ردیابی کاربران در OpenAI با End-User ID؛ مزایا، ریسک‌ها و بهترین روش‌ها

زمان مطالعه: 7 دقیقه

یکی از چالش‌های جدی توسعه‌دهندگان در اپلیکیشن‌ها، چت‌بات‌ها، پلتفرم‌های تولید محتوا و ابزارهای هوش مصنوعی، کنترل سوءاستفاده، حفظ امنیت و در عین حال رعایت حریم خصوصی کاربران است. دیگر صرفا ساختن یک API مبتنی بر AI کافی نیست؛ بلکه نحوه مدیریت رفتار کاربران و پیشگیری از استفاده مخرب، به یکی از مهم‌ترین دغدغه‌های تیم‌های فنی تبدیل شده است. پس اضافه کردن End-User ID به پرامپت اهمیت پیدا می‌کند.

در این مقاله قرار است به‌صورت دقیق بررسی کنیم که End-User ID چیست، چرا OpenAI استفاده از آن را توصیه می‌کند، چه مزایا و ریسک‌هایی دارد و چگونه باید آن را به‌شکل امن و استاندارد پیاده‌سازی کرد؛ به‌طوری که هم امنیت سیستم حفظ شود و هم حریم خصوصی کاربران نقض نگردد.

End-User ID چیست و چرا OpenAI آن را پیشنهاد می‌کند؟

End-User ID یک شناسه یکتا برای هر کاربر نهایی است که شما می‌توانید آن را همراه هر درخواست به APIهای OpenAI ارسال کنید. هدف از ارسال این شناسه، ردیابی رفتار کاربران در طول زمان و کمک به OpenAI برای تشخیص الگوهای سوءاستفاده (Abuse Detection) است.

بر اساس مستندات رسمی OpenAI در بخش Safety Best Practices، زمانی که درخواست‌ها فقط به‌صورت ناشناس و بدون شناسه ارسال شوند، امکان تشخیص رفتارهای مخربِ مداوم از سوی یک کاربر خاص بسیار محدود می‌شود. اما با وجود End-User ID:

OpenAI می‌تواند تشخیص دهد تخلف از سوی یک کاربر تکرار شده است یا خیر
در صورت بروز نقض سیاست‌ها، بازخورد دقیق‌تر و کاربردی‌تری به تیم توسعه داده می‌شود
امکان اعمال محدودیت هدفمند به‌جای مسدودسازی کور وجود خواهد داشت

نکته بسیار مهم این است که End-User ID قرار نیست هویت واقعی کاربر (مثل ایمیل یا نام) باشد، بلکه یک شناسه ناشناس برای ردیابی امنیتی است.

تفاوت End-User ID با اطلاعات هویتی واقعی (مرز میان امنیت و حریم خصوصی)

یکی از مهم‌ترین سوءبرداشت‌ها این است که برخی تصور می‌کنند End-User ID یعنی ارسال مستقیم اطلاعات شخصی کاربر؛ درحالی‌که OpenAI صراحتا تاکید می‌کند:

نباید ایمیل، نام، شماره تماس یا اطلاعات واقعی کاربر ارسال شود
شناسه باید:
- هش‌شده (Hash شده)
- ناشناس (Pseudonymous)
- و صرفا برای ردیابی امنیتی باشد

مثلا:

به‌جای ارسال: user@example.com
ارسال می‌شود: a8f5f167f44f4964e6c998dee827110c

به این ترتیب:

امنیت سیستم افزایش پیدا می‌کند
حریم خصوصی کاربران حفظ می‌شود
ریسک نقض GDPR و قوانین داده کاهش می‌یابد

پیشنهاد مطالعه: بحران حریم خصوصی در عصر هوش مصنوعی: چه خطراتی ما را تهدید می‌کند؟

End-User ID چه مشکلی را حل می‌کند؟

End-User ID چه مشکلی را حل می کند؟

اگر بخواهیم نقش End-User ID را در یک جمله خلاصه کنیم:

این شناسه مشکل «نداشتن دید رفتاری روی کاربران» را حل می‌کند.

