。
二、权限模型：角色、工具、字段
权限设计最容易犯的错，是把权限做成一个「开或关」的开关。真到企业里，需求是这样的：财务能用报销智能体但不能用发薪智能体；能读员工表但看不到身份证号那一列。
因此权限需要三个粒度同时存在。角色是人的分组，决定他能看到哪些智能体与工具；工具是能力的边界，决定智能体能碰哪些数据源、能不能执行写操作；字段是最细的一层，决定某一列对智能体是否可见。三层叠加后，最小权限原则才落得下去。
三、审计与日志字段清单
审计日志的价值不在于「有记录」，而在于出了问题能回答四个问题：谁、什么时候、对什么、做了什么。缺任何一项，日志就只是噪音。
| 字段 | 回答的问题 |
|---|---|
| 时间戳与执行编号 | 这次操作发生在何时，同一次任务的多步能否串起来 |
| 操作主体 | 是谁发起的，人工触发还是定时触发 |
| 智能体与工具 | 用了哪个流程、调用了哪个工具、访问了哪个数据源 |
| 行为与参数摘要 | 做了什么动作，关键参数是什么（如目标文件、筛选条件） |
| 结果状态 | 成功、失败、被人工中断，失败原因是什么 |
| 数据来源标识 | 结论来自哪份文件或哪条记录 |
是否把完整的提示词与返回正文写进日志，是一个需要权衡的选项：写得全，取证方便；写得少，泄露面更小。常见做法是默认只记摘要与哈希，涉敏场景开启正文留存但加密存储并单独授权查看。
四、数据溯源机制
智能体最让人不放心的地方是「它凭什么这么说」。溯源机制要解决的就是这一点：让每一条结论都能指回它来自哪份文件的哪一页、哪个系统的哪条记录。
实现上有两层。第一层是知识侧：文档入库时保留来源路径、页码与版本，检索命中时把出处一起带出来，回答里可以直接标注依据。第二层是执行侧：每一步工具调用都记录输入与输出的数据标识，形成一条从原始数据到最终文件的链路。
这两层合起来，审计时才能回答「这份报表的第三行数字是怎么来的」这种问题。没有溯源，智能体就只能被当成黑箱，也就很难进入核心业务。
五、离线状态下的能力边界
「支持离线」这句话需要拆开看。断网之后仍然可用的是：本机文件读写与格式转换、Excel 计算、本地知识库检索、已配置的本地模型推理、本地定时任务。这些都不依赖外网。
断网后不可用的是：任何需要调用云端模型的能力、在线搜索与网页抓取、依赖外部接口的第三方工具、云端同步与多人协作。这些不是产品设限，而是物理上做不到。
所以离线方案的设计重点不在「能不能跑」，而在本地模型的能力够不够撑起目标场景。复杂推理会明显下降，规则明确的结构化任务受影响很小——这也是为什么离线场景通常先从报表、归档、格式转换这类任务切入。
六、企业落地检查清单
把上面的内容压缩成一份可以拿去开会的清单，逐条打勾即可：
- 数据流向：推理发生在内网还是云端？把这条写进架构图，不要只写「支持私有化」。
- 最小权限：角色是否按岗位划分？写操作是否单独授权？敏感字段是否真的不可见？
- 审计留存：日志字段是否覆盖主体、工具、数据、结果四项？保留期是否满足合规要求？能否导出？
- 溯源能力：关键结论能否追到原始文件与页码？版本变更后旧结论还追得到吗？
- 离线边界：断网时哪些流程还能跑、哪些必须停，是否已经和业务方确认过？
- 不可逆动作：删除、发送、提交这类操作，是否设置了人工确认节点？
这六条没有一条涉及模型效果，但每一条都会在安全评审里被问到。相关实现细节可以参考 离线本地 与 数据治理 两页，部署步骤见 私有化部署指南。
七、常见问题
会把我的文件上传到云端吗？
不会默认上传。DeepMetier 是桌面端应用，文件读写在本机完成，不存在后台静默上传的行为。只有当你主动把某个文件加入知识库、或配置了云端模型并且某个任务需要把内容发给模型时，相关内容才会离开本机；使用本地模型时这一环节也不存在。
模型调用会记录内容吗？
本机的调用日志默认记录元数据，例如时间、调用的智能体、使用的模型与工具、耗时与结果状态；是否记录完整的提示词与返回正文，可以由管理员在部署配置中决定。若使用第三方云端模型的 API，该服务商是否留存内容由其自身条款决定，需单独评估。
支持字段级权限吗？
支持。权限可以在三个粒度上设置：角色能使用哪些工具、工具能访问哪些数据源、以及数据源中哪些字段可见。字段级权限常用于薪资、身份证号、客户联系方式这类敏感列，未授权的字段对智能体本身不可见，而不只是在界面上隐藏。
日志能保存多久？
保存期限由部署时的配置决定，可以按容量或按时间设置保留与轮转策略，常见的合规要求是至少六个月。日志支持导出为文件交给企业的日志平台或审计系统，导出的内容包含完整的操作链路，便于离线归档与事后核查。
涉密环境可以使用吗？
需要分级判断。内网私有化部署加本地模型可以让数据与推理都不出网，适用于多数对数据不出边界有硬要求的场景；但真正的涉密环境还需通过该环境自身的安全审查，包括介质管控、终端准入与人员管理。能否部署以保密管理部门的评估结论为准。
最后更新：2026-09-01 ｜ 作者：DeepMetier 团队