脱敏加密（去标识化：SDI）
一、适用用户
私有部署 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。
相较于私有部署大模型，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。