安全不能靠一句保证，要看数据怎样被限制和确认
数字系统与 AI 都存在风险，不能承诺绝对安全。ENFLY 的公开原则是：真实身份留在系统内部，外部计算只接收完成任务必要的角色化、去身份化数据；处理服务受白名单和加密传输约束，模型输出只作为草案。
把判断放回结构、事实与边界。
身份保护与成长计算，需要同时成立
姓名、联系方式等真实身份不应随成长档案一起发送给外部模型。目标、行动、时间、数量、场景和证据关系仍需保留计算价值，但内部标识在外部处理时使用临时别名，避免由单一数据直接还原真实身份。
能收集不等于应该收集，能计算不等于可以复用
只处理当前任务必要的数据，外部服务限于批准的国内主机并使用 HTTPS，审计不保存出站原文。短信、登录和主动提交联系方式只传递完成身份任务所需的最少字段，不能混入成长档案或改作模型分析。
AI提供草案，正式教育判断必须由人确认
模型不能自动拥有目标、证据、验收或最终裁决权。任何输出写入正式目标、指标、足迹、证据或验收前，都需要由具有相应责任的角色确认；页面说明也不能替代具体产品权限、授权记录和持续安全审计。
这些来源支持什么，也不证明什么。
- 支持范围
- 生成式 AI 在教育中需要以人为本、适龄并保护数据隐私，人的主体性应保留在核心位置。
- 不能证明
- 提供 AI 治理原则，不能证明某个具体 AI 工具、模型或 ENFLY 系统的教育成效。
- 最后核验
- 2026-08-31