در بسیاری از سیستم‌ها اگر تنها داده‌ای که دارید IP باشد، چالش‌ها وقتی End-User ID نداریم:

کاربران می‌توانند با VPN یا تغییر شبکه محدودیت‌ها را دور بزنند و تشخیص سوءاستفاده مداوم بسیار دشوار می‌شود
تصمیم‌گیری بر اساس یک «درخواست» (بدون دید رفتار قبلی) منجر به اقدامات کلیشه‌ای (مثلا مسدود‌سازی کل سرویس) می‌شود. امکان تحلیل رفتار بلندمدت کاربر وجود ندارد.
تحلیل علت‌یابی (root cause) و گزارش‌گیری برای تیم پشتیبانی/حقوقی دشوار است.

اما با وجود End-User ID:

ردیابی رفتار بلندمدت: می‌توان مشاهده کرد یک شناسه چقدر مکررا از قوانین تخطی کرده (frequency) و شدت تخلفات (severity).
ایجاد قوانین واکنشی مبتنی‌بر کاربر: به‌جای بلاک کلی، می‌توان برای کاربرانی با الگوی مشخص «محدودیت نقطه‌ای» اعمال کرد (مثلا محدود کردن نرخ درخواست، غیرفعال کردن تولید تصویر، یا درخواست بررسی انسانی).
کیس-فایلینگ و اتوماسیون پاسخ: گزارش‌های دقیق‌تر به OpenAI و لاگ‌های داخلی امکان تحلیل‌های Forensics را فراهم می‌کنند.
تشخیص الگوهای پیشرفته: با جمع‌آوری داده‌های متوالی می‌توان حملات ساختاری مثل «prompt injection campaigns» یا استفاده خودکار از API برای تولید محتواهای ممنوعه را شناسایی کرد.
پاسخ هوشمند به فرار از محدودیت (evasion): وقتی کاربر با IPهای مختلف می‌آید ولی همان شناسه را دارد، محدودسازی موثرتر است؛ بالعکس، با IP ثابت اما شناسه‌های متفاوت، می‌توان تشخیص داد کسی سعی در دور زدن دارد.

در واقع، End-User ID یک لایه رفتاری امنیتی روی سیستم شما اضافه می‌کند.

End-User ID چگونه در درخواست‌های OpenAI ارسال می‌شود؟

از نظر فنی، End-User ID از طریق یک پارامتر در بدنه درخواست ارسال می‌شود (معمولا با نام user یا safety_identifier).

سناریوهای رایج:

کاربر لاگین‌شده:

از هش‌شده‌ user_id دیتابیس استفاده می‌شود.

کاربر مهمان (Guest):

از session_id یا شناسه تولیدشده سمت سرور استفاده می‌شود.

این شناسه در تمام درخواست‌های:

Chat
Responses API
تولید محتوا
ابزارهای مکالمه‌ای قابل استفاده است.

مثال Python: ارسال شناسه هش‌شده + تحلیل خروجی + تصمیم ساده

import hashlib
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=”YOUR_API_KEY”)

def hash_id(user_id: str) -> str:
    # SHA-256 hash (no salt stored server-side to avoid linkability if DB leaks)
    return hashlib.sha256(user_id.encode(‘utf-8’)).hexdigest()

def moderate_text(text: str, user_id: str):
    hashed = hash_id(user_id)
    # user parameter را ارسال کنید
    response = client.moderations.create(input=text, user=hashed)
    result = response.results[0]
    # نمونه تصمیم‌گیری ساده
    if result.flagged:
        # بررسی category_scores برای تعیین شدت
        scores = result.category_scores
        violence_score = scores.get(“violence”, 0)
        hate_score = scores.get(“hate”, 0)
        # مثال آستانه‌ها
        if max(violence_score, hate_score) > 0.85:
            action = “block_immediately”
        elif max(violence_score, hate_score) > 0.6:
            action = “require_human_review”
        else:
            action = “warn_and_log”
        # ذخیره لاگ: hashed user, result, action
        log_moderation(hashed, text, result, action)
        return action
    return “allow”

def log_moderation(hashed_user, text, result, action):
    # در عمل: لاگ را به سیستم لاگینگ امن/ELK ارسال کنید (اینجا نمونه ساده است)
    print(“LOG:”, hashed_user, action, result)

import hashlib

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=“YOUR_API_KEY”)

def hash_id(user_id: str) -> str:

# SHA-256 hash (no salt stored server-side to avoid linkability if DB leaks)

return hashlib.sha256(user_id.encode(‘utf-8’)).hexdigest()

def moderate_text(text: str, user_id: str):

hashed = hash_id(user_id)

