# Tentukan ke mana data Anda boleh mengalir

Taiga Learning · Lembar kerja
https://taiga.training/id/lessons/data-boundaries/

Gunakan informasi fiktif atau yang disetujui. Jangan masukkan secret dalam lembar kerja ini.

## Tujuan pembelajaran
- Membedakan aliran data selama pengembangan dari aliran data aplikasi.
- Mengidentifikasi bukti yang diperlukan sebelum membagikan data rahasia.
- Menggunakan data fiktif tanpa menyembunyikan kondisi pengujian yang penting.

## Latihan
Gambarkan dua aliran untuk aplikasi pengeluaran fiktif: pengembangan dan produksi. Sertakan editor, agen, penyedia model, log, database, dan akses dukungan. Tandai penerima yang belum diketahui. Ganti satu data pengeluaran nyata dengan fixture fiktif yang mempertahankan kondisi pengujian yang sama.

## Jawaban Anda
- Skenario dan cakupan:
- Asumsi dan pertanyaan yang belum terjawab:
- Jawaban atau keputusan yang diusulkan, beserta alasan:

## Verifikasi jawaban Anda
| Klaim atau kriteria | Bukti atau pengujian | Hasil atau kekurangan | Penanggung jawab |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Tindakan berikutnya
- Tindakan, penanggung jawab, dan tanggal:
- Kapan Anda akan meninjau jawaban ini?

## Prinsip yang perlu dipertahankan
Prototipe yang berfungsi tidak membuktikan ke mana datanya mengalir. Verifikasi setiap penerima, tujuan, izin, dan aturan retensi sebelum memakai informasi sensitif.

## Sumber
- [GDPR: principles, processors and impact assessments](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/eng)
- [OWASP: AI Agent Security](https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/AI_Agent_Security_Cheat_Sheet.html)

Lembar kerja ini mendukung pembelajaran. Menyelesaikannya tidak dengan sendirinya mengizinkan perubahan produksi.