نظرة عامة
إخفاء البيانات الشخصية (PII Redaction) هو ميزة في CrewAI AMP تكتشف تلقائياً وتُقنّع معلومات التعريف الشخصية (PII) في تتبعات تنفيذ الطواقم والتدفقات. يضمن ذلك عدم كشف البيانات الحساسة مثل أرقام بطاقات الائتمان وأرقام الضمان الاجتماعي وعناوين البريد الإلكتروني والأسماء في تتبعات CrewAI AMP. يمكنك أيضاً إنشاء مُعرّفات مخصصة لحماية البيانات الخاصة بمؤسستك.إخفاء البيانات الشخصية متاح في خطة Enterprise.
يجب أن يكون إصدار النشر 1.8.0 أو أعلى.

أهمية إخفاء البيانات الشخصية
عند تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج، غالباً ما تمر معلومات حساسة عبر طواقمك:- بيانات العملاء من تكاملات CRM
- معلومات مالية من معالجات الدفع
- تفاصيل شخصية من إرسالات النماذج
- بيانات الموظفين الداخلية
كيف يعمل
- الاكتشاف - مسح بيانات أحداث التتبع بحثاً عن أنماط PII المعروفة
- التصنيف - تحديد نوع البيانات الحساسة (بطاقة ائتمان، SSN، بريد إلكتروني، إلخ.)
- الإقناع/الإخفاء - استبدال البيانات الحساسة بقيم مُقنّعة بناءً على تهيئتك
تفعيل إخفاء البيانات الشخصية
يجب أن تكون على خطة Enterprise وأن يكون إصدار النشر 1.8.0 أو أعلى لاستخدام هذه الميزة.
الانتقال إلى إعدادات الطاقم
في لوحة تحكم CrewAI AMP، اختر طاقمك المنشور وانتقل إلى أحد عمليات النشر/الأتمتة، ثم انتقل إلى Settings → PII Protection.
تفعيل حماية البيانات الشخصية
فعّل PII Redaction for Traces. سيؤدي ذلك إلى تفعيل المسح والإخفاء التلقائي لبيانات التتبع.
تحتاج إلى تفعيل إخفاء البيانات الشخصية يدوياً لكل عملية نشر.

تهيئة أنواع الكيانات
اختر أنواع البيانات الشخصية التي تريد اكتشافها وإخفاءها. يمكن تفعيل أو تعطيل كل كيان بشكل فردي.

أنواع الكيانات المدعومة
يدعم CrewAI أنواع كيانات PII التالية، منظمة حسب الفئة.الكيانات العالمية
| الكيان | الوصف | مثال |
|---|---|---|
CREDIT_CARD | أرقام بطاقات الائتمان/الخصم | ”4111-1111-1111-1111” |
CRYPTO | عناوين محافظ العملات الرقمية | ”bc1qxy2kgd…” |
DATE_TIME | التواريخ والأوقات | ”January 15, 2024” |
EMAIL_ADDRESS | عناوين البريد الإلكتروني | ”john@example.com” |
IBAN_CODE | أرقام الحسابات المصرفية الدولية | ”DE89 3704 0044 0532 0130 00” |
IP_ADDRESS | عناوين IPv4 وIPv6 | ”192.168.1.1” |
LOCATION | المواقع الجغرافية | ”New York City” |
MEDICAL_LICENSE | أرقام التراخيص الطبية | ”MD12345” |
NRP | الجنسيات أو المجموعات الدينية أو السياسية | - |
PERSON | الأسماء الشخصية | ”John Doe” |
PHONE_NUMBER | أرقام الهواتف بتنسيقات مختلفة | ”+1 (555) 123-4567” |
URL | عناوين URL | ”https://example.com” |
كيانات خاصة بالولايات المتحدة
| الكيان | الوصف | مثال |
|---|---|---|
US_BANK_NUMBER | أرقام الحسابات المصرفية الأمريكية | ”1234567890” |
US_DRIVER_LICENSE | أرقام رخص القيادة الأمريكية | ”D1234567” |
US_ITIN | رقم تعريف دافع الضرائب الفردي | ”900-70-0000” |
US_PASSPORT | أرقام جوازات السفر الأمريكية | ”123456789” |
US_SSN | أرقام الضمان الاجتماعي | ”123-45-6789” |
إجراءات الإخفاء
لكل كيان مُفعّل، يمكنك تهيئة كيفية إخفاء البيانات:| الإجراء | الوصف | مثال على المخرجات |
|---|---|---|
mask | الاستبدال بتسمية نوع الكيان | <CREDIT_CARD> |
redact | إزالة النص بالكامل | (فارغ) |
المُعرّفات المخصصة
بالإضافة إلى الكيانات المدمجة، يمكنك إنشاء مُعرّفات مخصصة لاكتشاف أنماط PII الخاصة بمؤسستك.
أنواع المُعرّفات
لديك خياران للمُعرّفات المخصصة:| النوع | الأفضل لـ | مثال على حالة الاستخدام |
|---|---|---|
| قائم على النمط (Regex) | بيانات منظمة بتنسيقات متوقعة | مبالغ الرواتب، معرّفات الموظفين، رموز المشاريع |
| قائمة الحظر (Deny-list) | مطابقة النصوص بالضبط | أسماء الشركات، الأسماء الرمزية الداخلية، مصطلحات محددة |
إنشاء مُعرّف مخصص
الانتقال إلى المُعرّفات المخصصة
انتقل إلى Settings → Organization → Add Recognizer في إعدادات مؤسستك.
تهيئة المُعرّف

