# व्यक्तिगत डेटा सँभालना — AI Safety, Evaluation और Cost Control

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/ai-safety/io-pii

> व्यक्तिगत जानकारी को model, logs या तीसरे पक्षों तक पहुँचने से पहले पहचानें और छिपाएँ।

## जो डेटा भेजा ही नहीं वह leak नहीं हो सकता

**PII** (व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी) में नाम, emails, फ़ोन नंबर, पते और सरकारी या वित्तीय IDs शामिल हैं। जहाँ काम को ज़रूरत नहीं, उसे prompt, log या analytics tool में जाने से **पहले छिपाएँ**। Pattern-आधारित masking (regular expressions) तेज़ पहली परत है, और समर्पित PII-detection tools या models नामों और free text के लिए कवरेज बढ़ाते हैं। दोनों पूर्ण नहीं, इसलिए retention और access भी सीमित करें।

## Regex scrubber, चलाकर

मैंने यह चलाया। दोनों फ़ोन formats और email छिपाए गए; 7 अंकों का order नंबर वैसा रहा। असली systems को अपने क्षेत्र के ID formats के लिए और patterns व testing चाहिए।

```python
import re
EMAIL = re.compile(r"[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+")
PHONE = re.compile(r"(?<!\d)(?:\+91[- ]?)?[6-9]\d{9}(?!\d)")

def scrub(t):
    t = EMAIL.sub("[EMAIL]", t)
    return PHONE.sub("[PHONE]", t)

print(scrub("Mail asha@example.com or call +91 9876543210 / 9123456789. Order 1234567."))
```

Output:

```
Mail [EMAIL] or call [PHONE] / [PHONE]. Order 1234567.
```

## क़ानून और अपनी नीति देखें

GDPR और भारत का Digital Personal Data Protection Act, 2023 जैसे डेटा-संरक्षण क़ानून तय करते हैं कि आप क्या इकट्ठा कर सकते हैं, कितने समय रख सकते हैं और users क्या माँग सकते हैं। यह क़ानूनी सलाह नहीं है; असली उत्पादों के लिए अपनी legal या compliance टीम को शामिल करें।

**Quiz:** व्यक्तिगत डेटा छिपाने का सबसे अच्छा समय कब है?

- [ ] कभी नहीं
- [x] Prompts, logs या analytics में जाने से पहले
- [ ] Breach के बाद
- [ ] सिर्फ़ UI में

*Answer:* Prompts, logs या analytics में जाने से पहले. जो डेटा कच्चे रूप में आपकी सीमा से नहीं निकलता वह आगे के systems से leak नहीं हो सकता।