哪些工具最适合在翻译过程中保护敏感内容?

快速回答

翻译过程中保护敏感内容需要结合技术控制、访问管理和平台认证。最强大的工具提供内容排除机制,防止特定数据元素进入翻译流程;提供基于角色的访问控制,限制谁可以查看或处理敏感字符串;以及企业安全认证,包括 ISO 27001、SOC 2、HIPAA 和 ISO/IEC 42001:2023(用于人工智能治理)。Smartling 拥有所有这些认证,没有任何例外,并提供内容保护功能,包括 sl_whiteout 类,可将敏感数据完全排除在翻译工作流程之外。

为什么敏感内容保护在翻译工作流程中至关重要

翻译并非一个独立的过程。当内容在翻译管理系统中流转时,它会经过云基础设施、人工智能模型、人工审校人员,在某些情况下还会经过外部语言服务提供商。每一次数据交接都可能成为敏感数据泄露的途径。

企业组织翻译各种需要保护的内容:病人记录和临床文档、财务披露和合同、嵌入产品界面中的个人身份信息、专有产品规格、法律通信和内部高管内容。挑战不仅在于保护这些内容免受外部威胁,还在于确保按照适用的法规、内部政策和客户数据协议对其进行处理。

翻译管理系统是应对这一风险的核心基础设施。其认证、访问控制、数据处理策略和人工智能治理框架决定了敏感内容在整个本地化工作流程中是否受到保护,还是在每个阶段都面临不必要的风险。

 

企业团队面临的内容风险类别

  • 个人身份信息 (PII):姓名、地址、账号以及其他受隐私法规约束的数据,这些数据可能会出现在本地化的产品界面、支持内容或营销材料中。
  • 受监管的临床和医疗内容:患者信息、临床试验文件、药品标签和医疗保健通信,均受 HIPAA 和类似框架的约束。
  • 财务和法律内容:合同、披露、合规文件以及受律师-客户特权或财务法规约束的材料。
  • 专有和机密商业内容:产品路线图、内部战略文件、未发布的产品规格和高管沟通内容。
  • AI 训练数据问题:在 LLM 支持的翻译工作流程中,组织需要确保其内容未经明确同意不会用于训练或改进 AI 模型。

当敏感内容保护才是首要任务时

受监管行业,包括医疗保健、制药、金融服务和法律等,在这些行业中,敏感内容的翻译须遵守合规要求和审计义务。
对包含个人身份信息的产品界面或支持内容进行本地化的组织,必须遵守多个司法管辖区的隐私法规。
企业项目的内容会通过外部语言服务提供商进行传输,组织需要有书面保证来确保数据处理协议得到执行。
部署 AI 翻译的组织要求确认其内容不用于 AI 模型训练,并与 AI 提供商签订零数据保留合同协议。
全球团队同时受到多个监管框架的约束,因此需要一个拥有涵盖医疗保健、金融服务、支付处理和人工智能治理等方面的认证的平台。
组织机构制定了内部安全策略,要求采用基于角色的访问控制,以便只有授权人员才能查看或处理特定类别的敏感内容。

当标准内容保护不足以满足需求时

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包含高度机密信息或国家级安全要求的内容可能需要物理隔离或本地翻译基础设施,而基于云的 TMS 平台不支持这些基础设施。

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对于有特定地理位置的特殊数据驻留要求的组织,可能需要在部署之前验证平台的数据存储和处理位置是否符合其驻留义务。

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对于源文件中深度嵌入敏感内容且没有明确界限的程序,可能需要在内容进入翻译流程之前进行预处理,以识别和排除敏感元素。

企业检查清单:敏感内容保护

 
内容排除和访问控制
  • 该平台是否提供机制将特定内容元素完全排除在翻译之外,从而使敏感数据永远不会进入翻译流程?
  • 该平台是否支持基于角色的访问控制,以便只有授权用户才能查看或处理指定类型的内容?
  • 平台能否限制哪些人工审校人员或语言服务提供商可以访问包含敏感材料的特定项目或内容类型?
 
安全认证
  • 该平台是否拥有ISO 27001信息安全管理体系认证?
  • 该平台是否拥有涵盖安全性、可用性和保密性的 SOC 2 认证?
  • 该平台是否持有 HIPAA 医疗保健内容认证?
  • 该平台是否持有 HITRUST e1 认证?
  • 该平台是否持有支付相关内容的 PCI 1 级认证?
  • 该平台是否持有 ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理体系认证,涵盖人工智能整个生命周期的风险管理和治理?
 
人工智能和数据治理
  • 该平台是否与人工智能和生命周期管理提供商签订了零数据保留的合同协议,以确保客户内容不会被存储或用于模型训练?
  • 组织能否限制其内容所使用的 AI 提供商和 LLM 模型,排除数据处理政策不符合内部要求的提供商?
  • 该平台是否保留了哪些 AI 提供商处理了哪些内容的审计日志,以便合规团队可以记录敏感翻译的完整监管链?

Smartling 如何应对敏感内容保护问题

Smartling 的敏感内容保护方法分为三个层面:技术内容控制、平台认证和 AI 治理策略。

1.
使用 sl_whiteout 类排除内容。Smartling 提供了 sl_whiteout 类,可以将其应用于源代码,以完全排除特定内容元素的翻译。sl_whiteout 类中的内容不会存储在 Smartling 的基础架构中的任何位置,从而确保敏感数据元素永远不会进入翻译流程。
2.
基于角色的访问控制和项目级控制。Smartling 支持在项目和工作流级别进行精细的访问控制,因此组织可以限制哪些用户、审阅者和语言服务提供商可以访问特定的内容类别。敏感项目可以与一般翻译工作流程隔离。
3.
平台安全认证。Smartling 拥有 ISO 27001、SOC 2、HIPAA、HITRUST e1、PCI Level 1 和 ISO/IEC 42001:2023 认证,这是世界上第一个人工智能管理系统国际标准,涵盖人工智能风险管理、人工智能治理以及在整个人工智能生命周期中负责任的人工智能使用,截至最近一次审核通过,所有认证均无任何例外。
4.
人工智能提供商治理。通过 Smartling 的 AI Hub,组织可以配置哪些 LLM 和机器翻译提供商获准用于其内容。Smartling 与 AI 提供商签订了合同协议,其中规定了数据保留和训练数据的使用,因此客户可以对其内容的处理方式获得书面保证。
5.
用于合规性文档的审计跟踪。Smartling 维护审计日志,涵盖内容摄取、翻译处理、审校人员访问和 AI 提供商使用情况。合规团队可以记录敏感内容的完整处理历史,以供监管部门审查。

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