Gemini in BigQuery 的安全性、隐私权和合规性

本文档介绍了支持 BigQuery 中 Gemini 安全性的控件。这些控件还可以帮助您满足适用于您业务的隐私权和监管要求。Gemini in BigQuery 基于 Google Cloud基础架构构建。您的数据仍由您掌控。如需了解详情，请参阅服务专用条款。

以下控制措施适用于正式版 (GA) Gemini in BigQuery 功能：

  • 未经您的许可，我们不会使用您的数据来训练模型。 除非您明确选择允许，否则 Google 不会使用您的提示、回答或架构信息来训练其模型。
  • 您的 BigQuery 数据会保留在您选择的位置。Gemini in BigQuery 会遵守 BigQuery 静态数据的数据驻留设置。运行查询和存储数据的核心 BigQuery 引擎会继续遵守您的位置限制。如需了解详情，请参阅 Gemini in BigQuery 如何处理数据。
  • Gemini in BigQuery 享有 Google 安全性和合规性保证。涵盖的认证包括 SOC 1/2/3、ISO/IEC 27001 和 HIPAA 合规性。如需了解详情，请参阅 Google 安全和合规产品。

Google Cloud 服务的安全性、隐私性和合规性是共同的责任。Google 会确保 Google Cloud 服务运行的基础架构安全无虞，并为您提供访问权限控制等工具，以便您管理哪些人可以访问您的服务和资源。如需详细了解如何确保基础设施的安全，请参阅 Google 基础设施安全设计概览。

由于 Gemini 是一项不断发展的技术，因此它可能会生成看似合理但实际上不正确的输出。我们建议您先验证 Gemini 的所有输出，然后再使用。如需了解详情，请参阅 Gemini for Google Cloud 和 Responsible AI。

Gemini in BigQuery 架构

下图展示了 Gemini in BigQuery 架构的组件。

图表：Gemini in BigQuery 客户数据边界和 Google Cloud 信任边界。

Gemini in BigQuery 如何处理数据

当用户在 BigQuery 中使用 Gemini 时，系统会将提示和相关上下文发送给 Google 的大型语言模型 (LLM) 进行处理。Google 会管理用于生成 Gemini in BigQuery 回答的具体模型。

  1. 提示。用户以自然语言问题形式输入提示，例如“显示上季度销售额排名前 5 的客户”。或者，用户在启用了 Gemini in BigQuery 的 BigQuery Studio 的 Google Cloud 控制台中输入部分 SQL 或 Python 代码段。
  2. 情境化。Gemini in BigQuery 会访问 BigQuery 表的相关元数据和架构，以便为您的提示添加上下文。上下文信息可以包括来自表格和作业历史记录的抽样数据。BigQuery 中的 Gemini 只能访问用户有权访问的资源。
  3. Gemini 正在处理。提示和上下文信息会发送到 Gemini 的 LLM 进行处理。Gemini 会生成回答，例如 SQL 查询、数据洞见或 Python 代码段。
  4. 回答。响应会返回到 BigQuery 界面。然后，用户可以运行生成的代码、修改代码，或使用 Gemini 继续迭代回答。您可以在Google Cloud 控制台中提供有关 Gemini in BigQuery 的反馈。如需详细了解如何提供反馈，请参阅提供反馈。

下图比较了从代码执行到 SQL 查询生成的正常 SQL 查询执行过程。

全球基础架构与完全区域化的 BigQuery 资源之间的划分。

安全控制

Gemini in BigQuery 使用Google Cloud 的安全控制措施来帮助保护您的数据和资源。这些控制措施包括：

  • 身份验证。用户可以使用其Google Cloud 凭据进行身份验证，这些凭据可以与您现有的身份提供商集成。
  • 访问权限控制。您可以使用 Identity and Access Management (IAM) 来控制哪些人有权访问 Gemini in BigQuery 以及他们可以执行哪些操作。
  • 网络安全和 VPC-SC。BigQuery 中的 Gemini 流量在传输过程中和静态状态下都会加密。您还可以使用 VPC Service Controls 在 BigQuery 资源周围创建安全增强型边界。

数据保护和隐私权

Gemini in BigQuery 旨在保护您的数据隐私。Google 的隐私权政策和承诺适用于 Gemini in BigQuery 处理的所有数据。

  • 数据加密。您的数据在静态状态和传输状态下都会经过加密处理。
  • 数据访问权限。Google 人员对您的数据的访问权限受限且需经过审核。
  • 数据驻留。您的 BigQuery 静态数据会在您选择的 Google Cloud 区域中存储和处理。 不过，Gemini 大语言模型 (LLM) 对提示和上下文元数据的处理是一项全球服务，不受数据留存位置使用限制的约束。

认证和功能

正式版 (GA) Gemini in BigQuery 功能受 Gemini for Google Cloud 的认证和安全声明的约束，但存在以下限制：

如需详细了解 Gemini for Google Cloud 的认证和安全性，请参阅 Gemini for Google Cloud 的认证和安全性。

安全且负责任地使用

您应遵循以下最佳实践，以确保安全且负责任地使用 Gemini in BigQuery：

  • 使用 IAM 授予必要的最小权限。如需了解 BigQuery 中的安全最佳实践，请参阅 BigQuery 中的安全和访问权限控制简介。
  • 请注意您在 BigQuery 中以自然语言提示形式提供的数据，例如敏感信息或个人信息。
  • 查看并验证 Gemini in BigQuery 生成的回答。始终将 AI 生成的代码和分析视为需要人工审核的建议。
  • 仅当项目要求的合规性保证在 Gemini for Google Cloud 支持的范围内（即之前列出的合规性保证）时，您才能为项目启用 Gemini in BigQuery。如需了解如何停用或禁止访问 Gemini in BigQuery，请参阅停用 Gemini for Google Cloud 产品。

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