Gemini Enterprise Agent Platform und keine Datenspeicherung

Google war der erste Anbieter in der Branche, der eine KI-/ML-Datenschutzverpflichtung veröffentlicht hat. Diese legt fest, dass Kunden die höchste Sicherheit und Kontrolle über ihre Daten haben sollten, die in der Cloud gespeichert werden. Diese Verpflichtung gilt auch für die auf generativer KI basierenden Produkte von Cloud de Confiance by S3NS. Google sorgt dafür, dass seine Teams sich durch strenge Data Governance-Praktiken an diese Verpflichtungen halten. Dazu gehören auch Prüfungen der Daten, die Cloud de Confiance by S3NS bei der Entwicklung von Produkten verwendet. Weitere Informationen dazu, wie Google Daten verarbeitet, finden Sie auch im Zusatz zur Datenverarbeitung in der Cloud von Google (CDPA).

Beschränkungen für Training

Wie in den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen im Abschnitt „Nutzungsbedingungen“ unter „Einschränkung des Trainings“ beschrieben, verwendet Google Ihre Daten nicht zum Trainieren oder Optimieren von KI-/ML-Modellen, ohne dass Sie zuvor Ihre Erlaubnis oder Anweisung dazu erteilt haben. Dies gilt für alle verwalteten Modelle auf der Gemini Enterprise Agent Platform, einschließlich GA- und Pre-GA-Modellen.

Aufbewahrung von Kundendaten und Erreichen einer Datenaufbewahrung von null

Kundendaten werden in der Gemini Enterprise Agent Platform für Models as a Service (MaaS) in den folgenden Szenarien und unter den folgenden Bedingungen für einen begrenzten Zeitraum aufbewahrt. Um eine Datenaufbewahrung von null zu erreichen, müssen Kunden in jedem dieser Bereiche bestimmte Maßnahmen ergreifen:

• Prompt-Logging für die Missbrauchsüberwachung für Google-Modelle: Wie in Abschnitt 4.3 „Sicherheit und Missbrauch von generativer KI“ der Nutzungsbedingungen der Google Cloud Platform beschrieben, kann Google Prompts protokollieren, um potenziellen Missbrauch und Verstöße gegen die Richtlinien zur zulässigen Verwendung und die Richtlinie zur unzulässigen Nutzung im Rahmen der Bereitstellung von Diensten mit generativer KI für Kunden zu erkennen. Nur Kunden, deren Nutzung von Cloud de Confiance by S3NS den Nutzungsbedingungen der Google Cloud Platform unterliegt, unterliegen dem Prompt-Logging für die Missbrauchsüberwachung.

• Prompt- und Antwort-Logging für die Missbrauchsüberwachung bei Advanced KI-Modellen: Bestimmte Modelle oder Funktionen können auch einem zusätzlichen Prompt- und Antwort-Logging unterliegen, um Missbrauch zu verhindern, wie im Zusatz zur Sicherheit fortschrittlicher KI-Modelle beschrieben. Bei der Verwendung einiger erweiterter KI-Funktionen ist eine Datenaufbewahrung von null möglicherweise nicht möglich. Wenden Sie sich an Ihr Account-Management-Team, um weitere Informationen zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Missbrauchsmonitoring.

• Fundierung mit der Google Suche: Wie in Abschnitt 20 „Generative AI Services: Fundierung mit der Google Suche“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen beschrieben, erhebt und speichert Google Logs, die die folgenden Kundendaten enthalten: Abfragen, die aus Prompts von Endnutzern abgeleitet wurden, und Kontextinformationen, die der Kunde zusammen mit den Prompts bereitstellen kann, die keinem Kunden oder seinen Endnutzern zugeordnet sind, für bis zu drei (3) Tage. Diese gespeicherten Informationen können für das Debugging von Systemen verwendet werden, die die Fundierung mit der Google Suche unterstützen. Es gibt keine Möglichkeit, die Speicherung dieser Informationen zu deaktivieren, wenn Sie die Fundierung mit der Google Suche verwenden. Wenn Sie keine Datenaufbewahrung wünschen, empfehlen wir die Verwendung von Web Grounding for Enterprise.

• Fundierung mit Google Maps: Wie in Abschnitt 20 „Generative KI-Dienste: Fundierung mit Google Maps“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen beschrieben, speichert Google Prompts und Kontextinformationen, die Kunden bereitstellen, sowie generierte Ausgaben 30 Tage lang, um fundierte Ergebnisse zu erstellen. Diese gespeicherten Informationen dürfen nur für die Zuverlässigkeitstechnik verwendet werden, z. B. für das Debugging bei Dienstproblemen von Systemen, die die Fundierung mit Google Maps unterstützen. Es gibt keine Möglichkeit, die Speicherung dieser Informationen zu deaktivieren, wenn Sie die Fundierung mit Google Maps verwenden.

