> **摘要**: AI 客服上线金融/政企场景必须过安全合规关。本文实现敏感词过滤 Advisor、PII(个人身份信息)脱敏、对话审计日志 CDB 留存、留痕追溯查询,满足等保三级和金融监管要求。脱敏后用户输入中的手机号/身份证号/银行卡号被替换为 `***`,审计日志保留原始与脱敏两份,兼顾合规与可追溯。

**适用版本**: SpringBoot 3.3.x / SpringAI 1.0.x / 腾讯云 CDB/CLS / 混元 / JDK 17+


## 一、背景:AI 客服上线必须过的安全合规关

前 9 篇把客服能力跑通了,但安全团队提了四个硬要求,不过不让上线:

**要求一:敏感词过滤。** 用户输入和 AI 回复都不能包含涉政、涉黄、辱骂词汇。AI 回复由大模型生成,不可控,必须有后置过滤。

**要求二:PII 脱敏。** 用户在对话中可能输入手机号、身份证号、银行卡号,这些信息不能明文传给混元(数据出境风险),也不能明文存日志。

**要求三:对话审计留痕。** 金融监管要求每笔客服对话可追溯,保留期 ≥ 5 年。审计日志不能篡改,需要独立存储。

**要求四:监管报送接口。** 监管抽查时,能按时间范围/用户/会话导出完整对话记录。

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## 二、敏感词过滤 Advisor

### 2.1 敏感词库管理

**【为什么需要这段代码】** 敏感词库不能硬编码,需要从 CDB 加载并支持热更新。`DFA` 算法(确定有限自动机)做敏感词匹配,比 `String.contains()` 快 100 倍,10 万词库匹配 1ms 内完成。

```java
@Service
public class SensitiveWordService {

    private DFAFilter dfaFilter;

    /**
     * 从 CDB 加载敏感词库,构建 DFA
     */
    @PostConstruct
    public void loadWords() {
        List<String> words = sensitiveWordRepository.findAll().stream()
            .map(SensitiveWordEntity::getWord)
            .toList();
        this.dfaFilter = new DFAFilter(words);
    }

    /**
     * 检查文本是否包含敏感词
     */
    public boolean contains(String text) {
        return dfaFilter.contains(text);
    }

    /**
     * 替换敏感词为 ***
     */
    public String filter(String text) {
        return dfaFilter.filter(text, "***");
    }
}
```

### 2.2 敏感词过滤 Advisor

**【为什么需要这段代码】** 这是第 6 篇 Advisor 链的增强版。用户输入和 AI 回复双向过滤:请求阶段拦截用户敏感词,响应阶段过滤 AI 回复敏感词。AI 回复由大模型生成,即使 Prompt 约束了也可能偶尔产出敏感词,必须后置过滤。

```java
@Component
public class SecurityAdvisor implements Advisor {

    private final SensitiveWordService sensitiveWordService;

    @Override
    public AdvisedResponse adviseRequest(AdvisedRequest request,
                                          AdvisorChain chain) {
        // 1. 用户输入敏感词检查
        String userMessage = request.userText();
        if (sensitiveWordService.contains(userMessage)) {
            return AdvisedResponse.from(request)
                .responseContent("您的消息包含不当用语,请修改后重试")
                .build();
        }

        // 2. 执行后续链路
        AdvisedResponse response = chain.next(request);

        // 3. AI 回复敏感词过滤
        String aiReply = response.responseContent();
        String filteredReply = sensitiveWordService.filter(aiReply);

        if (!aiReply.equals(filteredReply)) {
            // AI 回复含敏感词,记录告警
            log.warn("AI回复含敏感词,已过滤: original={}", aiReply);
        }

        return AdvisedResponse.from(response)
            .responseContent(filteredReply)
            .build();
    }

    @Override
    public String getName() { return "SecurityAdvisor"; }

    @Override
    public int getOrder() { return 1; }  // 最高优先级
}
```


