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インドの デジタル個人データ保護法 2023 (DPDP) は、組織がインド国内の個人の個人データをどのように処理するかを規定しています。AI システムにとって、この法律は一度きりのチェックボックスではありません — 義務はデータ主体の相互作用のライフサイクル全体に付着します: データを収集する前、処理中、個人が権利を行使するとき、違反が発生するとき。 RAIL はこれらの義務を小さな組み合わせ可能な操作のセットに変えます。このページは概念を説明します。API 概要Python SDK は呼び出しを示します。

語彙

  • データ主体 — 個人データが処理される個人。
  • データフィデューシャリー — データが処理される理由と方法を決定する組織 (あなた)。
  • 重要データフィデューシャリー (SDF) — 政府がより高いリスクとして指定するフィデューシャリー、追加の義務 (監査、DPO、影響評価) 付き。
  • 個人データ — 個人を識別するもの。インドでは、これは特に Aadhaar、PAN、UPI ID、モバイル番号を含みます。

RAIL が満たすのを支援する義務

コンプライアンスライフサイクル

セッションは 1 つのデータ主体のジャーニーをまとめるスレッドです。イベントはセッション上に蓄積され、タイマーはそれらのイベントから開始され、証拠は結果の証跡から組み立てられます。

どの操作を使用すればよいか?

公開するモデル出力がある

インド個人識別情報、児童シグナル、目的のずれについてスキャンしてから、検出、マスク、またはブロックします。

個人データに対してアクションを行う予定

アクションを評価して決定的な allow / block / require_action の判定を取得します。

記録する必要があることが発生した

イベント (同意、DSR、違反) を発行します。法定タイマーは自動的に開始されます。

監査担当者が証拠を要求している

証拠を生成 — セッションの記録された証跡から構築されたパケット。

ホスト型対エンタープライズ

同じ DPDP 機能は 2 つの方法で利用可能です。ホスト型 API ではアプリケーションが RAIL にコンテンツを送信します。エンタープライズ自社ホストデプロイメントでは、RAIL エージェントは独自の環境内で実行され、コンテンツはそこから出ません — データ所在地またはエアギャップが必要なとき向けです。エンドポイント契約は同じため、1 つに対して書き込まれたコードはもう 1 つに対して実行されます。

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