CodeBuddy通过多层可配置机制保护数据隐私：本地处理模式阻断代码上传，GDPR检查支持内置规则与自定义策略，联邦学习实现数据可用不可见，并建议避免硬编码密钥等高风险行为。
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CodeBuddy 对数据隐私的保护不是靠单一开关，而是通过可配置的多层机制实现，既满足合规底线，也适配不同敏感度场景。关键在于你主动选择运行模式、控制数据流向，并配合策略级检查。
本地处理模式：完全阻断代码上传
这是最彻底的数据隔离方式，适用于金融、政务等高敏项目。启用后所有分析（含漏洞扫描、补全、合规检查）均在本地内存中完成，原始代码文件不参与任何网络传输。
- 打开 CodeBuddy 桌面客户端，点击右上角设置图标
- 进入「隐私与安全」→「执行环境」，将模式切换为“纯本地处理”
- 同步关闭“云端协同加速”，避免后台静默调用远程模型解析代码片段
- 状态栏显示“本地推理已激活”即表示生效
GDPR 合规检查：内置规则 + 自定义策略
CodeBuddy 不仅能识别硬编码的身份证号、手机号、邮箱等 PII 字段，还能按企业实际要求校验数据最小化、加密存储等原则。
- 在 IDE 设置中开启「Enable GDPR-sensitive data detection」，确保规则包版本 ≥ v2.8.3
- 准备 YAML 格式策略文件（如 gdpr_policy.yaml），声明 require_encryption_for_pii_storage: true 等断言
- 通过快捷键 Ctrl+Shift+P 输入“CodeBuddy: Load Privacy Policy”加载该文件
- 保存后，未调用 AES-256 加密函数但处理 PII 的代码块会被标红警告
联邦学习评审：数据可用不可见
在私有化部署环境下，CodeBuddy 支持联邦学习模式——原始代码不出域，仅上传加密特征指纹，由可信节点聚合生成合规评分，不暴露任何代码逻辑。
- 管理员需在服务端 config.yaml 中设置 federated_mode: enabled
- 开发者右键项目根目录，选择「CodeBuddy: Run Federated Privacy Review」
- 返回结果仅含结论性提示（如“未发现跨域数据共享逻辑缺陷”），无原始代码片段
敏感信息管理建议
工具再强，也依赖开发习惯。CodeBuddy 明确建议避免以下高风险行为：
- 不在源码中硬编码 API 密钥、数据库密码等，改用环境变量或密钥管理服务
- 对配置文件使用 git-crypt 等工具加密，防止误提交到 Git 仓库
- 定期轮换凭据，优先调用 apiKeyHelper 等动态获取机制
- 用户始终保有最终决策权：AI 生成的代码、命令、补全建议，必须经人工审查后方可执行