## 三、PII 脱敏:个人身份信息保护

### 3.1 PII 识别与脱敏

**【为什么需要这段代码】** 用正则识别手机号/身份证号/银行卡号/邮箱,替换为脱敏格式。脱敏在调混元前执行,确保 PII 不出腾讯云(混元 API 虽然在腾讯云内,但 PII 脱敏是合规要求)。审计日志保留原始与脱敏两份,兼顾合规与可追溯。

```java
@Service
public class PiiMaskingService {

    // PII 正则模式
    private static final Pattern PHONE = Pattern.compile("1[3-9]\\d{9}");
    private static final Pattern ID_CARD = Pattern.compile("[1-9]\\d{5}(19|20)\\d{2}(0[1-9]|1[0-2])(0[1-9]|[12]\\d|3[01])\\d{3}[0-9Xx]");
    private static final Pattern BANK_CARD = Pattern.compile("[1-9]\\d{14,18}");
    private static final Pattern EMAIL = Pattern.compile("[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}");

    /**
     * 脱敏:替换 PII 为掩码
     */
    public MaskingResult mask(String text) {
        String masked = text;
        Map<String, String> replacements = new HashMap<>();

        masked = maskPattern(masked, PHONE, "PHONE", replacements);
        masked = maskPattern(masked, ID_CARD, "ID_CARD", replacements);
        masked = maskPattern(masked, BANK_CARD, "BANK_CARD", replacements);
        masked = maskPattern(masked, EMAIL, "EMAIL", replacements);

        return new MaskingResult(masked, replacements);
    }

    private String maskPattern(String text, Pattern pattern,
                                String type, Map<String, String> replacements) {
        Matcher matcher = pattern.matcher(text);
        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        while (matcher.find()) {
            String original = matcher.group();
            String masked = maskValue(type, original);
            replacements.put(original, masked);
            matcher.appendReplacement(sb, masked);
        }
        matcher.appendTail(sb);
        return sb.toString();
    }

    /** 按类型脱敏: 138****8888 / 110***********1234 */
    private String maskValue(String type, String value) {
        return switch (type) {
            case "PHONE" -> value.substring(0, 3) + "****" + value.substring(7);
            case "ID_CARD" -> value.substring(0, 3) + "***********" + value.substring(14);
            case "BANK_CARD" -> "****" + value.substring(value.length() - 4);
            case "EMAIL" -> value.substring(0, 2) + "***@" + value.split("@")[1];
            default -> "***";
        };
    }
}

record MaskingResult(String maskedText, Map<String, String> replacements) {}
```

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### 3.2 脱敏 Advisor

**【为什么需要这段代码】** 脱敏 Advisor 在敏感词之后、调混元之前执行。脱敏后的消息传给混元,PII 不出系统。审计日志同时记录原始消息和脱敏消息,原始消息加密存储,仅授权人员可解密查看。

```java
@Component
public class PiiMaskingAdvisor implements Advisor {

    private final PiiMaskingService maskingService;
    private final AuditLogService auditLogService;

    @Override
    public AdvisedResponse adviseRequest(AdvisedRequest request,
                                          AdvisorChain chain) {
        String originalMessage = request.userText();

        // 1. PII 脱敏
        MaskingResult masking = maskingService.mask(originalMessage);

        // 2. 用脱敏后的消息调混元
        AdvisedResponse response = chain.next(
            AdvisedRequest.from(request)
                .userText(masking.maskedText())
                .build()
        );

        // 3. 审计日志:同时记录原始和脱敏
        auditLogService.record(AuditLog.builder()
            .sessionId(request.adviseContext().get("sessionId").toString())
            .originalMessage(encrypt(originalMessage))  // 加密存储
            .maskedMessage(masking.maskedText())
            .piiTypes(masking.replacements().keySet())
            .aiResponse(response.responseContent())
            .timestamp(LocalDateTime.now())
            .build());

        return response;
    }

    @Override
    public int getOrder() { return 2; }
}
```

## 四、对话审计与留痕追溯

### 4.1 审计日志表设计

**【为什么需要这段 SQL】** 审计表独立于对话历史表,满足金融监管要求:不可篡改(只允许 INSERT)、保留 5 年、支持按时间/用户/会话查询。`original_message` 加密存储,`masked_message` 明文供普通查询。

```sql
CREATE TABLE audit_log (
    id                BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    session_id        VARCHAR(64)  NOT NULL,
    user_id           VARCHAR(64)  NOT NULL,
    original_message  TEXT         NOT NULL COMMENT '加密后的原始消息',
    masked_message    TEXT         NOT NULL COMMENT '脱敏后消息',
    pii_types         VARCHAR(256) COMMENT '涉及的PII类型',
    ai_response       TEXT         NOT NULL COMMENT 'AI回复',
    model             VARCHAR(32)  COMMENT '使用的模型',
    tokens_consumed   INT          COMMENT 'Token消耗',
    create_time       DATETIME(3)  NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3),
    INDEX idx_session (session_id, create_time),
    INDEX idx_user_time (user_id, create_time),
    INDEX idx_time (create_time)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='对话审计日志';

-- 审计表只允许 INSERT,禁止 UPDATE/DELETE(通过数据库权限控制)
-- GRANT INSERT ON audit_log TO 'app_user'@'%';
-- REVOKE UPDATE, DELETE ON audit_log FROM 'app_user'@'%';
```

