Protection des données pour développeurs
Choisissez le code que vous partagez avec l’IA
Les développeurs ne doivent partager le code appartenant à l’employeur que lorsque l’organisation autorise cette divulgation au service IA et compte sélectionnés. Commencez par l’exemple le plus petit qui explique toujours le problème. Supprimez la logique métier, les identifiants et la configuration inutiles, et vérifiez ce que le client ajoute automatiquement. La politique de non-entraînement d’un fournisseur ne remplace pas l’autorisation de l’employeur.
Pour Responsables sécurité et techniques en ingénierie
Un exemple utile plus petit offre au propriétaire des données une décision plus claire.
Code fictif et classifications illustratives. Aucune approbation réelle de l’employeur ni test de protection n’est impliqué.01
Résolvez d’abord la décision de divulgation
Confirmez qui possède le code et qui peut approuver son utilisation avec un service externe. Ce guide concerne le matériel appartenant à l’employeur. Le code client, la confidentialité contractuelle et les questions de licence tierce peuvent nécessiter une revue différente ; utilisez le guide lié au code client au lieu de supposer la même permission.
Enregistrez le service, le compte et l’objectif avec l’approbation. La permission de discuter d’une fonction utilitaire publique n’est pas une permission de télécharger un dépôt interne. La question pertinente est quelles informations la tâche divulgue, y compris commentaires, tests, structures de données et noms révélant le fonctionnement de l’organisation.
02
Construisez l’exemple utile le plus petit
Formulez la question de programmation en une phrase avant de copier le code. Pour une erreur de type, conservez les types et l’expression en échec. Pour une condition limite, conservez l’entrée et la sortie attendue. Remplacez les règles métier non liées par des valeurs neutres et retirez les modules non contributifs à l’explication.
Testez si l’exemple réduit démontre toujours le problème avec vos outils locaux habituels. Si la suppression d’une valeur modifie la question, notez ce compromis pour le propriétaire. Ne remplacez pas silencieusement une valeur significative puis traitez une réponse IA comme si elle s’appliquait au système original.
- Conserver
- Le langage, l’erreur, la petite fonction pertinente et le comportement attendu.
- Revue
- Nommage interne, règles propriétaires, interfaces non publiées et commentaires.
- Supprimez si inutile
- Identifiants, valeurs clients, adresses privées et fichiers non liés.
03
Vérifiez le contexte autour du collage
L’extrait visible peut n’être qu’une partie d’une requête. Un éditeur peut ajouter des fichiers sélectionnés, des définitions proches ou le contexte du dépôt. Un agent de codage peut obtenir plus via un outil. Enregistrez le client et l’action réels plutôt qu’approuver un extrait sans expliquer le contexte environnant.
La documentation de Cursor sur la gouvernance des données décrit l’envoi d’requêtes et de contexte de code aux fournisseurs de modèles. GitHub documente aussi que des informations sémantiques indirectes peuvent atteindre Copilot malgré certaines exclusions de fichiers. Ces sources illustrent pourquoi une revue de divulgation de code nécessite à la fois l’entrée prévue et le comportement contextuel du client.
Contexte source : Cursor : Confidentialité et gouvernance des données · GitHub : exclusion de contenu pour Copilot
04
Utilisez les trois exemples synthétiques
Le téléchargement contient une fonction élémentaire de style public, une règle métier interne fictive et un marqueur étiqueté restreint. Les étiquettes sont des catégories pédagogiques, non des conclusions juridiques sur du code réel. Une décision d’exemple complétée explique pourquoi un exemple mathématique minimal peut répondre à la question de programmation sans reproduire la règle métier inventée.
Utilisez la fiche de décision vierge pour votre propre revue, mais n’ajoutez pas de code restreint réel à ce pack de formation. Enregistrez le compte et l’action prévus, la décision du propriétaire et les questions contextuelles restantes. Les fichiers ne font aucun appel API, n’incluent aucune crédentialisation fonctionnelle et ne contiennent aucun résultat produit mesuré.
| Exemple | Question utile | Résultat de l'examen |
|---|---|---|
| Utilitaire de style public | Comment gérer une liste vide ? | Candidat illustratif pour un compte approuvé |
| Règle interne fictive | Qu’est-ce qui modifie un calcul d’éligibilité privé ? | Revue par le propriétaire requise |
| Marqueur restreint | Le client peut-il inclure un fichier étiqueté ? | Canari uniquement, pas une permission de partager du code réel |
05
Rendez le chemin approuvé facile à suivre
Documentez une règle courte que les développeurs peuvent appliquer : objectif approuvé, classe de code acceptable, compte et action client, plus à qui s’adresser si l’exemple ne peut être réduit. Donnez une alternative permise comme une reproduction synthétique, une documentation publique ou une revue interne.
Revisitez la décision lorsque le client ajoute l’indexation du dépôt, un nouveau modèle, un connecteur ou un mode d’exécution différent. Gardez la décision de divulgation de l’employeur séparée des tests de sécurité d’un contrôle. Les deux comptent, et aucun ne doit être déduit uniquement d’un assistant produisant une réponse utile.
