为什么关注安全功能
我们实验室平时把植被覆盖度、物种名录、样方坐标这些数据交给 AI 分析时，本质上是在做一件事：把敏感文件交给一个"黑盒"处理。
之前出过两次险情。一次是新手同学批量处理数据时误删了三个月记录，虽然回收站找回来了，但错过了论文投稿截止日期。另一次是某次测试中，AI 尝试访问项目目录外的系统文件------虽然没有造成实际损失，但权限边界确实存在漏洞。
科研数据的特殊之处在于：它可能包含未发表成果、野外原始记录、项目经费信息，一旦泄露或丢失，影响不只是"麻烦"两个字能概括的。所以 AiPy Pro 2.0 这次把安全能力做成独立模块，我觉得方向是对的。
数据安全：先给流量和删除行为上锁
安全中心首页分两块：数据安全和沙盒安全。我先看了数据安全。
这里有四个设置项：安全网关 默认已开启，工作空间出入流量统一经过安全网关处理。传输安全 也已默认开启，本地与云端通信使用端到端加密通道。删除保护 默认是关闭的，我第一时间把它打开了------开启后优先移到废纸篓或回收站。批量删除审批需要先开启删除保护才能使用。
图：安全中心 → 数据安全（安全网关、传输安全、删除保护、批量删除审批）
沙盒安全：把文件、网络、命令都管起来
数据安全看完，我点进沙盒安全。这里分三个子标签：文件安全、网络安全、命令安全。
文件安全是最核心的。分只读区域和完全访问区域。只读区域允许读取但不能修改；完全访问区域则允许读写创建删除全操作。我现在的策略是把项目目录设为完全访问，系统盘设为只读。
图：沙盒安全 → 文件安全（只读/完全访问路径规则）
网络安全控制任务可以访问的域名、IP 和端口。分为允许和拒绝两个列表。我目前保持默认的"未限制"状态，因为经常需要联网查文献。但如果处理涉密数据，可以直接把网络访问关掉。
图：沙盒安全 → 网络安全（域名/IP/端口规则）
命令安全控制程序或命令的允许/禁止规则。允许列表里的程序可以直接运行，禁止列表里的则不能运行。这个我暂时保持默认，如果后续用到自动化脚本，可以在这里做一层命令白名单。
图：沙盒安全 → 命令安全（允许/禁止程序规则）
工作空间隔离：不同项目各管各的
安全中心之外，2.0 还有一个让我印象深刻的功能是工作空间隔离。每个工作空间之间的数据是完全隔开的。以前实验室共用一台机器时，毕业论文的数据和横向课题的数据混在同一个目录里，偶尔会出现"把 A 项目的文件误移到 B 项目"的情况。现在每个工作空间独立管理，边界清晰。
图：工作空间界面（点击新建创建独立工作空间）
写在最后
安全配置这件事，听起来好像是大公司才需要操心的事，但我的感受是：科研数据的安全容错率其实很低。一次误删可能延误投稿，一次泄露可能影响项目结题。
AiPy Pro 2.0 这次把安全能力整合进了一个独立的安全中心，不需要额外部署什么系统，点几下鼠标就能把防线搭起来。我目前开了数据安全里的全部四项（删除保护是关键），文件安全按项目需求配置了路径规则，工作空间也按项目类型分好了。升级之后的这一个月，团队协作确实顺畅很多------以前总有人担心"这个文件会不会被改坏"，现在权限和日志都透明了，大家可以更放心地把数据交给 AI 处理。
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