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数据安全说明

学校、企业和组织客户在使用 AI 与数字化系统时,最先需要确定数据边界。这里说明我们的默认安全做法。

更新日期:2026-06-19

默认原则

最小必要:只收集、处理和保存完成项目所需的数据。

边界清晰:客户生产数据、账号、密钥和内部文档不混入公开演示站或营销内容。

人工复核:涉及招生、合同、财务、人事、学生、客户服务等关键内容的 AI 输出,默认需要客户侧人工确认。

客户资料处理

项目开始前,我们会明确需要的资料类型、用途、保存位置、访问人员和交付后处理方式。

如项目涉及学生、家长、员工、客户、供应商等个人信息,我们建议单独约定授权范围、数据脱敏、导出和删除流程。

访问控制

内部后台、CMS、数据库和部署系统应使用独立账号、强密码、最小权限和必要的日志记录。

客户可要求项目交付后移交账号、源码、部署文档和数据备份方式。长期维护项目会保留必要运维权限,并按约定响应变更和故障。

AI 与第三方服务

使用大模型、翻译、搜索、广告、统计、云存储或消息平台时,相关数据可能被发送至第三方服务。我们会在方案中说明关键第三方及用途。

对于敏感资料,可选择私有化部署、脱敏后调用模型、指定模型供应商或禁用外部模型调用。

备份与恢复

生产项目应包含数据库、媒体文件、环境变量、部署脚本和域名证书的备份方案。备份周期、保存期限和恢复演练以项目级约定为准。

我们建议学校和企业客户至少保留一份可独立恢复的周期性备份,避免供应商、服务器或账号异常导致业务中断。

安全沟通

如发现疑似安全问题、数据误用或异常访问,请第一时间联系 metayu@metayu.freeqiye.com,并提供时间、页面、账号和复现信息。