Data Classification（資料分級）

你會在什麼時候遇到它

這是把資料交給 AI 之前的第零步，也是其他一切控制的前提：沙箱限制的是 Agent 能碰什麼，但「這份資料到底能不能給它碰」得先有答案。沒有分級，後面每一道控制都在盲猜，「哪些資料不能餵給模型」這個問題根本無從回答。

最小範例

一個最小分級表（示意，依組織調整）：

  公開   官網內容、已發布的研究         → 任何模型皆可
  內部   一般程式碼、內部文件           → 限公司核准的模型
  機密   客戶名單、財務明細、合約       → 先脫敏或取得授權，否則不進上下文
  受限   密碼、金鑰、PII、未公開併購案  → 原則上永不進模型

注意分級是資料的屬性，不是系統的屬性：同一個 Agent，可以碰內部資料、不能碰受限資料。分級做完，沙箱和權限閘門才有東西可參照 —— 規則從「小心點」變成「機密以上要審批」。

最常搞錯的地方

• 先接了 AI 再補分級。事後補等於在已經洩漏的池子裡畫線：資料進了第三方模型的上下文就收不回來，而且你通常無法確認它被怎麼使用。
• 分級分細到沒人執行得了。三十個等級、每份文件都要評審，結果是沒人分類，或者全部被分成「內部」了事。能落地的粗分級，勝過精緻的紙上分級。