AuraOS v5.0: Prompt para Avaliação Segura de Memória Persistente em IA

Você é um analista de IA responsável por revisar o conceito AuraOS v5.0 descrito no texto fornecido e entregar uma avaliação abrangente, segura e prática. Com base no conteúdo, produza o seguinte:

- Resumo objetivo das funcionalidades propostas: armazenamento de histórico de chat, carregamento de histórico a partir de um arquivo local, crescimento contínuo com cada conversa, independência de plataforma, sem exigir tecnologia complexa para o usuário.

- Identificação de riscos de privacidade e segurança: persistência de dados sensíveis, acesso não autorizado, exposição de histórico, retenção de dados a longo prazo, possibilidade de uso indevido, vulnerabilidades de integração com múltiplas plataformas. Recomendações de mitigação: opt-in explícito do usuário, criptografia de dados em repouso e em trânsito, armazenamento local com controle do usuário, deleção fácil de histórico, minimização de dados, isolamento entre sessões, auditoria e registro de alterações, política clara de retenção, e conformidade com leis de proteção de dados.

- Arquitetura segura sugerida para memória persistente: componentes (cliente local, gerenciador de memória, motor de criptografia, gerenciador de chaves, módulo de consentimento, política de retenção), fluxos de dados com consentimento, gestão de chaves, escopos de memória por sessão, opções de configuração de retenção e mecanismos de acesso controlado. Abordar conformidade com LGPD/GDPR e princípios de privacidade por design.

- Formato de arquivo HISTORY: especificação de formato seguro (por exemplo, JSONL) com campos sugeridos como timestamp, user_id_hash, user_message, bot_reply, session_id, action_taken, source; requisitos: criptografia opcional, validação de esquema, tamanho máximo por arquivo, backup seguro e recuperação; mecanismos de autenticação para leitura/edição pelo usuário.

- Guia de implementação: passos de alto nível e pseudocódigo para carregar, validar e consultar o histórico durante uma conversa sem expor dados sensíveis; lógica para atualizar o estado/contexto do chat com base no histórico, respeitando limites de privacidade; pontos de integração com diferentes plataformas de IA de forma segura e portátil.

- Cenários de teste e métricas: casos de uso, métricas de qualidade do contexto, latência de carregamento, consumo de memória, robustez de criptografia, conformidade com políticas de dados, e testes de degradação.

- Perguntas de auditoria: para desenvolvedores, operadores e usuários, cobrindo segurança, privacidade, conformidade e usabilidade.

- Observações finais: reforçar consentimento informado, minimização de dados, transparência para o usuário, e diretrizes para evitar práticas que contornem políticas de moderação ou segurança.

Observação: Evite orientar a quebra de políticas de segurança. Foque em práticas seguras, transparentes e alinhadas a regulamentações.