# user parameter را ارسال کنید

response = client.moderations.create(input=text, user=hashed)

result = response.results[0]

# نمونه تصمیم‌گیری ساده

if result.flagged:

# بررسی category_scores برای تعیین شدت

scores = result.category_scores

violence_score = scores.get(“violence”, 0)

hate_score = scores.get(“hate”, 0)

# مثال آستانه‌ها

if max(violence_score, hate_score) > 0.85:

action = “block_immediately”

elif max(violence_score, hate_score) > 0.6:

action = “require_human_review”

else:

action = “warn_and_log”

# ذخیره لاگ: hashed user, result, action

log_moderation(hashed, text, result, action)

return action

return “allow”

def log_moderation(hashed_user, text, result, action):

# در عمل: لاگ را به سیستم لاگینگ امن/ELK ارسال کنید (اینجا نمونه ساده است)

print(“LOG:”, hashed_user, action, result)

مثال JavaScript (Node) : ارسال user در Requests

import OpenAI from “openai”;
import crypto from “crypto”;

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

function hashId(userId) {
  return crypto.createHash(‘sha256’).update(userId, ‘utf8’).digest(‘hex’);
}

async function moderateText(text, userId) {
  const user = hashId(userId);
  const res = await client.moderations.create({
    input: text,
    user: user
  });
  const output = res.results[0];
  // تحلیل مشابه: بررسی output.flagged و output.category_scores
  return output;
}

import OpenAI from “openai”;

import crypto from “crypto”;

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

function hashId(userId) {

return crypto.createHash(‘sha256’).update(userId, ‘utf8’).digest(‘hex’);

}

async function moderateText(text, userId) {

const user = hashId(userId);

const res = await client.moderations.create({

input: text,

user: user

});

const output = res.results[0];

// تحلیل مشابه: بررسی output.flagged و output.category_scores

return output;

}

نکات مهندسی لازم:

عدم ارسال ایمیل/نام خام؛ فقط hash یا pseudonymous id.
لاگ‌ کردن امن: لاگ‌ها شامل hashed id باشند و فقط به تیم با نیاز دسترسی ارائه شوند.
صفحه‌ بندی و rate limiting برای درخواست‌های moderation تا هزینه‌ها و سرعت کنترل شود.
کاهش داده ارسالی: مثلا خلاصه‌سازی متن بسیار طولانی قبل از moderation تا هزینه کاهش یابد و فقط بخش مرتبط بررسی شود.
استفاده از queue و worker: در سناریوهای پرترافیک، moderation را در workerهای جداگانه پردازش کن تا UX کاربر لطمه نخورد.

ریسک‌های استفاده نادرست از End-User ID

اگر این قابلیت اشتباه پیاده‌سازی شود، می‌تواند خودش تبدیل به تهدید شود:

ارسال اطلاعات واقعی کاربران ← نقض شدید حریم خصوصی
ذخیره ناامن شناسه‌ها ← خطر نشت داده
عدم اطلاع‌رسانی شفاف به کاربران ← کاهش اعتماد

به همین دلیل، استفاده از End-User ID باید همراه با:

سیاست حریم خصوصی شفاف
حداقل‌گرایی در جمع‌آوری داده
استانداردهای امنیت اطلاعات باشد

پیشنهاد مطالعه: چالش‌ها و راهکارهای امنیت هوش مصنوعی؛ از Shadow AI تا قوانین جدید

۱) اشتباه: ارسال ایمیل/ نام کاربر به‌صورت خام

جلوگیری: همیشه هش یا pseudonymize کنید؛ اگر نیاز به mapping پاک‌کننده داشته باشید، فقط در یک دیتابیس امن و با کنترل دسترسی نگهدارید.

۲) اشتباه: اعتماد ۱۰۰٪ به خروجی مدل (no human review)

جلوگیری: برای موارد با scores بین ۰.۶-۰.۹ یا برای دسته‌های حساس، Human-in-the-loop داشته باشید.

۳) اشتباه: عدم ذخیره لاگ یا لاگ نامناسب (ذخیره متن کامل به همراه شناسه)

جلوگیری: ذخیره فقط متادیتا لازم؛ اگر متن ضروری است (برای بررسی)، آن را در محلی با دسترسی محدود نگهدار و مدت نگهداری را کوتاه کنید.

