企业须在Grok API网关入口部署输入检测中间件，启用三级敏感数据响应策略（拦截/复核/脱敏），构建流式输出审查流水线，并将审计日志归档至ClickHouse与OSS。
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企业需实时捕获Grok模型每一次调用中的原始输入与生成输出，自动识别身份证号、合同条款、薪资明细等敏感内容，并按PIPL、GDPR或行业规范执行拦截、脱敏或人工复核动作，避免因数据泄露或违规输出引发监管处罚。
部署输入检测中间件
在Grok API网关入口处部署轻量级中间件，拦截所有POST /v1/chat/completions请求。该中间件不修改原始请求体结构，仅做镜像复制并触发异步扫描。
使用grok-sdk 3.5.0内置的input_inspect模块初始化检测器：client = GrokClient(api_key="xxx", enable_input_audit=True)。启用后，所有传入text字段和files附件都会被同步送入本地NER引擎。
必须确保中间件运行在与Grok服务同一VPC内，【跨网络转发会导致延迟超标，触发模型超时熔断】。若部署在K8s集群中，请将中间件Pod与Grok推理Pod置于相同Node亲和性组。
配置三级敏感数据响应策略
方法一：核心数据直接拦截
命中支付卡号（PAN）、社保号码、医疗诊断编码时，立即终止请求，返回HTTP 403 + 可读原因：“检测到受保护的个人身份信息，依据《个人信息保护法》第21条禁止传输”。
方法二：重要数据二次确认
识别出订单编号、内部报价单、会议纪要片段时，不阻断请求，但向调用方返回X-Audit-Require-Review头，并将完整上下文写入待审队列。运维人员须在15分钟内通过审计后台确认或驳回。
方法三：一般敏感自动脱敏
手机号、邮箱、姓名类字段启用实时掩码：138****1234 → 138****1234，john@xxx.com → j***@xxx.com。脱敏规则由策略表热加载，无需重启服务。
将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本，AI分析场景、角色、情绪、镜头语言，输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
构建输出审查流水线
第一步：启用流式审查钩子
在调用client.chat.completions.create()时，传入stream=True参数，并设置on_token_callback回调函数。该函数每收到一个token就触发一次合规扫描。
第二步：绑定多维审查器
将输出文本同时送入三个并行通道：① 正则模板库（匹配“承诺”“保证”“绝对”等业务越界词）；② 分类模型（判断是否含意识形态/暴力/色情风险）；③ 实体还原比对（检查脱敏后的输出是否意外还原了原始PII）。
第三步：执行分级阻断
低风险内容添加水印标签[已审查]；中风险内容插入提示语“本回答仅供参考，不构成正式业务承诺”；高风险内容立即切断流式输出，丢弃后续所有token，并记录完整生成路径至审计日志。
启用审计日志归档与回溯
所有输入检测事件、输出审查结果、策略触发记录，统一写入ClickHouse表audit_log_v4，按tenant_id + timestamp分区。
每日凌晨2:00自动压缩前一日日志，加密后上传至对象存储OSS bucket名为grok-audit-logs-{region}，保留期设为180天。
审计后台提供关键词检索、时间范围筛选、策略命中率统计三大功能，支持导出CSV用于网信办备案材料准备。
