德国企业如何合规使用 GDPR LLM——在 Claude 或 GPT 进入生产环境前需要准备什么。包含 PII 屏蔽、审计日志、Anthropic / Google 的零数据保留，以及 AVV 问题的实用设置。
三个必备组成部分
- 在调用上游供应商前屏蔽 PII——不得未经筛选就将明文个人数据发送给美国供应商
- 数据处理协议（AVV / GDPR 第 28 条）——直接与模型提供商（Anthropic、Google、OpenAI）签署；Kunavo 不提供 AVV
- 审计追踪——记录每次调用，并注明处理目的
1）PII 屏蔽——实践部分
提示词离开您自己的后端之前，会经过屏蔽步骤。电子邮件、电话号码、人名、IBAN、社会保险号都会被替换为 Token：
# Vor jedem LLM-Aufruf PII maskieren — niemals Klartext-Personendaten
# an die Upstream-API senden.
import re
from openai import OpenAI
PII_PATTERNS = [
(re.compile(r"[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+"), "<EMAIL>"),
(re.compile(r"\b\d{4,}\b"), "<NUMBER>"),
(re.compile(r"\b(?:\+49|0)\s*\d{2,4}\s*\d{4,8}\b"), "<PHONE_DE>"),
]
def redact(text: str) -> tuple[str, dict[str, str]]:
redacted = text
mapping: dict[str, str] = {}
for i, (pat, tag) in enumerate(PII_PATTERNS):
for match in pat.finditer(text):
key = f"{tag}_{i}_{match.start()}"
mapping[key] = match.group(0)
redacted = redacted.replace(match.group(0), f"[{key}]")
return redacted, mapping
def restore(text: str, mapping: dict[str, str]) -> str:
for key, original in mapping.items():
text = text.replace(f"[{key}]", original)
return text映射表仅保留在本地。如果 LLM 回答需要返回已重新插入的个人数据（例如“Schmidt 女士，您好”），我们会在收到回答后才进行替换。这样，上游供应商始终只能看到匿名化文本。
2）AVV——谁需要哪份协议
- 你 ↔ Kunavo：Kunavo 不提供 GDPR 第 28 条规定的 AVV。请求会在美国处理并转发给上游提供商；这些提供商如何处理内容，由其各自的隐私和数据保留条款规定（参见 /legal/privacy）
- 你 ↔ 模型提供商：如果你的工作负载需要 AVV，请直接按照 Anthropic、OpenAI 或 Google 的商业或企业条款与其签署，并直接在那里调用模型。通过 Kunavo，你不会继承一串分包处理方链条
- Schrems-II 风险：Anthropic 和 OpenAI 位于美国。没有 AVV，Kunavo 也不会为传输至美国提供标准合同条款（SCC）。如果你的风险评估要求使用纯欧盟提供商，Kunavo 不适合该场景：我们的目录中没有提供商位于欧盟，且每个请求都会经过我们位于 US-East 的网关
3）审计日志——记录每次调用
每个请求：Request-ID、User-ID、模型、经过哈希处理的 prompt、token 使用量、延迟；在你自己的日志中使用 Request-ID 作为关联键：
# Jeder LLM-Aufruf wird in einem unveränderlichen Audit-Log festgehalten
import json, time, uuid
from datetime import datetime
def call_with_audit(user_id: str, prompt: str, model: str) -> dict:
request_id = str(uuid.uuid4())
redacted_prompt, mapping = redact(prompt)
# Audit-Log VOR dem Call schreiben
audit_log.write({
"request_id": request_id,
"user_id": user_id,
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"model": model,
"prompt_redacted": redacted_prompt,
"prompt_hash": hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest(),
"pii_tags_count": len(mapping),
})
resp = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": redacted_prompt}],
extra_headers={
"X-Request-ID": request_id, # nur für deine eigenen Logs; Kunavo wertet ihn nicht aus
},
)
response_text = resp.choices[0].message.content
# Bei Bedarf PII zurück mergen (nur in der lokalen DB)
final_text = restore(response_text, mapping)
audit_log.write({
"request_id": request_id,
"response_redacted": response_text,
"tokens": resp.usage.model_dump(),
"duration_ms": int((time.time() - start) * 1000),
})
return {"text": final_text, "request_id": request_id}X-Request-ID 是你自己的密钥：Kunavo 不会解析或存储该请求头，我们的使用情况仪表板也不会显示哪个上游提供商处理了某次调用。仪表板会按每次调用显示 Kunavo 自己的 Call-ID、时间、模型、token、费用和延迟；你可以通过时间和模型将其与自己的审计日志进行匹配。
零数据保留（ZDR）——仅可直接向模型提供商申请
默认情况下，Anthropic 和 Google 会分别保留 prompt 日志 30 天（Anthropic）和 60 天（Google），用于滥用监控。对于涉及 GDPR 敏感数据的工作负载，你可以在提供商处根据自己的合同直接申请 ZDR。Kunavo 不提供 ZDR 路由或 ZDR 层级：通过 Kunavo 发送的请求会在美国处理并转发给上游提供商，适用这些提供商各自的数据保留规则。
- Anthropic ZDR：面向企业客户提供，需直接与 Anthropic 签订合同。Kunavo 不提供
- Google Vertex AI：在你自己的 Google Cloud 合同下适用类似条款，并可选择欧盟区域（europe-west4 / 荷兰）。Kunavo 不通过欧盟区域进行路由
- OpenAI：仅 Enterprise 层级提供 Zero Data Retention，需直接与 OpenAI 签订合同。Kunavo 无法代为提供
数据驻留
- Kunavo 路由：位于网关中，处于单一区域（US-East，Ashburn）。只有前置的 Anycast 边缘节点会在你附近终止 TLS
- 账户数据持久化：位于 US-East 的单一主数据库，每日创建加密卷快照。我们不提供仅限欧盟的路由
- 增值税：结账时不会显示增值税，也不会生成发票；如需用于会计记账的凭证，请联系 contact@kunavo.com
大多数合规团队忽略的事项
- 提示内容在包含姓名时属于个人数据——即使用户没有输入“穆勒”，而只是输入“我叫佩特拉”。脱敏应通过启发式方法识别名字和专有名称
- 使用你的数据进行训练：Anthropic 和 Google 默认关闭该功能（与面向消费者的 ChatGPT 相反）。Kunavo 自身不会使用你的内容进行训练；上游提供商如何处理这些内容，由其自身条款规定。Kunavo 不对此作出合同保证
- 对输出内容进行哈希处理——如果你的 DPA 有此要求，我们只存储哈希，不存储完整文本
- 删除权——收到 GDPR 第 17 条请求时，你必须能够从日志中删除提示内容。只有当你的审计日志可删除时，这才可行（即不能存储在仅追加的区块链结构中）
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准备好了吗？免费注册，充值金额从 $10 起，按量付费，余额永不过期。如果你的工作负载需要 AVV、ZDR 或欧盟数据驻留，请直接与模型提供商签订合同。