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简短的回答
询问有关处理、存储、培训、人工访问和删除的单独问题。数据不用于模型训练的声明并不意味着不保留任何内容。映射每个提供商和应用程序组件，然后将每个公共声明与当前设置、合同范围和观察到的行为进行匹配。
拿走什么
- 培训使用和保留是不同的问题。
- 跟踪模型提供者之外的数据。
- 说明每次验证的范围和日期。
已检查来源 .研究综合和 Rubrex 建议。示例和本地实验均已标记；它们不是客户结果。
用具体问题代替广泛的主张
人工智能应用程序可以将信息发送到模型、检索存储、可观察性工具和支持平台。每个目的地可以有不同的目的和保留行为。从数据流图开始，其中命名输入、目的地、帐户、相关区域以及责任所有者。我们的建议是用措辞表述索赔，以便对其进行检查。如果处理数据是核心功能，那么应用程序不使用数据的承诺就太宽泛了。
将训练与其他处理分开
OpenAI 声明，除非客户明确选择，否则 API 数据不会用于训练或改进其模型。该声明涉及特定的提供商界面，并未描述在其上构建的每个 SaaS。应用程序自己的日志、存储的文件、子处理器和支持访问需要单独检查。在产品副本中重复提供商声明之前，请检查实际帐户配置和适用的端点行为。保留支持证据的日期和范围。
测量验证覆盖率
如果系统清单不完整，则标记为完整的清单是较弱的证据。首先定义数据目标集，然后跟踪哪些数据目标已记录设置和测试行为。使用综合记录来跟踪删除和访问控制，而不会暴露客户信息。以下措施是建议的审计跟踪指标；它们并不能证明不存在所有可能的数据泄露。明确记录未知数，这样不完整的证据就不能悄然成为通过的控制。
| 公制 | 如何计算或检查 | 它支持的决定 |
|---|---|---|
| 目的地覆盖范围 | 已审查的目的地/已确定的目的地 | 是否有任何数据路径未经检查？ |
| 索赔范围 | 公开数据声明与当前证据/声明经过审查 | 可以支持营销语言吗？ |
| 删除验证 | 按预期删除综合记录/删除测试记录 | 记录的流程是否按规定运行？ |
| 未经授权的访问结果 | 在商定的测试范围内观察到访问控制失败 | 提出索赔之前必须解决什么问题？ |
保持结论有界
审核结论应确定产品版本、配置、测试环境、审查的证据和未解决的差距。对提供商、日志记录或帐户设置的更改可能会使之前的结论无效。如果使用徽章，请将其链接到注明日期的验证记录以及评估内容的清晰描述。避免将有限的审查转变为普遍安全的主张。为产品团队提供每个材料数据处理承诺的所有者和重新检查触发器。
证据的局限性
这是技术证据规划指南，而不是法律建议或认证。提供商策略和应用程序配置发生变化。范围审查无法证明没有数据被保留或不存在所有可能的未经授权的访问路径。
常见问题
没有训练就等于没有存储吗？
否。独立于提供商培训使用设置验证保留、日志、存储的应用程序状态和删除。
数据处理徽章应链接到什么？
一份注明日期的记录，描述所评估的产品、配置、范围、证据、限制和当前验证状态。
来源和进一步阅读
本简报背后的主要来源。来源的研究结果适用于其自身的研究条件； arXiv 上的出版物不建立同行评审。
- OpenAI平台中的数据控制 OpenAI · 生活参考 · 维护文档已审核： API训练-使用默认以及数据控件的区别.已访问 2026年9月25日.