对于法律向量搜索系统，基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）是最有效的模型。这些模型平衡了安全性、合规性和灵活性，这在数据敏感性和监管要求至关重要的法律环境中是关键的。RBAC 通过将访问权限与组织角色对齐来简化权限管理，而 ABAC 则使用案例编号或文档分类等动态属性提供细粒度控制。它们共同确保只有经过授权的用户才能检索或修改法律数据，即使在涉及向量嵌入的复杂搜索场景中也是如此。
RBAC 对法律系统特别有用，因为角色（例如，“律师”、“律师助理”或“审计员”）自然地映射到现实世界的职责。例如，一名初级律师可能对其所在部门的案件文件具有只读访问权限，而高级合伙人则可以编辑或共享文档。RBAC 通过将权限分组到角色而不是单独分配来减少管理开销。在向量搜索系统中，这可能意味着根据用户的角色限制对特定法律文档集群（如专利申请或诉讼记录）的访问。然而，仅靠 RBAC 可能无法满足需要上下文感知限制的场景，例如限制访问与活动案件相关的文件与已结案件相关的文件。
ABAC 通过评估用户权限级别、文档分类或案件状态等属性来解决 RBAC 的局限性。例如，只有当用户的安全许可级别与文档分类匹配且他们被分配到相关案件时，对“机密和解协议”的向量搜索查询才能返回结果。ABAC 策略还可以包含时间规则，例如自动撤销对过期合同的访问权限。与向量数据库集成时，ABAC 可以在搜索操作期间对与嵌入相关的元数据（例如，案例 ID、客户姓名）强制执行检查。将 RBAC 和 ABAC 结合使用——使用角色来确定广泛的访问层级，使用属性来定义细粒度规则——创建了一个强大的系统，该系统能够适应动态的法律工作流程，同时遵守 GDPR 或律师-客户特权等法规。