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Cloak 隐私工程

IT 运维与安全 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-02qudk26/cloak-zh 到 AI 助手。

技能介绍

解决的问题

安全扫描或代码审查常常只标记漏洞，却没有回答隐私问题：哪个字段是 PII，数据流向哪里，哪些日志、schema、API、第三方 SDK 或 LLM 调用会暴露个人信息。Cloak 把这些分散点合并为一次隐私工程审计，面向 GDPR、CCPA、APPI 等框架，输出代码级修复方案，而不是泛泛的合规清单。

工作方式

  • 发现与分类：扫描代码、配置、日志、数据库 schema 中的 PII 模式，按公开、内部、个人、敏感、特殊类别分级。
  • 映射与评估：追踪采集、处理、存储、共享、删除的数据流，对照法规条款评估缺口。
  • 修复与验证：提供最小化、同意门控、脱敏、保留策略、DSAR 自动化等实现模式，并检查日志与错误信息中是否残留敏感数据。

它也能处理移动场景，包括 PrivacyInfo.xcprivacy、第三方 SDK 清单、Google Play 数据安全表单，以及第三方 AI 同意界面设计。边界上，它不做法律建议，也不替代普通安全漏洞修复；涉及 schema 或 API 设计时应与对应工程流程衔接。

使用场景

  • 代码库上线前扫描日志、API 和数据库字段，定位 PII 暴露并给出去标识化修复方案。
  • 准备 App Store 提交时，审查宿主应用与第三方 SDK 的 PrivacyInfo.xcprivacy 清单是否完整。
  • 处理 GDPR 删除请求时，梳理用户数据在采集、存储、第三方共享中的流向并设计 DSAR 自动化。
  • 评估高风险 AI 功能前，对 RAG 文档、提示和嵌入向量中的 PII 做清洗与差分隐私参数校准。

适合人员

  • 负责合规落地的后端工程师：要把 GDPR/CCPA 要求转成字段脱敏、同意门控和删除流程。
  • 准备应用上架的移动工程师：要检查隐私清单、数据安全表单和第三方 SDK 声明。
  • 主导 AI 功能的产品或算法工程师：要评估 RAG、提示和嵌入中的 PII 风险。
  • 安全团队：要把 PII 泄露发现转成可执行的隐私修复方案。