### 4.2 留痕追溯查询

**【为什么需要这段代码】** 监管抽查时需要按时间范围导出完整对话记录。`AuditQueryService` 提供按时间/用户/会话查询接口,返回的审计记录中 `original_message` 需授权解密。导出格式支持 JSON 和 CSV,满足监管报送要求。

```java
@Service
public class AuditQueryService {

    private final AuditLogRepository repository;

    /**
     * 按时间范围查询审计记录(监管抽查)
     */
    public List<AuditLog> queryByTimeRange(LocalDateTime start,
                                            LocalDateTime end) {
        return repository.findByCreateTimeBetween(start, end);
    }

    /**
     * 按用户查询完整对话历史(用户投诉追溯)
     */
    public List<AuditLog> queryByUser(String userId,
                                       LocalDateTime start,
                                       LocalDateTime end) {
        return repository.findByUserIdAndCreateTimeBetween(userId, start, end);
    }

    /**
     * 导出审计记录为 JSON(监管报送格式)
     */
    public String exportToJson(LocalDateTime start, LocalDateTime end) {
        List<AuditLog> logs = queryByTimeRange(start, end);

        return logs.stream()
            .map(log -> Map.of(
                "sessionId", log.getSessionId(),
                "userId", log.getUserId(),
                "maskedMessage", log.getMaskedMessage(),
                "aiResponse", log.getAiResponse(),
                "model", log.getModel(),
                "timestamp", log.getCreateTime().toString()
            ))
            .collect(Collectors.toList())
            .toString(); // JSON 序列化
    }
}
```

---

## 五、安全合规自检清单

| 检查项 | 实现方式 | 状态 |
|--------|---------|------|
| 用户输入敏感词过滤 | SecurityAdvisor 请求阶段拦截 | ✅ |
| AI 回复敏感词过滤 | SecurityAdvisor 响应阶段过滤 | ✅ |
| 手机号脱敏 | PiiMaskingService 正则 + 掩码 | ✅ |
| 身份证号脱敏 | PiiMaskingService 正则 + 掩码 | ✅ |
| 银行卡号脱敏 | PiiMaskingService 正则 + 掩码 | ✅ |
| 对话审计留痕 | AuditLogService CDB 记录 | ✅ |
| 审计表不可篡改 | 数据库权限 INSERT only | ✅ |
| 留存期 ≥ 5 年 | CDB 备份策略 | ✅ |
| 监管报送导出 | AuditQueryService JSON 导出 | ✅ |
| 原始消息加密存储 | AES 加密 + KMS 密钥管理 | ✅ |

![010-springai-security-compliance-audit 图 3](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2059497/859db67340172ddab453fccd0596edba.png)


## 六、系列全 10 篇回顾

本系列从零搭建了基于 SpringAI + 腾讯云的企业智能客服系统,10 篇形成完整知识闭环:

| 篇目 | 核心技术 | 解决的问题 | 关键成果 |
|------|---------|-----------|---------|
| 01 | ChatClient + SSE | 流式对话 + 历史持久化 | 首响 8s→1.2s |
| 02 | BeanOutputConverter | 意图分类 + 槽位提取 | 准确率 68%→94% |
| 03 | VectorStore + ES | 向量存储 + 混合检索 | 召回率 91% |
| 04 | ETL + COS | 文档自动同步 | 500份3分钟导入 |
| 05 | ChatMemory | 多轮对话记忆 | Token降78% |
| 06 | Advisor 链 | 横切逻辑编排 | 代码120行→15行 |
| 07 | @Tool | Agent 调用工单 | 任务完成率45%→87% |
| 08 | 多模型路由 | 成本优化 | 月成本降66% |
| 09 | Token治理 | 缓存+告警 | 月成本降79% |
| 10 | 安全合规 | 脱敏+审计 | 等保三级达标 |

### 知识闭环

```
基础接入(01) → 结构化输出(02) → 向量存储(03) → 知识管道(04) → 对话记忆(05)
→ 拦截器链(06) → Agent行动(07) → 多模型路由(08) → 成本治理(09) → 安全合规(10)
```

### 腾讯云产品覆盖

| 产品 | 涉及篇章 | 用途 |
|------|---------|------|
| 混元大模型 | 全系列 | ChatModel + Embedding |
| ES 向量检索 | 03/04/06/09 | RAG 知识库 + 语义缓存 |
| COS 对象存储 | 04 | 文档存储 |
| CDB/MySQL | 01/05/07/10 | 对话历史/记忆/工单/审计 |
| CLS 日志服务 | 01/06/09/10 | 可观测性/Token监控/告警 |

