谷歌 AI 生态中的数据隐私与安全：NotebookLM 企业版与 Antigravity 的安全隔离机制

“我们能把核心产品的技术文档上传到那个AI工具里分析吗？”

会议室里，CTO 转头看向安全负责人。后者推了推眼镜，沉默了三秒：“我需要看看他们的数据处理协议。”

这个场景，我在过去一年的企业AI咨询中见过无数次。CTO 看到了 AI 提效的机会，CISO 看到了数据泄露的风险。两边都有道理，两边都在等一个答案。

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说实话，这个问题没有标准答案。但了解清楚 Google 在 NotebookLM 企业版和 Antigravity 上的安全机制，至少能帮你做出更 informed 的决策。

这篇东西，就是写给那些既要拥抱 AI、又得守住安全底线的企业决策者的。我们会聊：NotebookLM 怎么处理你的数据、Antigravity 的本地-云端架构、以及 VPC-SC 这些工具怎么保护 API 调用。

没有软文，只有技术事实和合规考量。

NotebookLM 企业版：数据不出域的承诺

先说 NotebookLM，这是 Google 面向企业知识管理的 AI 工具。

核心问题：我上传的文档，会不会被 Google 拿去训练模型？会不会被人工审查？会不会泄露给别的用户？

官方承诺（Workspace Enterprise 版）

根据 Google Workspace Admin Help 的文档，对于企业版用户：

• 不用于模型训练：你的上传内容、查询和模型响应不会被用于训练生成式 AI 模型
• 无人工审查：不会被人工审查员查看
• 企业级数据保护：NotebookLM 于 2025 年 2 月成为 Google Workspace 核心服务，受 Workspace 企业级数据保护条款约束

这和个人版有本质区别。个人版的条款写着：如果你提供反馈，“人工审查员可能会查看你的查询、上传内容和模型响应”。对企业来说，这是不可接受的风险。

数据存储位置

根据 Bay Tech Consulting 的分析，NotebookLM 企业版的数据存储在 Google Workspace 的基础设施中，遵循与客户签订的合同条款。这意味着数据驻留和合规性由 Workspace 的企业协议覆盖。

数据留存

• 查询不会被保存
• 上传的材料、保存的笔记和音频概述会被存储，直到你主动删除
• 删除后，遵循 Google Workspace 的标准删除流程

实际意义

对于金融、医疗、法律等敏感行业，这意味着你可以相对放心地把内部文档交给 NotebookLM 处理——前提是你在使用 Workspace Enterprise 版，而不是个人版。

但注意，“相对放心”不等于”绝对安全”。Google 仍然可以因法律要求、安全需求或服务质量改进而访问数据，只是这些访问受严格控制和审计。

Gemini API 的数据治理

NotebookLM 底层调用的是 Gemini 模型。了解 Gemini API 的数据处理逻辑，对评估风险很重要。

数据使用的三个层次

1. 消费者版（Consumer）：

• 数据可能被记录和存储，用于安全、监控、QA、滥用防护
• 人工审查可能发生
• 数据可能被用于改进服务

2. Workspace 版：

• 遵循 Workspace 数据处理协议
• 不用于模型训练
• 人工审查仅在特定情况下发生（如滥用调查）

3. Enterprise 版（Gemini Enterprise/Cloud）：

• 最严格的数据隔离
• 支持数据驻留（Data Residency）承诺
• 支持客户管理的加密密钥（CMEK）
• 支持 VPC Service Controls

GDPR 合规

对于欧洲用户，Gemini 支持区域数据驻留保证。数据在静态存储时位于指定区域，符合 GDPR 要求。但注意，模型推理可能需要跨区域调用，这是目前的技术限制。

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关键建议

如果你的企业有严格的合规要求，不要用免费的消费者版做商业用途。至少使用 Workspace Enterprise，最好使用 Gemini Enterprise Cloud 版。

Antigravity 的本地-云端架构

Antigravity 是 Google 的 Agent-First IDE，它的安全架构和 NotebookLM 有些不同。

执行模型

根据 Google Codelabs 的描述，Antigravity 有一个混合架构：

• 本地执行：代码编辑、文件操作、本地脚本运行在用户机器上
• 云端推理：AI 模型调用（Gemini 3）发送到 Google 服务器处理
• 可选的自托管：企业版支持在 VPC 内运行部分组件

这意味着什么

你的源代码默认情况下不会被发送到云端——除非你明确要求 Agent 执行需要云端模型的任务。比如：

• 本地的代码补全？本地处理
• 调用 Gemini 3 生成代码？发送到云端
• 让 Agent 分析整个代码库？部分元数据可能需要上传

代码安全策略

对于企业使用 Antigravity，建议采取以下策略：

1. 敏感代码库隔离：核心算法、密钥管理代码不要放入 Antigravity 管理的项目
2. 网络隔离：使用 VPC-SC（后面详细讲）限制 Agent 能访问的外部服务
3. 审计日志：开启操作日志，记录 Agent 执行了哪些操作、调用了哪些 API