۴) اشتباه: استفاده از همان salt/ کلید برای همه محیط‌ها و ذخیره آن در کد

جلوگیری: از KMS و secret manager استفاده کنید و کلیدها را در کد قرار ندهید.

۵) اشتباه: عدم اطلاع‌رسانی به کاربر درباره اینکه شناسه‌های hashed ارسال می‌شوند

جلوگیری: به‌روزرسانی Privacy Policy و نمایش مختصر در UI (مثلا در بخش Terms) تا شفاف باشد.

۶) اشتباه: تعیین آستانه‌های نامناسب بدون تست عملی (مثلا بلاک خودکار با threshold خیلی پایین)

جلوگیری: ابتدا monitoring mode (فقط لاگ)، سپس warn, سپس block؛ A/B تست و تنظیم آستانه‌ها براساس false positive/negative.

۷) اشتباه: نگهداری داده‌ها برای مدت خیلی طولانی

جلوگیری: سیاست retention مشخص و حذف خودکار داده‌ها بعد از تاریخ انقضا.

۸) اشتباه: دسترسی همگانی به لاگ‌ها

جلوگیری: اعمال RBAC و لاگ‌ کردن دسترسی به لاگ‌ها (auditing access).

End-User ID در چه محصولاتی کاربرد دارد؟

استفاده از End-User ID مخصوصا در این نوع محصولات اهمیت حیاتی دارد:

چت‌بات‌های عمومی
ابزارهای تولید متن و تصویر
پلتفرم‌های آموزشی مبتنی بر AI
سیستم‌های SaaS با کاربران زیاد
ابزارهایی که به‌صورت عمومی در اختیار کاربران قرار دارند

آیا End-User ID با Moderation API یکی است؟

خیر و این تفاوت بسیار مهم است:

Moderation API ← «چه» (محتوا) را بررسی می‌کند.
End-User ID ← «چه کسی» را ردیابی می‌کند.

چطور با هم کار می‌کنند؛ یک Pipeline عملی:

۱. کاربر پیام/تصویر ارسال می‌کند ← App Server

۲. App Server شناسه کاربر را (hash شده) به همراه متن به Moderation API می‌فرستد (user=hashed_id)

۳. Moderation API پاسخ می‌دهد (flagged, categories, scores)

۴. سیستم داخلی واکنش می‌دهد:

اگر flagged == false ← منتشر کن
اگر flagged == true و score > high_threshold ← بلافاصله بلاک کن + increment(user.violation_count)
اگر flagged == true و بین thresholds ← enqueue برای Human Review

۵. سیاست‌های مبتنی‌بر شناسه: اگر user.violation_count در یک بازه زمانی مشخص از حد گذشت ← اعمال محدودیت خودکار (rate limit, temp ban, require verification)

۶. گزارش‌گیری: اگر الگوهای مشابه از چند شناسه ظاهر شد ← بررسی برای حملات سازمان‌یافته (coordinated abuse)

مثال تصمیم‌گیری (Decision Matrix)

category_score	action immediate	escalate to human	update user state
> 0.9	Block	Yes	violation_count++
0.6–0.9	Hold / Warn	Yes (recommended)	violation_count++
0.3–0.6	Allow with note	Optional	maybe log
< 0.3	Allow	No	no change

چند مزیت واقعی از ترکیب:

کاهش false positives از طریق بررسی رفتار (مثلا یک‌بار خطا کمتری اهمیت دارد نسبت به تکرار)
واکنش‌های متناسب (جایگزینی بلوک کلی با محدودسازی هوشمند)
داده بهتر برای گزارش‌ به OpenAI و اقدامات قانونی اگر لازم باشد

بهترین روش‌های پیاده‌سازی End-User ID

بهترین روش های پیاده سازی End-User ID

بر اساس توصیه‌های رسمی OpenAI بهترین روش‌های پیاده‌سازی End-User ID عبارت است از:

۱) تولید و هش کردن شناسه

از الگوریتم‌های استاندارد SHA-256 یا SHA-3 استفاده کنید (مثال: SHA-256(user_id + salt)).
Salt: می‌توانید یک server-side salt ثابت یا per-client salt داشته باشید؛ ولی اگر salt را ذخیره می‌کنید، آن را امن نگهدارید (KMS).
نمونه در پایتون: hashlib.sha256((user_id + SECRET_SALT).encode()).hexdigest()

۲) انواع شناسه‌ها

persistent_user_id برای کاربران ثبت‌نام‌شده (هش‌شده).
session_id برای کاربران مهمان (هر بار ایجاد و کوتاه‌مدت).
device_fingerprint فقط در جایی که قانون اجازه می‌دهد و شفاف اطلاع داده شده است.

