AI 安全基础
AI API 加密传输能保护什么，不能保护什么
区分本地、分发链路和最终模型服务商三个边界，避免把链路加密误解为端到端内容不可见。
先拆分三个处理边界
一次模型调用通常经过本地工具、接入或分发服务以及最终模型厂商。TLS 可以降低网络传输被窃听或篡改的风险，但每个需要处理请求的服务仍可能在自己的运行边界看到必要数据。
判断安全性时，应分别核对密钥在哪里保存、请求在哪些节点解密、哪些日志被保留，以及最终由谁完成推理。
安全信封的实际价值
在支持的中间链路上使用加密信封，可以让通用分发层只传递密文，并通过请求标识、摘要和响应格式核对调用过程。这能减少中间节点接触明文的机会。
它不会让最终模型厂商无法读取请求。模型必须处理内容才能生成结果，因此产品应清楚说明这个边界。
用户应核对哪些证据
重点查看请求是否使用预期入口、分发状态码、目标模型、真实流式状态、Token 用量以及是否检测到明文泄露。单一的“已加密”标签不足以解释整条链路。
对于敏感内容，还应结合脱敏、最小化发送、模型厂商数据政策和组织内部审批，而不是只依赖传输加密。