• Anfrage-/Antwort-Logging: Diese Funktion ist standardmäßig deaktiviert. Sie kann über eine Konfigurationseinstellung pro Modell und Projekt aktiviert werden. Wenn Sie dieses Logging aktivieren, werden bestimmte Anfragen und Antworten an das angegebene Modell in eine bestimmte BigQuery-Tabelle geschrieben. Wenn Sie keine Datenaufbewahrung wünschen, aktivieren Sie diese Funktion nicht. Weitere Informationen zu dieser Funktion, einschließlich der Aktivierung oder Deaktivierung oder des Lesens der aktuellen Konfigurationseinstellung, finden Sie unter Anfragen und Antworten protokollieren.

• Interactions API: Wenn Sie die Interactions API mit store = true verwenden, speichert Google Nutzerdaten (z. B. Prompts, Antworten und den Konversationsstatus), um mehrstufige Unterhaltungen und einen späteren Abruf zu ermöglichen. Wenn Sie keinen Wert für store angeben, wird für alle Modelle standardmäßig true verwendet. Wenn Sie eine Datenaufbewahrung von null erreichen möchten, legen Sie store = false in Ihren API-Anfragen explizit fest.

Dies gilt für alle verwalteten Modelle auf der Gemini Enterprise Agent Platform, einschließlich GA- und pre-GA-Modellen.

KI-Agentenprodukte

Damit für KI-Agentenprodukte keine Daten aufbewahrt werden, müssen Kunden die folgenden Bedingungen und Aufbewahrungszeitpläne für jedes Produkt einhalten:

• CodeMender-Sitzungsdaten: Damit langwierige Scans zum Suchen und Beheben von Fehlern fortgesetzt werden können, speichert CodeMender den Sitzungsstatus in Spanner. Während ein Scan ausgeführt wird, werden Sitzungsdaten – einschließlich Zielquellcode-Snippets, Diffs, Konfiguration und Analyseprüfpunkte – bis zu sieben (7) Tage nach der Erstellung der Sitzung verschlüsselt gespeichert. Wenn eine Sitzung einen Endzustand erreicht, werden der Quellcode und weitere Informationen innerhalb von Sekunden gelöscht. Der verbleibende Sitzungseintrag wird nach Ablauf der siebentägigen TTL automatisch gelöscht. Kunden können eine Sitzung löschen (und damit alle zugehörigen Daten entfernen), bevor die TTL abläuft.

• Sitzungsdaten des Deep Research-Agenten: Google speichert Prompts und Sitzungsdaten, einschließlich Suchergebnissen und generierten Bildern, über die Interactions API für einen Zeitraum von sieben (7) Tagen. Diese Sitzungsdaten werden mit Verschlüsselung ruhender Daten geschützt und am Ende der siebentägigen TTL automatisch gelöscht. Kunden können eine Sitzung löschen (und damit alle zugehörigen Daten entfernen), bevor die TTL abläuft. Diese Funktion kann nicht deaktiviert werden, wenn Sie den Deep Research-Agenten verwenden.

• Agent Platform Sandbox-Snapshots: Wenn Sie die Snapshot API verwenden, um den Sandbox-Status beizubehalten, werden diese Snapshots nur für die Dauer der Sandbox-TTL gespeichert. Wenn Sie keine Datenaufbewahrung wünschen, verwenden Sie die Sandbox API nicht.

Google-Modelle

Damit für von Google trainierte Modelle keine Datenaufbewahrung erfolgt, müssen Kunden in jedem dieser Bereiche zusätzliche spezifische Maßnahmen ergreifen:

Sitzungswiederaufnahme für die Gemini Live API

Die Fortsetzung von Sitzungen für die Gemini Live API ist standardmäßig deaktiviert. Sie muss vom Nutzer bei jedem Aufruf der API aktiviert werden, indem das Feld in der API-Anfrage angegeben wird. Für im Cache gespeicherte Daten wird der Datenschutz auf Projektebene erzwungen. Wenn die Sitzungswiederaufnahme aktiviert ist, können Nutzer innerhalb von 24 Stunden eine Verbindung zu einer vorherigen Sitzung herstellen. Dazu werden im Cache gespeicherte Daten, einschließlich Text-, Video- und Audio-Prompt-Daten und Modellausgaben, bis zu 24 Stunden lang gespeichert. Wenn Sie keine Datenaufbewahrung wünschen, aktivieren Sie diese Funktion nicht. Weitere Informationen zu dieser Funktion, einschließlich der Aktivierung, finden Sie unter Gemini Live API.

Implizites Daten-Caching

Standardmäßig speichern die veröffentlichten Gemini-Modelle von Google Kundendaten im Cache, um die Latenz zu reduzieren und Antworten zu beschleunigen. Beim impliziten Caching werden zwei Speicherebenen verwendet:

• In-Memory-Caching: Standardmäßig für unterstützte Gemini-Modelle aktiviert.
• Dauerhaftes Caching: Standardmäßig für unterstützte Gemini-Modelle aktiviert. Eine Liste der unterstützten Modelle finden Sie unter Kontext-Caching – Übersicht.

