Free checklist · LLM data retention

The LLM Data Retention Checklist

31 checks to compare retention defaults across every LLM provider, enforce stricter overrides, and prove deletion to auditors and data subjects.

No paywall Provider-neutral Built for platform, security, and privacy teams
  • Training opt-outs and minimized retention are set for every provider
  • Routing never silently falls back to a provider with unacceptable terms
  • Gateway logs live in your cloud and expire on a TTL you set
  • Erasure requests reach logs, caches, backups, and exported copies

Wat de checklist dekt:

31

Evaluatiecriteria voor retentie, verwijdering en residentie binnen uw LLM-stack

5

Controlegebieden, van standaardinstellingen van providers tot continue verificatie van verwijdering

12

Must-have controles, gemarkeerd zodat je weet wat je als eerste moet aanpakken

5

Ondersteunde providers: OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Amazon Bedrock en Google Vertex AI

Inhoud van de checklist

Download de checklist en ontvang:

Een werkbaar raamwerk dat je platform-, security- en privacyteams kunnen gebruiken om een AI-gateway te evalueren of de retentie bij elke modelprovider die je gebruikt te auditen.

Checklist downloaden

✓

Het volledige 31-punten raamwerk voor LLM-dataretentie

Elk criterium gegroepeerd per controlegebied, met de vraag die je moet stellen en een prioriteit: must-have, should-have of nice-to-have.

✓

Een uitrolplan in drie stappen

Catalogiseer je providers en contractvoorwaarden, configureer overrides op gateway- en providerrniveau en verifieer vervolgens de verwijdering volgens een vast schema.

✓

Een overzichtskaart voor wettelijke retentie

Hoe retentieschema's aansluiten bij artikel 17 van de AVG, HIPAA-regels voor gegevensbewaring en SEC 17a-4 / FINRA waar van toepassing.

✓

Een lijst met bewijsmateriaal om op te vragen bij leveranciers

De architectuurdiagrammen, retentieconfiguraties, logs van verwijderingsgebeurtenissen en openbaarmakingen van subverwerkers waar je elke leverancier om moet vragen.

Waarom dit belangrijk is

Je dataretentiebeleid is slechts zo sterk als je zwakste LLM-provider

Elke LLM-provider stelt zijn eigen retentievensters, beleid voor trainingsdata en verwijderingsgaranties in, en die standaarden veranderen in de loop van de tijd. Sommige bieden modi zonder dataretentie, maar alleen voor in aanmerking komende accounts en alleen op bepaalde eindpunten. Andere bewaren gegevens voor misbruikmonitoring, tenzij je je afmeldt. Die keuzes bepalen je blootstelling aan dagvaardingen, datalekmeldingen en verzoeken om vergeten te worden.

De meeste ondernemingen gebruiken tegenwoordig meerdere providers tegelijk, wat het probleem vergroot. Een verzoek kan naar één provider worden gerouteerd, uitwijken naar een andere, een gecachte kopie schrijven, in gateway-logs belanden en worden geëxporteerd naar een SIEM, allemaal binnen een seconde. Elk van die kopieën heeft zijn eigen retentieklok.

Enterprise app prompt + user data AI Gateway routing · residency · TTL Approved providers ZDR / minimized · training opt-out Unapproved provider never reached via fallback Logs in your cloud TTL by data class Deletion evidence erasure · holds · audit log request allow-list blocked prove log write Every copy has a clock provider · logs · cache · exports

Eén prompt, vele kopieën. De checklist helpt je bepalen hoe lang elke kopie blijft bestaan en hoe je bewijst dat deze is verwijderd.

Teams ontdekken de hiaten meestal tijdens een privacyreview of bij het eerste verwijderingsverzoek. Instellingen voor nul-retentie dekken vaak niet de stateful functies zoals assistants, threads, bestanden, vector stores en batchjobs. Fallback-routering stuurt verkeer stilletjes naar een provider die niemand heeft gecontroleerd. Gateway-logs, semantische caches en embeddings bewaren kopieën van prompts lang nadat de provider de zijne heeft verwijderd. En niemand kan bewijzen dat verwijdering daadwerkelijk heeft plaatsgevonden.

Hoe goede LLM-dataretentie eruitziet

Elke provider wordt gecatalogiseerd met de bijbehorende standaardretentie, het trainingsbeleid en de contractvoorwaarden, en geconfigureerd voor nul of minimale retentie waar het account hiervoor in aanmerking komt. Routering en fallback zijn beperkt tot een goedgekeurde lijst van providers, en datalocatie wordt afgedwongen tijdens runtime, niet alleen bij de implementatie.

Gateway-logs worden opgeslagen in opslag die jij beheert, met kortere TTL's voor gevoelige klassen zoals PHI, PCI en EU PII. Caches verlopen automatisch. Verwijderingsverzoeken worden doorgevoerd in logs, back-ups, exports en afgeleide gegevens, en worden afgestemd op juridische bewaarplichten en wettelijke retentievereisten. Retentiewijzigingen en verwijderingsgebeurtenissen worden gelogd, zodat je auditors bewijs kunt overhandigen in plaats van enkel toezeggingen.

Beheer retentie bij de AI-gateway

U kunt niet veranderen hoe een provider gegevens opslaat, maar u kunt wel bepalen welke providers ze zien, wat u bewaart en hoe lang. Een AI-gateway is het centrale punt waar elk verzoek doorheen gaat, wat het de juiste plek maakt om provider-allowlists, residentie, log-TTL's en verwijdering af te dwingen. Voor volledige controle over retentie houden zelf-gehoste modellen de gehele levenscyclus binnen uw eigen infrastructuur.