۳) ذخیره و حفاظت

نگهداری فقط در دیتابیس امن با رمزنگاری at-rest (AES-256) و مدیریت کلید (KMS).
دسترسی نقش‌محور (RBAC): فقط افراد و سرویس‌هایی که نیاز دارند به شناسه‌ها دسترسی داشته باشند.
حداقل نگهداری (data retention): سیاست زمانی برای حذف شناسه‌های قدیمی (مثلا بعد از ۱ سال) داشته باشند.

۴) رعایت حریم خصوصی و انطباق حقوقی

در Privacy Policy صراحتا اعلام کنید که شناسه هش‌شده برای تشخیص سوءاستفاده ارسال می‌شود.
بررسی کنید که آیا طبق GDPR نیاز به DPIA (Data Protection Impact Assessment) هست؛ برای سیستمی که داده‌‌ها را pseudonymize می‌کند معمولا توصیه می‌شود.
در برخی حوزه‌ها (مثل EU) مشاوره حقوقی بگیرید تا ببینید آیا ارسال pseudonymous id نیاز به مبنای قانونی (consent / legitimate interest) دارد.

۵) لاگینگ و شفافیت

لاگ‌های moderation باید: hashed_user, timestamp, category, score, action را داشته باشند.
اجازه دهید کاربر برای اعتراض (appeal) وجود داشته باشد؛ سیستم باید این فرایند را پشتیبانی کند و لاگ‌ها در دسترس تیم بررسی انسانی باشد.

۶) راهکارهای امنیتی عملیاتی

استفاده از KMS برای ذخیره‌ی SECRET_SALT
rotateکردن کلیدها (key rotation) طبق برنامه
استفاده از TLS برای همه ترافیک
مانیتورینگ دسترسی به دیتابیس برای تشخیص رفتار مشکوک

جمع‌بندی نهایی

End-User ID یک ابزار کنترلی هوشمند برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند بین امنیت سیستم و حریم خصوصی کاربران تعادل برقرار کنند. این شناسه اگر به‌درستی پیاده‌سازی شود، می‌تواند بدون نقض حقوق کاربران، به‌طور موثری مانع سوءاستفاده از APIهای OpenAI جلوگیری کند.

در دنیایی که ابزارهای هوش مصنوعی روزبه‌روز در دسترس‌تر می‌شوند، داشتن چنین لایه امنیتی، دیگر یک انتخاب لوکس نیست بلکه یک ضرورت فنی و اخلاقی است.

منابع

platform.openai.com

سوالات متداول

end-user IDs شناسه‌هایی هستند که به هر کاربر نهایی اختصاص داده می‌شوند و همراه با درخواست‌های API ارسال می‌شوند تا OpenAI بتواند الگوهای سوءاستفاده، رفتارهای مشکوک و تخلفات احتمالی را بهتر شناسایی کند.

خیر، به شرطی که:
از اطلاعات واقعی مانند ایمیل یا شماره موبایل استفاده نشود
فقط از شناسه‌های داخلی و هش‌شده به‌عنوان end-user IDs استفاده شود
در این صورت، حریم خصوصی کاربران کاملاً حفظ می‌شود.

API Key هویت اپلیکیشن شما را مشخص می‌کند
end-user IDs هویت کاربر نهایی داخل همان اپلیکیشن را مشخص می‌کند
این دو مکمل یکدیگر هستند، نه جایگزین هم.

به‌صورت استاندارد، end-user IDs داخل بخش metadata یا user در درخواست API ارسال می‌شود تا به هر تعامل یک هویت کاربری یکتا نسبت داده شود.

بهترین روش‌ها:
استفاده از UUID
هش کردن شناسه کاربر در دیتابیس
عدم استفاده از اطلاعات شخصی واقعی
هدف این است که end-user IDs قابل ردیابی داخلی باشند، اما افشاکننده هویت واقعی نباشند.