在由LLM驱动的法律应用中，安全防护措施通过对敏感信息的处理、存储和共享方式施加严格的限制来确保数据隐私。这些机制充当过滤器或规则，防止模型有意或无意地暴露机密数据。例如，安全防护措施可以清理输入，删除个人身份信息 (PII)，然后再将其传递给 LLM，或者阻止包含敏感案例详细信息的输出。这在法律环境中至关重要，因为不当处理客户数据可能会违反律师-客户保密特权或 GDPR 或 HIPAA 等监管要求。
安全防护措施使用的一个关键方法是数据匿名化和访问控制。在处理法律文件之前，安全防护措施可以自动编辑姓名、地址或案例编号，并将其替换为占位符。例如，系统可能会在 LLM 生成摘要之前将“客户 John Doe 提交了案例 #12345”转换为“客户 [已编辑] 提交了案例 #[已编辑]”。安全防护措施还限制谁可以与模型交互——例如，通过基于角色的权限限制对授权法律团队的访问。这确保只有经过验证的用户才能提交包含敏感数据的查询，从而降低泄漏风险。
最后，安全防护措施通过日志记录和加密来强制合规性。法律应用通常需要审计跟踪来证明数据未被滥用。安全防护措施可以记录所有输入和输出，标记提取受保护信息的尝试。例如，如果用户要求 LLM“列出所有违反合同的客户”，安全防护措施可能会阻止查询并提醒管理员。数据也在静态（在数据库中）和传输中（在 API 调用期间）进行加密，从而确保保密性。可以集成 Azure Confidential Computing 或 AWS Key Management Service 等工具来自动执行这些流程，从而符合法律行业标准。