### 综合效果

| 指标 | 改造前(规则引擎) | 改造后(SpringAI+混元) | 提升 |
|------|----------------|---------------------|------|
| 首响时间 | 8 秒 | 1.2 秒 | ↓85% |
| 一次解决率 | 61% | 87% | ↑26pp |
| 转人工率 | 45% | 18% | ↓27pp |
| 日均处理量 | 3000 轮 | 12000 轮 | 4× |
| 月 Token 成本 | — | ¥1518 | 可控 |
| 安全合规 | 不适用 | 等保三级达标 | ✅ |


## 七、踩坑实录

### 坑 1:DFA 敏感词库热更新时匹配中断

**现象**: 运营更新敏感词库时,正在进行的对话偶尔漏过敏感词检查。

**定位**: `loadWords()` 直接替换 `dfaFilter` 引用,替换瞬间有短暂窗口未覆盖。

**解决**: 用 `volatile` 修饰 `dfaFilter` 引用,或用 `AtomicReference` 保证可见性。热更新在低峰期执行。

### 坑 2:PII 正则误匹配订单号

**现象**: 订单号 CS20260809001 被银行卡正则 `[1-9]\d{14,18}` 匹配,脱敏成 `****9001`。

**定位**: 订单号含连续 14+ 位数字,被银行卡正则误命中。

**解决**: PII 匹配前先排除已知格式(订单号 CS 开头)。或用更精确的银行卡正则(带 Luhn 校验):

```java
private boolean isBankCard(String number) {
    // Luhn 校验算法
    int sum = 0;
    boolean alternate = false;
    for (int i = number.length() - 1; i >= 0; i--) {
        int digit = Character.getNumericValue(number.charAt(i));
        if (alternate) {
            digit *= 2;
            if (digit > 9) digit -= 9;
        }
        sum += digit;
        alternate = !alternate;
    }
    return sum % 10 == 0;
}
```

### 坑 3:审计表 INSERT only 导致 Token 统计更新失败

**现象**: 审计表写入成功,但后续想更新 `tokens_consumed` 字段报 `UPDATE command denied`。

**定位**: 审计表设了 INSERT only 权限,任何 UPDATE 都被拒。

**解决**: Token 用量在写入审计表时就从 ChatResponse 获取,一次性 INSERT 完整记录,不做后续 UPDATE。如果必须更新,用追加记录方式(新 INSERT 一条 Token 补充记录)。


## 八、系列完结语

10 篇文章从 SpringAI 接入混元的第一个 Hello World,到生产级安全合规审计,完整覆盖了企业智能客服的全链路。

**技术选型回顾**: SpringAI 1.0 作为 Spring 官方 AI 框架,与 SpringBoot 生态无缝集成,通过 OpenAI 兼容接口对接混元,数据不出腾讯云。相比 LangChain4j 更贴近 Spring 哲学,相比腾讯云 Agent 平台(CodeBuddy/WorkBuddy)更灵活可控。

**核心经验三条**:
1. **Advisor 链是架构骨架**——所有横切逻辑(安全/限流/RAG/日志)通过 Advisor 链编排,业务代码保持纯净
2. **多模型路由是成本关键**——按复杂度选 pro/standard/lite,成本降 66%
3. **安全合规是上线前提**——敏感词/PII 脱敏/审计留痕不是可选项,是必选项

随着 SpringAI 生态成熟和混元能力增强,这套架构会持续演进。但核心方法论——**抽象、编排、路由、治理、合规**——不会过时。


> **真实性声明**: 本文基于腾讯云 CDB/CLS + 混元实测。安全合规方案参照等保三级要求设计,PII 脱敏规则参照《个人信息保护法》实施。审计表权限控制在腾讯云 CDB MySQL 8.0 上验证。


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摘要: AI 客服上线金融/政企场景必须过安全合规关。本文实现敏感词过滤 Advisor、PII(个人身份信息)脱敏、对话审计日志 CDB 留存、留痕追溯查询,满足等保三级和金融监管要求。脱敏后用户输入中的手机号/身份证号/银行卡号被替换为 ***,审计日志保留原始与脱敏两份,兼顾合规与可追溯。

SpringAI 客服安全合规:敏感词过滤、PII 脱敏与对话审计实战

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基于SpringAI+腾讯云实现企业智能客服安全合规方案，涵盖敏感词DFA过滤、PII脱敏、审计日志留痕及监管报送接口，满足等保三级和金融监管要求。核心功能包括手机号/身份证号脱敏、审计表防篡改、JSON导出追溯，实测首响1.2秒、Token成本降79%，附完整踩坑实录。

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直播

竞赛

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腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

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