離線就等於安全嗎？
離線真正幫上什麼忙？
Section titled “離線真正幫上什麼忙？”如果模型、Runtime 與所有必要檔案都已在裝置上，而且執行期間沒有對外連線，原始輸入就不必為了推論交給外部服務。這可以減少一個重要的資料傳輸面，也能讓工作在沒有網路時繼續。
但安全不只是在問「有沒有上傳」。
資料仍可能留在哪裡？
Section titled “資料仍可能留在哪裡？”- 聊天紀錄、輸出檔、log 與 cache
- 暫存資料夾、剪貼簿與系統備份
- 應用程式的資料庫或診斷資訊
- 共用帳號、其他使用者或惡意程式可讀取的位置
- 之後重新連網時才同步的資料
如果是 Agent，還要檢查它能不能讀寫檔案、執行程式，或透過其他工具對外連線。
模型本身也會犯錯
Section titled “模型本身也會犯錯”離線不會讓模型輸出自動變正確，也不會防止提示詞注入、不安全的程式碼、誤刪檔案或漏掉個資。
以本地模型找出 PII 可以是一道防護，但不能當作資料已完全去識別化的證明。
怎麼驗證「離線」與「安全」？
Section titled “怎麼驗證「離線」與「安全」？”分開檢查四件事：
- 網路： 執行時哪些程式與服務仍會連線？
- 儲存： 輸入、輸出、log、cache 與備份保留在哪裡？多久刪除？
- 權限： 程式與工具能讀寫哪些檔案、裝置和帳號？
- 結果： 錯誤輸出會造成什麼影響？是否需要規則或人工覆核？
所以，更精確的說法是：離線可以降低特定風險，但安全要靠完整的資料流程、權限與驗證共同建立。
- Local AI、On-device AI、本地端與裝置端
- 能跑 Local LLM，就能跑 Local Agent 嗎？
閱讀後自我確認
Section titled “閱讀後自我確認”試著回答以下問題，來確認是否已學會。不確定答案的話，再回到對應段落複習。打勾狀態是方便你在這個頁面一一確認用，不會被儲存。