La forma más segura de llevar IA a las operaciones industriales.
La IA industrial debe cumplir un estándar de seguridad más alto que la IA de consumo. DBR77 Vector fue diseñado desde cero para entornos donde la soberanía de datos, la auditabilidad y la seguridad operativa no son negociables. Ningún dato del cliente entrena el modelo. Cada despliegue está versionado y es auditable a través de todo el pipeline CI/CD.
Sin entrenamiento con datos del cliente · Listo para on-premise · Pipeline totalmente auditable · Opciones de despliegue aisladas · Alineado con SOC2/GDPR
ARQUITECTURA DE SEGURIDAD
Seis pilares de seguridad de IA industrial.
Cada aspecto de DBR77 Vector — desde los datos de entrenamiento hasta el despliegue y la inferencia — está diseñado para satisfacer los requisitos de seguridad empresarial, legales y de OT.
Sus datos nunca entrenan el modelo
DBR77 Vector no utiliza datos de producción, documentos ni consultas del cliente para el entrenamiento del modelo. La base de entrenamiento consiste exclusivamente en casos históricos anonimizados.
- Ningún dato del cliente se usa para entrenamiento o ajuste fino
- Las consultas y resultados no se almacenan más allá de la sesión
- Separación completa entre pipelines de inferencia y entrenamiento
Aislamiento de despliegue por diseño
Cada modelo de despliegue — en sus instalaciones, API privada o compartida — está diseñado con el aislamiento como valor por defecto, no como una mejora.
- En sus instalaciones: ningún dato abandona la red del cliente
- API privada: cómputo dedicado, sin multitenencia
- API compartida: políticas de seguridad empresarial, aislamiento de sesión
La aprobación humana permanece en el bucle
Vector es una capa de inteligencia para decisiones, no una autoridad autónoma. Cada recomendación se sitúa dentro de un bucle de decisión humana.
- La IA aconseja, los humanos deciden y aprueban
- Lógica de recomendación trazable para fines de auditoría
- Sin ejecución autónoma sin autorización humana explícita
Alineación con gobernanza empresarial
Vector está construido para superar las revisiones de compras, legales y seguridad de TI empresariales — no para eludirlas.
- Alineación con SOC2, GDPR y residencia de datos
- Resultados aptos para auditoría con trazabilidad de origen
- Control de acceso basado en roles y cifrado en reposo y en tránsito
Aprendizaje anonimizado, no recopilación de datos
La mejora continua del modelo se basa en patrones industriales anonimizados, no en copiar o memorizar información específica del cliente.
- Aprendizaje de patrones a partir de resultados de transformación, no de datos brutos
- Sin identificadores de cliente, planos ni cifras propietarias en la base de entrenamiento
- Metodología transparente disponible para revisión de seguridad
Diseñado para la convergencia OT y TI
Vector entiende que la IA industrial debe satisfacer simultáneamente los requisitos de seguridad de OT y los marcos de gobernanza de TI.
- Compatible con entornos de red aislados y restringidos
- Sin llamadas obligatorias a API externas durante la inferencia
- Diseñado para entornos donde el tiempo de actividad y la seguridad no son negociables
COMPARACIÓN
DBR77 Vector vs. LLMs públicos — seguridad lado a lado.
La mayoría de los LLMs públicos no fueron diseñados para entornos industriales. Así es como Vector se compara en las dimensiones que más importan a los equipos de seguridad empresarial.
| Dimensión | DBR77 Vector | LLM público |
|---|---|---|
| Datos usados para entrenamiento | Solo casos históricos anonimizados. Ningún dato del cliente se usa para entrenamiento. | Entrenado con datos de internet. Puede usar entradas de usuario para mejoras a menos que se opte por no hacerlo. |
| Residencia de datos | En sus instalaciones, cloud privado o alojamiento específico por región. El cliente elige. | Datos procesados en la infraestructura cloud del proveedor. Control limitado de residencia. |
| Almacenamiento de consultas y resultados | Sin almacenamiento persistente más allá de la sesión. El cliente controla la retención. | Las consultas pueden ser registradas, almacenadas y revisadas por el proveedor. |
| Dependencia de red | En sus instalaciones funciona completamente sin conexión. La API privada requiere solo red interna. | Requiere conexión a internet a los servidores del proveedor para cada consulta. |
| Multitenencia | En sus instalaciones y API privada son de un solo tenant. La API compartida usa aislamiento de sesión. | Infraestructura multitenant compartida entre todos los usuarios. |
| Compras y cumplimiento | Diseñado para superar revisiones de seguridad empresarial, legales y de OT. | A menudo bloqueado o restringido por políticas de seguridad empresarial. |
SEGURIDAD DEL PIPELINE
Auditable desde el código hasta la inferencia.
Cada paso en el pipeline de despliegue está versionado, automatizado y es trazable.
Control de código fuente
Todo el código del modelo, los pesos del adaptador y las configuraciones de despliegue residen en repositorios con control de versiones. Cada cambio se rastrea, revisa y es atribuible.
Pipeline automatizado de despliegue
Pipeline automatizado desde código hasta despliegue. Sin pasos manuales, sin cambios sin rastrear y con una pista completa de auditoría a lo largo de todo el proceso de release.
Entorno aislado de ejecución
El modelo se ejecuta dentro de un contenedor Docker aislado. Sin estado compartido entre sesiones. Sin almacenamiento persistente de consultas o resultados más allá de la llamada de inferencia.
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