Εμπιστευτικότητα και διαχείριση δεδομένων

Η νομική εργασία συνεπάγεται συχνά ευαίσθητα δεδομένα πελατών. Χρησιμοποιήστε αυτές τις πρακτικές για να τα προστατέψετε όταν χρησιμοποιείτε AI.

Γνωρίζετε πού πάνε τα δεδομένα

• Μοντέλα cloud: Τα δεδομένα εισόδου μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εκπαίδευση ή να αποθηκευτούν στα συστήματα του παρόχου. Ελέγξτε τους όρους του παρόχου σας.
• Τοπικές επιλογές: Εργαλεία όπως το Claude Cowork μπορούν να τρέχουν στον υπολογιστή σας και να κρατούν τα δεδομένα τοπικά.
• Πλάνα επιχειρήσεων: Συχνά περιλαμβάνουν πιο αυστηρή διαχείριση δεδομένων και εγγυήσεις μη εκπαίδευσης.

Πριν επικολλήσετε

• Αφαιρέστε ή ανονυμοποιήστε ονόματα, αναγνωριστικά και εμπιστευτικούς όρους όταν είναι δυνατόν.
• Χρησιμοποιήστε συνθετικά ή επεξεργασμένα παραδείγματα για δοκιμή προτροπών.
• Αποφύγετε τη μεταφόρτωση όλων των αρχείων πελάτη εκτός αν το επιτρέπει ο πάροχος και το πλάνο σας.

Πολιτικές γραφείου

• Λάβετε σαφείς οδηγίες από το γραφείο σας για εγκεκριμένα εργαλεία AI και περιπτώσεις χρήσης.
• Τεκμηριώστε τι χρησιμοποιήσατε και ποια δεδομένα κοινοποιήθηκαν.
• Κλιμακώστε πριν χρησιμοποιήσετε AI σε υποθέσεις υψηλού κινδύνου.

Έλεγχοι secrets σε αποθετήρια και MCP

• Πριν ένας agent εργαστεί σε αποθετήριο, εκτελέστε διαθέσιμους ελέγχους secret scanning συμβατούς με GitHub MCP και κρατήστε ενεργό το push protection του αποθετηρίου.
• Αντιμετωπίστε κάθε MCP server, GitHub Action και hook ως όριο δικαιωμάτων: χρησιμοποιήστε repository secrets, ρητές tool allowlists και ανθρώπινη ανασκόπηση πριν από merge.

Σε αμφιβολία, υποθέστε ότι τα δεδομένα φεύγουν από τον έλεγχό σας εκτός αν ο πάροχος δηλώνει διαφορετικά.