企业部署架构

根据 Augment Code 的分析，Antigravity 企业版支持 Cloud Run 架构，配合：

• Cloud Storage 用于仓库内容
• BigQuery 用于代码元数据和搜索
• VPC Service Controls 和 IAM 集成用于企业安全

这种架构允许企业在私有云环境中运行 Antigravity 的部分组件，同时保留云端 AI 的能力。

VPC Service Controls：构建安全边界

VPC Service Controls（VPC-SC）是 Google Cloud 提供的一项安全功能，用于构建数据安全边界。

核心概念

VPC-SC 允许你定义一个”服务边界”（Service Perimeter），在这个边界内：

• 数据可以自由流动
• 外部访问被阻止或严格审计
• 即使是 Google 内部服务，也必须遵守边界规则

在 AI 工作负载中的应用

对于使用 Gemini、NotebookLM、Antigravity 的企业，VPC-SC 可以实现：

1. 防止数据外泄：确保代码、文档不会意外同步到个人 Google 账户
2. 限制 API 调用：只允许从特定 VPC 调用 Gemini API
3. 审计所有访问：记录谁、什么时候、通过什么方式访问了 AI 服务

配置示例

# 简化的 VPC-SC 配置概念
title: "AI Services Perimeter"
resources:
  - projects/my-enterprise-project
restrictedServices:
  - gemini.googleapis.com
  - notebooklm.googleapis.com
  - storage.googleapis.com
ingressRules:
  - from:
      identities:
        - serviceAccount:[email protected]
    to:
      operations:
        - "*"

实际部署建议

根据 InfoQ 的实践报告，在企业规模部署 VPC-SC 需要：

1. 分阶段实施：先在测试环境验证，再推广到生产
2. 服务映射：梳理所有依赖的 Google 服务，避免意外阻断
3. 突破策略（Break-glass）：为紧急情况准备绕过机制
4. 持续监控：VPC-SC 日志与 SIEM 集成，实时告警异常

企业 AI 采用的合规检查清单

说了这么多，实际操作时怎么评估一个 AI 工具是否适合你的企业？

数据分类评估

首先，对你要输入 AI 的数据进行分类：

• 公开数据：产品官网内容、已发布的文档——低风险
• 内部数据：技术文档、项目计划——中风险，需确认服务条款
• 敏感数据：客户信息、财务数据、核心算法——高风险，需额外保护

供应商评估清单

对于每个 AI 工具，确认以下问题：

数据训练政策：

• 明确承诺不用于模型训练？
• 有合同级别的保证还是仅用户协议？
• 人工审查的条件是什么？

数据驻留：

• 支持指定区域存储？
• 传输中是否加密？
• 静态存储加密方式？

合规认证：

• SOC 2？
• ISO 27001？
• GDPR 合规声明？
• 行业特定认证（如 HIPAA、PCI-DSS）？

企业级功能：

• 支持 SSO/SAML？
• 支持审计日志？
• 支持细粒度权限控制？
• 支持数据导出/删除？

实施策略

阶段1：试点（Pilot）

• 选择非敏感项目试用
• 建立使用政策和培训材料
• 监控使用情况和反馈

阶段2：受控推广

• 扩展到更多团队
• 实施 VPC-SC 等安全措施
• 建立事件响应流程

阶段3：全面采用

• 集成到标准工作流程
• 持续合规审计
• 优化成本和安全平衡

结语

回到开头那个会议室的场景。

CTO 问：“我们能把核心产品的技术文档上传到那个AI工具里分析吗？”

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现在，安全负责人可以给出更 nuanced 的回答：

“如果是 NotebookLM Enterprise 版，数据不出域、不用于训练，合规风险可控。但核心算法文档我还是建议先用脱敏版本测试。另外，我们需要配置 VPC-SC 确保数据不会意外流出。

“Antigravity 可以用，但敏感代码库要隔离。让开发人员在本地处理核心代码，AI 辅助做外围功能。”

这不是”能用”或”不能用”的二元答案。这是关于风险分级、技术措施、合规流程的综合判断。

AI 转型的压力不会消失。竞争对手在用，客户期待更快的产品迭代，内部团队需要效率工具。但安全合规的底线也不能丢——一次数据泄露的代价，可能超过 AI 带来的所有收益。

关键是在这个张力中找到平衡点。了解清楚工具的安全机制、建立合适的使用政策、实施必要的技术控制。

Google 的 AI 生态（NotebookLM、Antigravity、Gemini Enterprise）在企业级安全方面做得相对成熟。有清晰的数据处理协议、有 VPC-SC 这样的技术控制手段、有合规认证背书。

但最终，安全是企业的责任。工具提供商给你的是能力，怎么用、怎么保护，取决于你的决策。

希望这篇东西，能帮你在那个会议室里，给出更 informed 的答案。

10 分钟阅读 · 发布于: 2026年2月28日 · 修改于: 2026年3月18日

Easton

AI与智能