الطريقة الأكثر أمانًا لإدخال الذكاء الاصطناعي في العمليات الصناعية.
الذكاء الاصطناعي الصناعي يجب أن يلبي معايير أمان أعلى من الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي. صُمم DBR77 Vector من الأساس لبيئات حيث سيادة البيانات وقابلية التدقيق والسلامة التشغيلية غير قابلة للتفاوض. لا تدرّب بيانات العملاء النموذج. كل عملية نشر مُرقّمة وقابلة للتدقيق عبر خط أنابيب CI/CD الكامل.
بدون تدريب على بيانات العملاء · جاهز للتشغيل المحلي · خط قابل للتدقيق بالكامل · خيارات نشر معزولة · متوافق مع SOC2/GDPR
بنية الأمان
ستة أركان لأمان الذكاء الاصطناعي الصناعي.
كل جانب من DBR77 Vector — من بيانات التدريب إلى النشر إلى الاستدلال — مصمم لتلبية متطلبات أمان المؤسسات والقانون وOT.
بياناتك لا تدرّب النموذج أبدًا
لا يستخدم DBR77 Vector بيانات إنتاج العملاء أو مستنداتهم أو استعلاماتهم لتدريب النموذج. قاعدة التدريب تتكون حصريًا من حالات تاريخية مجهولة الهوية.
- لا تُستخدم بيانات العملاء للتدريب أو الضبط الدقيق
- لا تُخزّن الاستعلامات والمخرجات بعد الجلسة
- فصل كامل بين خطوط أنابيب الاستدلال والتدريب
عزل النشر بالتصميم
كل نموذج نشر — محلي أو API خاص أو مشترك — مصمم بالعزل كإعداد افتراضي وليس كترقية.
- التشغيل المحلي: لا بيانات تغادر شبكة العميل
- API خاص: حوسبة مخصصة، بدون تعدد مستأجرين
- API مشترك: سياسات أمان مؤسسية، عزل الجلسات
الموافقة البشرية تبقى في الحلقة
Vector هو طبقة ذكاء للقرارات وليس سلطة مستقلة. كل توصية تقع ضمن حلقة قرار بشري.
- الذكاء الاصطناعي ينصح، البشر يقررون ويوافقون
- منطق توصية قابل للتتبع لأغراض التدقيق
- بدون تنفيذ مستقل دون تفويض بشري صريح
التوافق مع حوكمة المؤسسات
Vector مبني ليجتاز مراجعات المشتريات والقانون وأمان تقنية المعلومات في المؤسسات — وليس للالتفاف عليها.
- توافق مع SOC2 وGDPR وإقامة البيانات
- مخرجات صديقة للتدقيق مع تتبع المصدر
- تحكم وصول قائم على الأدوار وتشفير أثناء الراحة والنقل
تعلم مجهول الهوية وليس حصاد بيانات
التحسين المستمر للنموذج مبني على أنماط صناعية مجهولة الهوية وليس على نسخ أو حفظ معلومات خاصة بالعملاء.
- تعلم الأنماط من نتائج التحول وليس البيانات الخام
- بدون معرّفات عملاء أو رسومات أو أرقام خاصة في قاعدة التدريب
- منهجية شفافة متاحة للمراجعة الأمنية
مبني لتقارب OT وIT
يفهم Vector أن الذكاء الاصطناعي الصناعي يجب أن يلبي متطلبات أمان OT وأطر حوكمة IT في آن واحد.
- متوافق مع بيئات الشبكات المعزولة والمقيدة
- بدون استدعاءات API خارجية إلزامية أثناء الاستدلال
- مصمم لبيئات حيث وقت التشغيل والسلامة غير قابلين للتفاوض
المقارنة
DBR77 Vector مقابل نماذج LLM العامة — الأمان جنبًا إلى جنب.
معظم نماذج LLM العامة لم تُصمم للبيئات الصناعية. إليك كيف يقارن Vector على الأبعاد الأهم لفرق أمان المؤسسات.
| البُعد | DBR77 Vector | LLM عام |
|---|---|---|
| البيانات المستخدمة للتدريب | حالات تاريخية مجهولة الهوية فقط. لا تُستخدم بيانات العملاء للتدريب. | مدرّب على بيانات الإنترنت. قد يستخدم مدخلات المستخدمين للتحسين ما لم يُلغَ الاشتراك. |
| إقامة البيانات | تشغيل محلي أو سحابة خاصة أو استضافة خاصة بالمنطقة. العميل يختار. | البيانات تُعالج في البنية السحابية للمزود. تحكم محدود في الإقامة. |
| تخزين الاستعلامات والمخرجات | بدون تخزين دائم بعد الجلسة. العميل يتحكم في الاحتفاظ. | قد تُسجّل الاستعلامات وتُخزّن وتُراجع من قبل المزود. |
| الاعتماد على الشبكة | التشغيل المحلي يعمل بالكامل دون اتصال. API الخاص يتطلب فقط الشبكة الداخلية. | يتطلب اتصال إنترنت بخوادم المزود لكل استعلام. |
| تعدد المستأجرين | التشغيل المحلي وAPI الخاص مستأجر واحد. API المشترك يستخدم عزل الجلسات. | بنية تحتية متعددة المستأجرين مشتركة بين جميع المستخدمين. |
| المشتريات والامتثال | مصمم لاجتياز مراجعات أمان المؤسسات والقانون وOT. | غالبًا محظور أو مقيد بسياسات أمان المؤسسات. |
أمان خط الأنابيب
قابل للتدقيق من الكود إلى الاستدلال.
كل خطوة في خط أنابيب النشر مُرقّمة ومؤتمتة وقابلة للتتبع.
التحكم بالمصدر
جميع أكواد النموذج وأوزان المحوّل وتهيئات النشر موجودة في مستودعات خاضعة للتحكم بالإصدارات. كل تغيير مُتتبع ومُراجع وقابل للنسب.
خط نشر مؤتمت
خط مؤتمت من الكود إلى النشر. بدون خطوات يدوية، وبدون تغييرات غير متتبعة، ومع مسار تدقيق كامل عبر عملية الإصدار.
بيئة تشغيل معزولة
يعمل النموذج داخل حاوية Docker معزولة. بدون حالة مشتركة بين الجلسات. بدون تخزين دائم للاستعلامات أو المخرجات بعد استدعاء الاستدلال.
هل أنت مستعد لرؤية Vector في بيئة آمنة؟
احجز عرضًا تجريبيًا لرؤية بنية الأمان الكاملة، أو اختر نموذج النشر الذي يناسب متطلباتك.