Mettez-le en pratique
Pack de décision d’extrait autorisé
Comparez trois classes de code synthétiques et capturez une décision de divulgation appartenant à l’employeur.
Code fictif et classifications illustratives. Aucune approbation réelle de l’employeur ni test de protection n’est impliqué.
| Classe de code | Nécessaire pour la question ? | Étape suivante |
|---|---|---|
| Utilitaire de style public | Petite fonction pertinente | Utilisez un service/compte approuvé |
| Règle métier interne | Possiblement réductible | Demandez au propriétaire du code |
| Marqueur étiqueté restreint | Uniquement pour un test d’accès | Gardez-le synthétique et isolé |
Travaillez votre révision
Utilisez les vérifications pour organiser les preuves dont vous avez besoin. Enregistrez vos sélections dans Word, puis ajoutez vos notes et preuves. Vos sélections restent dans cet onglet jusqu'à leur téléchargement.
0 sur 3 révisé
Exemples et matériel de révision
Lisez les détails ici, ou conservez ensemble le PDF, le document Word modifiable et les feuilles de calcul.
Permitted-snippet training packLire
Every example is fictional. The labels do not grant permission to share real employer or client code. No file contacts an API or reads your environment.
Compare the examples, then complete the “Employer-owned snippet decision” section. Do not replace the examples with restricted code. To discuss a real problem, first obtain the owner decision et prepare a minimal reproduction separately.
Guide et source references
Canonical guide: https://aona.ai/resources/guides/proprietary-source-code-ai-prompts/ Source review: 2026-09-21
- Cursor: Privacy et Data Governance: https://cursor.com/docs/enterprise/privacy-and-data-governance
- GitHub: Content exclusion for Copilot: https://docs.github.com/en/copilot/concepts/context/content-exclusion
Employer-owned snippet decisionLire
Programming question: ____________________ Code owner and permitted disclosure authority: ____________________ Service, account and action: ____________________ Minimum example needed: ____________________ Unnecessary business context removed: ____________________ Automatic context still to review: ____________________ Decision: NOT YET REVIEWED Reviewer/date: ____________________
Exemple illustratif : an empty-list sum question can use public-style-example.py. The fictional contract-tier rule is not required to explain sum([]), so leave it out. This is an example of minimisation, not an employer approval.
Code fonctionnel et fichiers de test
Utilisez les fichiers originaux pour les exercices de code et de données. Le ZIP source inclut leurs instructions et données d'entrée.
Télécharger les exemples source (ZIP)Public style examplePY
# Synthetic teaching example, no external input or network.
def total(values):
return sum(values)
# Question to review locally: what result should an empty list produce?
Fictional internal examplePY
# Entirely fictional business rule for disclosure discussion.
# Label: INTERNAL EXAMPLE, owner review required in the exercise.
def example_priority(days_waiting, contract_tier):
return days_waiting + (7 if contract_tier == "FICTIONAL_PLUS" else 0)
Marqueur restreintTXT
SYNTHETIC_D02_RESTRICTED_CODE_MARKER
No actual proprietary algorithm or credential is present.
Avant de continuer
Gardez ces distinctions claires
- Confusion entre termes de confidentialité et autorisation
- Les engagements de traitement d’un service ne déterminent pas si l’employeur autorise la divulgation.
- Réduire le code jusqu’à disparition du bug
- Conservez suffisamment de structure pour reproduire le problème de programmation et documentez les modifications.
Appliquez-le à l'utilisation de l'IA par les employés
Apportez votre chemin de données réel.
Aona peut aider à évaluer les résultats des politiques pour les requêtes et fichiers contenant du code supportés sur les postes employés installés.
Aona ne décide pas de la propriété intellectuelle ni n’autorise la divulgation, et aucune couverture universelle de dépôt ou client de codage n’est implicite.
Apportez un extrait synthétique autorisé et un canari restreint pour une démonstration ciblée du chemin d’entrée prévu.
Révisez votre cas d'utilisationFAQ
Questions pour cette décision
Les développeurs peuvent-ils coller n’importe quel code si le fournisseur ne s’en sert pas pour l’entraînement ?
Supprimer les commentaires rend-il le code propriétaire sûr à partager ?
Les exemples synthétiques peuvent-ils servir de preuve de protection DLP ?
Que faire si le code appartient à un client ?
Preuves à l'appui du guide
Sources et portée
Préparé par Aona. Sources vérifiées 2026-09-21. Le matériel cité soutient les points spécifiques ci-dessous ; il ne certifie pas un produit ni votre cas d'usage.
- Cursor : Confidentialité et gouvernance des données
Explique le transfert des requêtes et du contexte de code aux fournisseurs de modèles.
vendor · vérifié 2026-09-21 - GitHub : exclusion de contenu pour Copilot
Documente le contexte sémantique indirect et les limitations d’exclusion.
vendor · vérifié 2026-09-21