De LLM-dataretentiechecklist vertaalt die standaard naar 31 criteria die u kunt toetsen bij elke provider en uw gateway. Download de checklist om hiaten te dichten voordat een verzoek tot verwijdering of een audit ze aan het licht brengt.

Voorbeeld

De vijf controlegebieden in de LLM-dataretentiechecklist

Een greep uit de criteria in elk gebied. De volledige checklist bevat alle 31 punten, inclusief prioriteiten en evaluatievragen.

Gebied 1 · 7 controles

Standaardinstellingen en opt-outs van providers

Nul- of geminimaliseerde retentie en opt-outs voor training worden ingesteld waar dit mogelijk is

Stateful functies die gegevens behouden onder modi met nulretentie worden geïnventariseerd

+5 extra controles

Gebied 2 · 5 controles

Retentiecontroles op gatewayniveau

Gateway-logs worden opgeslagen in uw eigen cloudopslag

Prompt- en antwoordteksten worden automatisch verwijderd na een instelbare TTL

+3 extra controles

Gebied 3 · 8 controles

Recht op gegevenswissing en verwijdering

Alle gegevens die gekoppeld zijn aan een betrokkene kunnen worden gelokaliseerd en verwijderd conform artikel 17 van de AVG

Verwijdering, juridische bewaarplichten en gereguleerde retentie worden op basis van beleid op elkaar afgestemd

+6 extra controles

Gebied 4 · 4 controles

Dataresidentie en soevereiniteit

Residentie wordt tijdens runtime afgedwongen voor inferentie, agents, tools en observability

Regiospecifieke eindpunten worden afgedwongen op basis van geografie

+2 extra controles

Gebied 5 · 7 controles

Audit, bewijsvoering en verificatie

Wijzigingen in de retentieconfiguratie worden gelogd met wie, wat en wanneer

De retentievoorwaarden van elke subverwerker zijn inzichtelijk voor klanten

+5 extra controles

Hoe te gebruiken · 3 stappen

Uitrol

Breng elke LLM-, embedding- en tool-aanbieder in kaart met de bijbehorende standaardretentie en contractvoorwaarden

Configureer TTL's, opt-outs en nul-retentiemodi op gateway- en aanbiedersniveau

Verifieer verwijdering met bewijzen, auditlogs en verklaringen van aanbieders

4,7

★★★★★

Gartner Peer Insights

Beoordeeld met een 4,7 op Gartner Peer Insights

Platformteams gebruiken TrueFoundry's AI Gateway voor LLM-, MCP- en agentverkeer in productie, met logging die in hun eigen cloud blijft, retentie per team en datacategorie, handhaving van datalocatie tijdens runtime en self-hosted implementatie voor volledig beheer over retentie.

96%

van de beoordelaars beveelt dit waarschijnlijk aan

4,9

gebruiksgemak bij implementatie en beheer

3–4 ms

extra gateway-latentie

Veelgestelde vragen over de checklist voor LLM-dataretentie

Wat is een dataretentiebeleid voor LLM-aanbieders?

Een dataretentiebeleid voor LLM-aanbieders definieert hoe lang prompts, antwoorden, bestanden, logs, caches en afgeleide data worden bewaard door elke modelaanbieder en door je eigen AI-stack, of die data gebruikt mag worden voor training en hoe deze wordt verwijderd. Het bepaalt je blootstelling aan dagvaardingen, datalekmeldingen en verzoeken om vergeten te worden.

Wat is nul-dataretentie voor LLM's?

Nul-dataretentie is een modus die sommige LLM-aanbieders aanbieden aan in aanmerking komende accounts, waarbij prompts en antwoorden niet worden opgeslagen nadat het verzoek is verwerkt. De geschiktheid, gedekte eindpunten en voorwaarden verschillen per aanbieder. Stateful functies zoals assistenten, threads, bestanden, vector stores en batch-jobs kunnen data nog steeds bewaren, dus elk onderdeel moet in kaart worden gebracht.

Trainen LLM-aanbieders op API-data?

Dit hangt af van de aanbieder, het product en je contract. Veel zakelijke API-voorwaarden sluiten klantdata standaard uit van training, maar standaardinstellingen en opt-out-opties veranderen. Teams moeten daarom voor elke aanbieder de opt-outs voor training bevestigen en de voorwaarden van aanbieders monitoren op wijzigingen.

Hoe ga je om met AVG-verzoeken tot gegevenswissing voor LLM-data?

Je hebt logs nodig die aan gebruikers zijn gekoppeld, zodat alle data van een betrokkene kan worden gelokaliseerd. Vervolgens moet verwijdering zich uitstrekken tot gateway-logs, caches, back-ups, geëxporteerde kopieën en afgeleide data zoals embeddings, plus verzoeken die worden doorgegeven aan downstream-aanbieders voor zover zij verwijderingsmechanismen aanbieden. Verwijdering moet bovendien worden afgestemd op juridische bewaarplichten en wettelijke retentievereisten.

Hoe helpt een AI-gateway bij LLM-dataretentie?

Een AI-gateway is het centrale punt waar elk LLM-verzoek doorheen gaat. Hierdoor kan de gateway routering beperken tot aanbieders met acceptabele retentievoorwaarden, datalocatie tijdens runtime afdwingen, logs opslaan in je eigen cloud met TTL's per datacategorie, caches laten verlopen en wijzigingen in retentie en verwijderingsgebeurtenissen vastleggen als auditbewijs.

Voor wie is de checklist voor LLM-dataretentie bedoeld?

Platform engineering-, security-, privacy-, juridische en compliance-teams die meerdere LLM-aanbieders gebruiken en antwoord moeten geven aan auditors, toezichthouders en betrokkenen over waar AI-data wordt opgeslagen, hoe lang deze wordt bewaard en hoe verwijdering wordt aangetoond.