- 认证
- 角色权限
- 数据保护
- 系统可靠性
- AI 数据安全
认证
安全的登录与基于身份的访问
认证是建立信任的第一层。我们会设计更安全的登录流程、受保护的路由以及基于身份的访问方式。
基于 Token 的认证流程
受保护的页面与系统区域
支持 OAuth 等现代登录方式
适合业务系统的会话处理思路
权限控制
基于角色的权限与更可控的访问边界
不同用户不应该看到或操作同样的内容。我们会设计访问层，让系统能基于角色控制权限，降低业务风险。
针对不同用户类型的角色权限控制
针对功能与流程的更细粒度权限设计
管理员、员工、客户之间更清晰的边界
适合多用户业务系统的可扩展基础
数据保护
保护业务数据与客户信息
安全不仅是登录问题，也包括数据如何存储、如何隔离、如何传输以及如何被访问。
HTTPS 优先与传输加密实践
对业务与客户数据的受控访问
适合可扩展平台的数据隔离模式
对敏感业务信息更稳妥的处理方式
系统可靠性
运行稳定性、监控与恢复规划
业务系统不仅要能用，还要稳定。我们会从一开始考虑可维护性、恢复能力与长期可靠性。
日志与监控设计考虑
备份与恢复规划
支持长期维护的架构选择
适合长期演进的可扩展模式
AI 数据安全
为 AI 功能建立更清晰的数据边界
当 AI 被引入业务流程时，数据安全会更重要。我们会关注 AI 可访问的数据范围、使用边界与更稳妥的业务控制方式。
把 AI 访问限制在合适的数据范围与场景内
区分内部业务数据与面向外部的 AI 体验
为 AI 辅助流程保留必要的审查节点
为内部和面向客户的 AI 场景提供更稳妥基础
我们的思路
安全不仅是降低风险，也应该支持业务增长
安全的系统不应该只是“更难出错”，还应该兼顾可用性、可维护性与长期扩展性。我们更关注能真正支持业务运行的务实方案。
我们关心的原则
- 安全应该是架构的一部分，而不是最后补的清单
- 不同角色、不同数据类型应该有不同访问边界
- 业务系统不仅要安全，也要可维护、可监控、可恢复
- AI 功能应尊重实际业务中的数据边界与操作边界