In-Memory-Daten-Caching

Beim impliziten Caching werden Kundendaten (Eingaben, Ausgaben und abgeleitete Daten) im Arbeitsspeicher gespeichert. Im Arbeitsspeicher im Cache gespeicherte Daten haben die folgenden Eigenschaften:

• Sie werden nur im Arbeitsspeicher gespeichert, nicht im Ruhezustand.
• Sie ist auf Ihr Projekt beschränkt und wird nie für ein anderes Projekt bereitgestellt.
• Sie werden spätestens 24 Stunden nach dem Schreiben gelöscht.
• Sie wird in der Region verarbeitet, die die Anfrage verarbeitet.
• Sie werden nur verwendet, um Ihre Anfragen schneller zu bearbeiten, und niemals zum Trainieren oder Optimieren von Modellen.

Dauerhaftes Daten-Caching

Bei Modellen, die langlebiges Caching unterstützen, speichert Google abgeleitete Cache-Daten (Schlüssel/Wert-Darstellungen, die aus Ihren Eingaben berechnet werden) in einem langlebigen Speicher innerhalb der Bereitstellungsumgebung der Agent Platform, wenn die Kapazität des Speicher-Cache erschöpft ist. Dauerhaft im Cache gespeicherte Daten haben die folgenden Eigenschaften:

• Sie werden im Ruhezustand gespeichert und mit der Standardverschlüsselung von Google verschlüsselt.
• Es ist auf Ihr Projekt beschränkt und wird nie für ein anderes Projekt bereitgestellt.
• Sie werden spätestens 24 Stunden nach dem Schreiben gelöscht und oft früher entfernt.
• Sie verbleiben am ausgewählten Standort und unterliegen den Anforderungen an die Datenstandorte, wenn Sie einen regionalen oder multiregionalen Endpunkt verwenden. Wenn Sie den globalen Endpunkt verwenden, können Anfragen und die zugehörigen im Cache gespeicherten Daten aus jeder Region verarbeitet werden.
• Sie werden nur verwendet, um Ihre Anfragen schneller zu bearbeiten, und niemals zum Trainieren oder Optimieren von Modellen.

Kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) werden für das Durable Caching nicht unterstützt.

Daten-Caching steuern

Wenn die Richtlinie Ihrer Organisation die Speicherung von Kundendaten im Ruhezustand nicht zulässt, können Sie das dauerhafte Caching pro Projekt deaktivieren und das In-Memory-Caching beibehalten. Alternativ können Sie das Caching vollständig deaktivieren. Wenn Sie das langlebige Caching für Ihre gesamte Organisation und nicht nur auf Projektebene deaktivieren möchten, wenden Sie sich an Ihr Account-Management-Team.

Daten-Caching aktivieren und deaktivieren

Mit den folgenden curl-Befehlen können Sie den Caching-Status abrufen, das Caching deaktivieren, das Caching wieder aktivieren oder das langlebige Caching deaktivieren und aktivieren. Wenn Sie das Caching deaktivieren, werden sowohl das In-Memory-Caching als auch das langlebige Caching deaktiviert. Wenn Sie das Caching deaktivieren oder wieder aktivieren, gilt die Änderung für alle Cloud de Confiance by S3NS -Regionen. Weitere Informationen zur Verwendung von Identity and Access Management zum Gewähren von Berechtigungen, die zum Aktivieren oder Deaktivieren des Cachings erforderlich sind, finden Sie unter Zugriffssteuerung für die Gemini Enterprise Agent Platform mit IAM. Maximieren Sie die folgenden Abschnitte, um zu erfahren, wie Sie die aktuelle Cache-Einstellung abrufen, das Caching deaktivieren, das Caching aktivieren und das langlebige Caching deaktivieren und aktivieren.

PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID

# GetCacheConfig
$ curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig

# Response if durable caching and in-memory caching are enabled (default).
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
  "retentionConfig": {
    "retentionType": "DURABLE"
  }
}

# Response if durable caching is turned off and in-memory caching is enabled.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
  "retentionConfig": {
    "retentionType": "EPHEMERAL"
  }
}

# Response if all caching is turned off.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
  "disableCache": true
}
    

PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID

# Turn off all caching.
$ curl -X PATCH \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig \
    -d '{
      "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
      "disableCache": true
    }'

# A successful response confirms that caching is turned off for the project.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_ID}",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}
    

PROJECT_ID=PROJECT_ID
LOCATION_ID="us-central1"
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID

# Setup project_id.
$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}

# Opt in to caching.
$ curl -X PATCH     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
  "disableCache": false
}'

# A successful response confirms that caching is turned on for the project.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_NUMBER}",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}
    

PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
gcloud config set project PROJECT_ID

# Turn off durable caching.
curl -X PATCH \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig \
    -d '{
      "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
      "disableCache": false,
      "retentionConfig": {
        "retentionType": "EPHEMERAL"
      }
    }'

# A successful response confirms that durable caching is turned off and in-memory caching stays on.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_ID}",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}
    

PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
gcloud config set project PROJECT_ID

# Turn on durable caching.
curl -X PATCH \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig \
    -d '{
      "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
      "disableCache": false,
      "retentionConfig": {
        "retentionType": "DURABLE"
      }
    }'

# A successful response confirms that durable caching is turned on for the project.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_ID}",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}
    

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