- Name: اسم وصفي للمُعرّف
- Entity Type: تسمية الكيان التي ستظهر في المخرجات المُخفاة (مثل
EMPLOYEE_ID،SALARY) - Type: اختر بين Regex Pattern أو Deny List
- Pattern/Values: نمط Regex أو قائمة نصوص للمطابقة
- Confidence Threshold: الحد الأدنى للنتيجة (0.0-1.0) المطلوبة لتفعيل الإخفاء عند المطابقة. القيم الأعلى (مثل 0.8) تقلل الإيجابيات الخاطئة لكن قد تفوّت بعض المطابقات. القيم الأقل (مثل 0.5) تلتقط المزيد من المطابقات لكن قد تُفرط في الإخفاء. القيمة الافتراضية هي 0.8.
- Context Words (اختياري): كلمات تزيد ثقة الاكتشاف عند وجودها بالقرب
فهم أنواع الكيانات
يحدد Entity Type كيفية ظهور المحتوى المُطابق في التتبعات المُخفاة:استخدام كلمات السياق
تحسّن كلمات السياق الدقة عن طريق زيادة الثقة عند ظهور مصطلحات محددة بالقرب من النمط المُطابق:عرض التتبعات المُخفاة
بمجرد تفعيل إخفاء البيانات الشخصية، ستعرض تتبعاتك قيماً مُخفاة بدلاً من البيانات الحساسة:<EMAIL_ADDRESS>)، مما يسهّل فهم البيانات التي تمت حمايتها مع السماح لك بتصحيح الأخطاء ومراقبة سلوك الطاقم.
أفضل الممارسات
اعتبارات الأداء
استخدم أنماطاً محددة
للمُعرّفات المخصصة، استخدم أنماطاً محددة لتقليل الإيجابيات الخاطئة وتحسين الأداء. أنماط Regex هي الأفضل عند تحديد أنماط معينة في التتبعات مثل الرواتب ومعرّفات الموظفين ورموز المشاريع وغيرها. مُعرّفات قائمة الحظر هي الأفضل عند تحديد نصوص بعينها في التتبعات مثل أسماء الشركات والأسماء الرمزية الداخلية وغيرها.
استكشاف الأخطاء وإصلاحها
البيانات الشخصية لا تُخفى
البيانات الشخصية لا تُخفى
الأسباب المحتملة:
- نوع الكيان غير مُفعّل في التهيئة
- النمط لا يتطابق مع تنسيق البيانات
- المُعرّف المخصص يحتوي على أخطاء في الصياغة
- تحقق من أن الكيان مُفعّل في Settings → Security
- اختبر أنماط Regex مع بيانات نموذجية
- تحقق من السجلات بحثاً عن أخطاء التهيئة
إخفاء بيانات أكثر من اللازم
إخفاء بيانات أكثر من اللازم
الأسباب المحتملة:
- أنواع كيانات واسعة جداً مُفعّلة (مثل
DATE_TIMEتلتقط التواريخ في كل مكان) - أنماط المُعرّف المخصص عامة جداً
- عطّل الكيانات التي تسبب إيجابيات خاطئة
- اجعل الأنماط المخصصة أكثر تحديداً
- أضف كلمات سياق لتحسين الدقة
مشاكل الأداء
مشاكل الأداء
الأسباب المحتملة:
- عدد كبير جداً من الكيانات المُفعّلة
- الكيانات القائمة على NLP (مثل
PERSONوLOCATIONوNRP) مكلفة حسابياً لأنها تستخدم نماذج تعلم الآلة
- فعّل فقط الكيانات التي تحتاجها فعلاً
- فكّر في استخدام بدائل قائمة على الأنماط حيثما أمكن
- راقب أوقات معالجة التتبعات في لوحة التحكم
مثال عملي: مطابقة نمط الراتب
يوضح هذا المثال كيفية إنشاء مُعرّف مخصص لاكتشاف وإقناع معلومات الرواتب في تتبعاتك.حالة الاستخدام
يعالج طاقمك بيانات موظفين أو بيانات مالية تتضمن معلومات رواتب بتنسيقات مثل:salary: $50,000salary: $125,000.00salary:$1,500.50
التهيئة

| الحقل | القيمة |
|---|---|
| Name | SALARY |
| Entity Type | SALARY |
| Type | Regex Pattern |
| Regex Pattern | salary:\s*\$\s*\d{1,3}(,\d{3})*(\.\d{2})? |
| Action | Mask |
| Confidence Threshold | 0.8 |
| Context Words | salary, compensation, pay, wage, income |
تحليل نمط Regex
| مكون النمط | المعنى |
|---|---|
salary: | يطابق النص الحرفي “salary:“ |
\s* | يطابق صفر أو أكثر من أحرف المسافات البيضاء |
\$ | يطابق علامة الدولار (مُهرّبة) |
\s* | يطابق صفر أو أكثر من أحرف المسافات البيضاء بعد $ |
\d{1,3} | يطابق 1-3 أرقام (مثل “1”، “50”، “125”) |
(,\d{3})* | يطابق الآلاف المفصولة بفواصل (مثل “,000”، “,500,000”) |
(\.\d{2})? | يطابق اختيارياً السنتات (مثل “.00”، “.50”) |
أمثلة على النتائج
تفعيل المُعرّف لعمليات النشر
بعد إنشاء المُعرّف المخصص، فعّله لكل عملية نشر:اختيار المُعرّفات المخصصة
تحت Mask Recognizers، سترى المُعرّفات المحددة على مستوى مؤسستك. حدد المربع بجانب المُعرّفات التي تريد تفعيلها.

كرر هذه العملية لكل عملية نشر تحتاج فيها إلى المُعرّف المخصص. يمنحك ذلك تحكماً دقيقاً في المُعرّفات النشطة في البيئات المختلفة (مثل بيئة التطوير مقابل بيئة الإنتاج).
