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# 隐私与安全

OpenHuman 的设计使得**你生活的记忆活在你的机器上**。本地 SQLite 记忆树、Markdown Obsidian 存储库、你的音频缓冲区，所有这些都在你的控制之下。OpenHuman 后端处理必须经纪的事（LLM 调用、OAuth token、搜索代理），别无其他。

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## 隐私设计

**记忆树是本地的。** SQLite 数据库（`<workspace>/memory_tree/chunks.db`）和 Markdown 存储库（`<workspace>/wiki/`）位于你的机器上。智能体在本地读取；你的原始源数据没有任何内容存在于 OpenHuman 后端。

**集成 token 由后端持有，不在你的笔记本上。** OAuth token 永不以明文形式写入磁盘。OpenHuman 后端经纪每个集成请求，core 从不直接与任何第三方 API 通信。

**操作系统级凭据存储。** 敏感 token 存储在你平台的安全密钥链中：macOS Keychain、Windows Credential Manager、Linux Secret Service。

**不使用你的数据训练。** 你的对话、记忆树和个人信息永不用于训练 AI 模型或改进系统。

**可选**[本地 AI](model-routing/local-ai.zh-CN.md)**。** 如果你想让嵌入向量和摘要树构建保留在你的机器上，可以选择加入。心跳/学习/潜意识循环同样可以移至端侧。

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## 保留在你机器上的内容

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| **记忆树 SQLite 数据库** | 本地 - `<workspace>/memory_tree/chunks.db`。 |
| **Obsidian Markdown 存储库** | 本地 - `<workspace>/wiki/`。你可以阅读、编辑、复制、删除。 |
| **音频捕获缓冲区** | 本地。STT 后丢弃。 |
| **本地模型状态** | 本地。 |

## OpenHuman 后端处理的内容

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| **LLM 调用** | 通过一个订阅由后端代理，然后按[模型路由器](model-routing/)转发至底层提供商（Anthropic / OpenAI / Google 等）。 |
| **网络搜索代理** | 原生[网络搜索工具](native-tools/web-search.zh-CN.md)调用后端代理，这样你无需携带搜索 API key。 |
| **集成 OAuth 和工具代理** | [118+ 集成](integrations/README.zh-CN.md)的 token 存储和限速请求经纪。 |
| **TTS 流媒体** | 托管[文字转语音](native-tools/voice.zh-CN.md)音频流。音频生成后丢弃——不保留。 |

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## 权限和访问控制

OpenHuman 仅在你完成 OAuth 流程后才访问集成。每个连接有自己的作用域；你可以随时从 Skills 标签页撤销它们。

[自动拉取](obsidian-wiki/auto-fetch.zh-CN.md)确实在连接活跃时持续运行，这正是它的意义所在。但它受以下约束：

* 你授予该集成的 **OAuth 作用域**。
* 每个 provider 的**同步间隔**（例如 Gmail 默认每 15 分钟）。
* 每个连接的**每日预算**，限制 API 使用。

如果你撤销一个连接，下一个 tick 停止同步；已在你本地记忆树中的块保留在那里，因为它们是你的。

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## 为什么本地记忆是隐私的

大多数 AI 助手面临权衡：更多上下文意味着更多原始数据发送到云端。记忆树消除了这一权衡。

因为规范化、分块、评分和摘要树都在**你本地 Rust core 内部**运行，你的原始源数据永不离开你的机器。LLM 看到的唯一东西是智能体在当前轮次从你本地记忆树中检索的内容，而该检索由你的提示管理，而非后台上传。

压缩和本地性共同构成隐私架构。

<figure><img src="../.gitbook/assets/V17 — Privacy Shield@2x.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 安全性

**传输加密。** 应用与 OpenHuman 后端之间的所有通信使用 TLS。没有数据以明文传输。

**沙盒技能。** 每个技能在自己的隔离执行环境中运行，强制执行内存和资源限制。技能无法访问彼此的数据、主机系统的文件系统或你的凭据。

**工作区作用域工具。** 原生[文件系统工具](native-tools/coder.zh-CN.md)在用户打开的工作区内操作；它们没有对磁盘其余部分的ambient访问权限。

**短生命周期 token。** 应用与后端之间的认证 token 是有时间限制的。

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## 信任与风险智能

OpenHuman 包含一个智能层，旨在帮助你推理已连接来源的可信度、信息质量和潜在风险。

**诈骗和冒充信号。** 与诈骗、冒充或协调滥用相关的行为模式可以浮现为警告。信号来自模式，而非来自共享个人消息内容。

**上下文动态信任。** 信任是上下文相关的，一个领域的可信度不会自动转移到另一个。OpenHuman 通过聚合数据和历史准确性而非静态分数来呈现信任。

**建议性，而非执行性。** 信任和风险输出是为你判断提供信息的建议性信号。OpenHuman 不会封禁用户、删除消息或执行审核决策。

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## 共享环境

在团队或社区环境中，隐私仍以用户为中心。每个用户的已连接源都作用域到其账户；管理员无法通过后门访问其他用户的记忆树。

社区级智能从聚合和匿名化的信号中推导，绝不从直接访问个人消息内容获取。