Der sicherste Weg, KI in industrielle Abläufe zu bringen.
Industrielle KI muss einen höheren Sicherheitsstandard erfüllen als Consumer-KI. DBR77 Vector wurde von Grund auf für Umgebungen konzipiert, in denen Datensouveränität, Auditierbarkeit und Betriebssicherheit nicht verhandelbar sind. Keine Kundendaten trainieren das Modell. Jedes Deployment ist versioniert und über die gesamte CI/CD-Pipeline auditierbar.
Kein Training auf Kundendaten · On-Premise-fähig · Vollständig auditierbare Pipeline · Isolierte Deployment-Optionen · SOC2/GDPR-konform
SICHERHEITSARCHITEKTUR
Sechs Säulen industrieller KI-Sicherheit.
Jeder Aspekt von DBR77 Vector — vom Trainingsdatensatz über das Deployment bis zur Inferenz — ist darauf ausgelegt, Enterprise-Sicherheits-, Rechts- und OT-Anforderungen zu erfüllen.
Ihre Daten trainieren niemals das Modell
DBR77 Vector verwendet keine Kundenproduktionsdaten, -dokumente oder -anfragen für das Modelltraining. Die Trainingsbasis besteht ausschließlich aus anonymisierten historischen Fällen.
- Keine Kundendaten werden für Training oder Feinabstimmung verwendet
- Anfragen und Ausgaben werden nicht über die Sitzung hinaus gespeichert
- Vollständige Trennung zwischen Inferenz- und Trainings-Pipelines
Deployment-Isolation by Design
Jedes Deployment-Modell — On-Premise, private API oder Shared — ist mit Isolation als Standard konzipiert, nicht als Upgrade.
- On-Premise: Null Daten verlassen das Kundennetzwerk
- Private API: Dediziertes Compute, keine Mehrmandantenfähigkeit
- Shared API: Enterprise-Sicherheitsrichtlinien, Sitzungsisolation
Menschliche Freigabe bleibt im Prozess
Vector ist eine Intelligenzschicht für Entscheidungen, keine autonome Autorität. Jede Empfehlung befindet sich innerhalb eines menschlichen Entscheidungsprozesses.
- KI berät, Menschen entscheiden und genehmigen
- Nachverfolgbare Empfehlungslogik für Audit-Zwecke
- Keine autonome Ausführung ohne ausdrückliche menschliche Autorisierung
Enterprise-Governance-Konformität
Vector ist darauf ausgelegt, Enterprise-Beschaffungs-, Rechts- und IT-Sicherheitsprüfungen zu bestehen — nicht sie zu umgehen.
- SOC2-, GDPR- und Datenresidenz-Konformität
- Audit-freundliche Ausgaben mit Quellennachverfolgbarkeit
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle und Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung
Anonymisiertes Lernen, kein Data Harvesting
Die kontinuierliche Verbesserung des Modells basiert auf anonymisierten industriellen Mustern, nicht auf dem Kopieren oder Speichern kundenspezifischer Informationen.
- Musterlernen aus Transformationsergebnissen, nicht aus Rohdaten
- Keine Kundenidentifikatoren, Zeichnungen oder proprietären Zahlen in der Trainingsbasis
- Transparente Methodik zur Sicherheitsüberprüfung verfügbar
Gebaut für OT- und IT-Konvergenz
Vector versteht, dass industrielle KI sowohl OT-Sicherheitsanforderungen als auch IT-Governance-Frameworks gleichzeitig erfüllen muss.
- Kompatibel mit Air-Gapped- und eingeschränkten Netzwerkumgebungen
- Keine obligatorischen externen API-Aufrufe während der Inferenz
- Konzipiert für Umgebungen, in denen Verfügbarkeit und Sicherheit nicht verhandelbar sind
VERGLEICH
DBR77 Vector vs. öffentliche LLMs — Sicherheit im direkten Vergleich.
Die meisten öffentlichen LLMs wurden nicht für industrielle Umgebungen konzipiert. So schneidet Vector bei den Dimensionen ab, die für Enterprise-Sicherheitsteams am wichtigsten sind.
| Dimension | DBR77 Vector | Öffentliches LLM |
|---|---|---|
| Für Training verwendete Daten | Ausschließlich anonymisierte historische Fälle. Keine Kundendaten für das Training verwendet. | Trainiert auf Internetdaten. Kann Nutzereingaben zur Verbesserung verwenden, sofern nicht abgelehnt. |
| Datenresidenz | On-Premise, Private Cloud oder regionsspezifisches Hosting. Der Kunde entscheidet. | Daten werden in der Cloud-Infrastruktur des Anbieters verarbeitet. Eingeschränkte Residenzkontrolle. |
| Anfrage- und Ausgabespeicherung | Keine persistente Speicherung über die Sitzung hinaus. Der Kunde kontrolliert die Aufbewahrung. | Anfragen können vom Anbieter protokolliert, gespeichert und überprüft werden. |
| Netzwerkabhängigkeit | On-Premise läuft vollständig offline. Private API erfordert nur internes Netzwerk. | Erfordert Internetverbindung zu den Servern des Anbieters für jede Anfrage. |
| Mehrmandantenfähigkeit | On-Premise und private API sind Single-Tenant. Shared API nutzt Sitzungsisolation. | Mehrmandanten-Infrastruktur, geteilt zwischen allen Nutzern. |
| Beschaffung und Compliance | Konzipiert, um Enterprise-Sicherheits-, Rechts- und OT-Prüfungen zu bestehen. | Oft durch Enterprise-Sicherheitsrichtlinien blockiert oder eingeschränkt. |
PIPELINE-SICHERHEIT
Auditierbar vom Code bis zur Inferenz.
Jeder Schritt in der Deployment-Pipeline ist versioniert, automatisiert und nachverfolgbar.
Quellcodeverwaltung
Sämtlicher Modellcode, Adapter-Gewichte und Deployment-Konfigurationen befinden sich in versionskontrollierten Repositories. Jede Änderung wird verfolgt, überprüft und ist zuordenbar.
Automatisierte Deployment-Pipeline
Automatisierte Pipeline von Code bis Deployment. Keine manuellen Schritte, keine unverfolgten Änderungen und ein vollständiger Audit-Trail über den gesamten Release-Prozess.
Isolierte Laufzeitumgebung
Das Modell läuft in einem isolierten Docker-Container. Kein geteilter Zustand zwischen Sitzungen. Keine persistente Speicherung von Anfragen oder Ausgaben über den Inferenz-Aufruf hinaus.
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