脱敏加密（去标识化：SDI）
一、适用用户
本地部署 AskTable，且使用云端算力（大模型）的用户。
二、功能概述
在使用 AI 技术进行企业数据检索与分析时，隐私与安全成为企业关注的重点问题。
为此，AskTable 推出 SDI（Secure De-Identification Inference）去标识化功能，用于对敏感信息进行本地加密与脱敏处理。
该功能支持在本地对敏感字段（如姓名、手机号、身份证号、邮箱、银行卡号等）进行脱敏处理，确保数据在发送至云端 AI 模型推理前已完成标识去除，避免敏感信息外泄。
SDI 实现“数据在本地，思考在云端”，在保障数据安全的同时，充分利用云端顶配大模型的智能能力。
三、支持的脱敏字段类型
AskTable 当前支持以下类型的字段进行脱敏处理：
| 类型 | 原始数据 | 伪造的数据 |
|---|---|---|
| 姓名 | 张飞一 | 王明 |
| 手机号 | 13812341234 | 13900000001 |
| 身份证号 | 110101199001011234 | 310104199208150001 |
| 邮箱地址 | 123456789@qq.com | c000001@example.com |
如有其他更多需求，请联系我们。
四、配置方法与使用流程
AskTable 支持在数据源字段级别设置脱敏策略，通过系统配置即可启用脱敏功能，无需额外开发或复杂部署。
配置步骤：
- 进入数据源字段管理界面；
- 在“脱敏加密”列为对应字段选择敏感信息类型（如“人名”、“电话”等）；
- 保存后，该字段在查询结果中将自动进行脱敏处理。
如下图所示，可为 salesperson_name,phone 字段分别配置对应的脱敏类型：
五、常见问题
1. 脱敏处理是否会影响分析准确性？
在绝大多数情况下不会。AskTable 在生成 SQL 查询时仍使用真实字段名和结构，仅在查询结果阶段对敏感字段进行脱敏处理，不影响分析语义和结果准确性。 但在极少数任务时，可能因还原过程中引入噪音，导致大模型理解偏差，出现“无法回答”等现象。
2. 启用 SDI 是否会带来性能影响？
会有一定性能开销。对于涉及脱敏字段的查询，平均会增加约 2–3 秒的处理时间。
3. SaaS 版本是否需要开启 SDI 功能？
不建议开启。SaaS 版本本身运行在云端环境，数据已默认传输至 AskTable 后端处理，再启用 SDI 的意义有限，反而会增加额外延迟。
4. 启用 SDI 对业务用户是否有影响？
无影响。SDI 处理在系统内部完成，业务用户无感知，也不会影响其提问、查询或查看结果的使用体验。
六、总结
SDI（去标识化）功能是 AskTable 在数据安全与智能分析之间取得平衡的重要能力。通过在本地对敏感字段进行脱敏处理，再将处理后的数据发送至云端模型进行推理，SDI 实现了“数据不出本地、智能依托云端”的新模式。
相较于本地部署大模型，云端算力的使用成本仅为其约 1%。SDI 的引入，使企业在严格保护敏感信息的前提下，能够低成本、安全地接入最先进的 AI 能力，大幅降低使用门槛。
对于政企、医疗等数据安全要求高、成本又敏感的行业，SDI 提供了一种兼顾隐私保护与智能分析的解决方案，有助于加速 AI 技术在实际业务场景中的落地应用，推动企业智能化转型的普及与发展。
通过 SDI，AskTable 不仅保障了数据安全，更为用户提供了高性价比的智能分析能力，真正实现了“安全可信、成本可控、效果可用”的 AI 价值闭环。