n8n工作流AI 隐私路由器：PII 检测，保障隐私、安全与合规

现代人工智能系统功能强大，但在处理敏感数据时会带来隐私风险。

组织需要具备 AI 能力，同时确保：

✅ 敏感数据永远不会离开安全环境
✅ 遵守法规（GDPR、HIPAA、PCI、SOX）
✅ 有关数据敏感性的实时决策
✅ 全面的审计跟踪以供监管审查

概念：

智能数据分类+智能路由

该概念的目标是通过自动检测敏感数据、应用清理规则以及通过安全处理渠道智能地路由请求，为 Agentic 工作流中 LLM 的安全和合规使用奠定基础。

此工作流程将分析用户的聊天或 webhook 输入并尝试使用增强型 PII 模式检测器检测 PII。

如果检测到，工作流将通过一系列合规性、审计和安全步骤处理该输入，这些步骤会在对任何 LLM 进行 ping 之前记录并清理请求。

为什么要采用多层路由？

传统系统采用二元决策（敏感/不敏感）。我们的三层方法提供：

✅细粒度安全性：关键 PII 获得最大程度的保护
✅性能优化：干净的数据获得完整的云功能
✅成本效率：仅在需要时进行昂贵的本地处理
✅用户体验：保持跨安全级别的对话流

为什么要进行情境感知检测？

仅使用正则表达式模式无法识别上下文敏感性。
我们的方法如下：

✅捕捉意图：即使没有账号，“银行账户”讨论也是敏感的
✅减少误报：即使没有明确的医疗 ID，医疗讨论也能保持安全
✅主动保护：在共享 PII 之前识别敏感上下文
✅合规性一致性：符合法规对敏感数据的实际定义

为什么选择风险评分而不是二元分类？

二进制 PII 检测创建了人为的边界。

风险评分提供：

✅细致入微的决策：多种低风险模式可能聚合为高风险
✅自适应阈值：组织可以根据自身需求调整敏感度
✅更好的用户体验：用户不会在低风险场景中受到不必要的限制
✅审计透明度：每个路由决策都有清晰的理由

为什么要进行全面监控？

隐私系统需要信任和验证：

✅合规性证明：审计跟踪证明符合法规要求
✅性能优化：识别瓶颈并提高效率
✅安全验证：确保不会发生敏感数据泄露
✅运营洞察：了解使用模式和系统健康状况

如何安装：

此工作流程所需的只是您的 LLM 提供商（例如 Ollama、OpenRouter、OpenAI、Anthropic 等）的凭证。

此工作流程是可定制的，并允许用户为其特定用例定义最佳的 LLM 和存储/内存解决方案。