使用AI编程时需防范敏感信息泄露，应禁用代码上传、剥离敏感内容、运行本地AI模型、配置IDE过滤器、沙箱化测试。具体包括关闭云端分析功能、替换密钥与域名、加载CodeLlama等本地模型、设置正则拦截规则、在Docker中隔离执行。
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当使用AI工具编写代码时，敏感信息可能意外暴露给第三方服务，导致源码泄露或密钥外泄。以下是防止此类风险的具体操作方法：
一、禁用代码自动上传功能
多数AI编程助手默认启用“代码分析”或“上下文增强”功能，会将本地代码片段发送至云端服务器进行处理。关闭该功能可从根本上阻断传输路径。
1、在VS Code中打开设置（Ctrl+,），搜索“GitHub Copilot”或对应插件名称。
2、找到“Enable Code Suggestions”或“Send Code to Cloud”类选项，将其设为关闭状态。
3、检查插件文档确认是否存在隐式数据收集策略，如有则卸载该插件并改用离线替代方案。
二、剥离敏感内容后再提交
在将代码片段输入AI前，需人工移除所有可能包含身份识别、访问凭证或业务逻辑的关键字段，确保输入内容不具可追溯性。
1、删除代码中的硬编码API密钥、数据库连接字符串、JWT密钥等字符串常量。
2、将真实变量名替换为泛化标识符，例如将user_password_hash改为input_value。
3、对涉及公司域名、内部IP、路径结构的字符串统一替换为example.com或192.168.0.1等通用占位符。
三、使用本地化AI模型
运行完全驻留在本地设备上的代码生成模型，可彻底规避网络传输环节，杜绝远程服务接触原始代码的可能性。
1、下载支持代码补全的开源模型权重，如CodeLlama-7b-Q4_K_M.gguf。
2、使用llama.cpp或Ollama在本地加载模型，并配置IDE插件指向本地HTTP端口（如http://localhost:11434）。
3、验证模型响应是否始终来自本地进程：执行netstat -ano | findstr :11434（Windows）或lsof -i :11434（macOS/Linux），确认无外部连接。
四、配置IDE级内容过滤器
通过编辑器内置规则，在用户触发AI请求前自动扫描并拦截含高危模式的代码块，实现前置防护。
1、在JetBrains系列IDE中进入Settings > Editor > Live Templates，新建模板匹配正则.*[Aa][Pp][Ii]_[Kk][Ee][Yy].*。
2、为该模板设置快捷键（如apikey_guard），绑定动作“Show Warning and Cancel Completion”。
3、在VS Code中安装“Redact Sensitive Data”扩展，启用预设规则集，包括aws_access_key_id、private_key等23类敏感词模式。
五、实施沙箱化代码测试环境
将AI生成的代码放入隔离虚拟机或Docker容器中执行验证，避免其直接接触生产代码库或开发主机文件系统。
1、创建仅含基础编译器与依赖的Docker镜像，如python:3.11-slim，不挂载宿主机目录。
2、将AI输出代码复制进容器内临时目录，使用docker run --rm -v $(pwd)/temp:/work -w /work python:3.11-slim python test.py运行。
3、检查容器日志输出是否包含异常网络请求、文件读写行为或环境变量泄露，发现即终止流程。
