Protezione dei dati

Le modalità di rilevamento, la libreria di 60 rilevatori, il rilevamento dei nomi, l'avviso al modello e la conservazione.

La protezione dei dati gira su ogni richiesta prima dell'inoltro. La modalità predefinita è tokenize: ogni valore rilevato viene sostituito con un token tipizzato stabile come «EMAIL_1». Solo i token raggiungono il provider, e la risposta viene ripristinata ai valori reali sulla via del ritorno verso di te, in streaming o no. La mappa dei token vive in memoria per la durata della richiesta e non viene mai conservata.

# tokenize mode (the default): what you send
curl https://api.sluis.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SLUIS_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "model": "sluis/auto", "messages": [{ "role": "user",
        "content": "Mail j.devries@acme.nl that IBAN NL91ABNA0417164300 is active." }] }'

# what the model provider receives — only stable typed tokens
{ "role": "user",
  "content": "Mail «EMAIL_1» that IBAN «IBAN_1» is active." }

# what you get back — restored at the single client egress, streaming included
{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "Draft: Dear j.devries@acme.nl, your account NL91ABNA0417164300 is active…"
    }
  }]
}

Altre modalità: mask riscrive i valori rilevati in modo irreversibile, block rifiuta la richiesta con 422, e allow_log la lascia passare segnalando la riga di audit.

60 rilevatori integrati sono inclusi da subito: 28 per i dati personali, dal numero di Social Security USA a un pacchetto di identificativi nazionali di 12 paesi UE validati tramite checksum, e 32 per segreti e credenziali. Ciascuno è attivabile per organizzazione, e i termini personalizzati (testo semplice o regex) coprono qualsiasi cosa specifica della tua attività:

Rilevazione entità

Persone, organizzazioni e luoghi sono difficili da intercettare solo con pattern. Sluis aggiunge quattro livelli opzionali: euristiche di contesto (titoli onorifici, formule di saluto, firme; solo persone), correlazione email (deriva i nomi dagli indirizzi nello stesso testo), una rubrica di nomi del tenant e NER: un modello di riconoscimento multilingue fornito con l'installazione (pesi spaCy xx_ent_wiki_sm, gestito da Sluis come sidecar interno), così il testo non lascia mai il tuo perimetro per essere analizzato. NER trova persone, organizzazioni e luoghi nella prosa libera.

Avviso al modello

Quando la tokenizzazione ha riscritto una richiesta, Sluis inietta un messaggio di sistema iniziale che dice al modello che i token «…» sono segnaposto opachi da mantenere intatti; è questo a rendere affidabile il ripristino. Attivo per impostazione predefinita; personalizzalo o disattivalo per organizzazione.

Conservazione e fedeltà dell'audit

La conservazione dei contenuti (i body di richiesta e risposta per il log di audit) è attiva per impostazione predefinita e cifrata a riposo; la fedeltà dell'audit sceglie se il contenuto conservato memorizza i token o i valori originali. Disattiva la conservazione per un registro di soli metadati; questo disattiva anche le cache di risposta.

Anonimizzazione di documenti

Invia un file docx, pdf, immagine o testo a POST /v1/documents/anonymize e lo stesso documento torna con PII e segreti sostituiti da tag come «PERSON_NAME_1» nel testo, e sfocati in immagini e pagine PDF. L'elaborazione resta locale alla gateway, OCR incluso; l'operazione viene sigillata nella catena di audit e fatturata per pagina/immagine. La mappa dei token viene restituita solo se la chiedi e non viene mai salvata. I PDF oscurati mantengono uno strato di testo invisibile e ricercabile costruito dal testo anonimizzato. Per i documenti grandi, accoda un job asincrono e recupera il risultato in seguito con un URL firmato a tempo.

La stessa protezione vale in transito: con la policy dlp_documents attiva, i file caricati via /v1/files e i documenti OCR inline vengono anonimizzati prima di uscire verso un provider, rifiutati in modalità block e analizzati in modalità allow_log.

# enqueue a large document (202 + job id; Idempotency-Key honoured)
curl https://api.sluis.ai/v1/documents/anonymize/jobs \
  -H "Authorization: Bearer $SLUIS_KEY" \
  -F file=@archive.pdf

# poll until succeeded; the signed download_url then needs no API key
curl https://api.sluis.ai/v1/documents/anonymize/jobs/9c31… \
  -H "Authorization: Bearer $SLUIS_KEY"

{
  "id": "9c31…",
  "state": "succeeded",
  "filename": "archive.pdf",
  "summary": { "pages": 12, "images": 3, "categories": ["PERSON_NAME", "EMAIL"], "downgraded": false },
  "download_url": "https://api.sluis.ai/v1/documents/deliverables/9c31…?tenant=…&exp=…&sig=…"
}

Embeddings

I token pseudonimizzati sono stabili all'interno di una richiesta, non tra richieste; gli embedding di testo tokenizzato possono quindi differire tra le chiamate. L'impostazione dlp_embeddings controlla se la scansione copre /v1/embeddings: attiva per impostazione predefinita, impostarla su off invia gli input di embedding al provider senza scansione. Ogni chiamata esente è registrata nel registro di audit.

Deroghe per chiave

Un owner o admin può creare una chiave API con allow_dlp_override. Le richieste con quella chiave possono sostituire la modalità di protezione dei dati dell'organizzazione per quella singola chiamata tramite l'header x-sluis-dlp: off, allow_log, mask, block o tokenize.

# a key minted with allow_dlp_override may swap the mode for one call
curl https://api.sluis.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $SLUIS_KEY" \
  -H "x-sluis-dlp: off" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "model": "mistral/mistral-embed", "input": "raw text, embedded verbatim" }'
# keys without the grant get 403; every override is sealed in the audit trail

Una chiave senza questo permesso riceve un 403 quando invia l'header, e anche quel rifiuto viene sigillato nel registro di audit. Ogni deroga applicata è divulgata sulla riga di audit sigillata, così il registro mostra sempre quale modalità è stata effettivamente eseguita.