産業オペレーションにAIを導入する最も安全な方法。
産業用AIは消費者向けAIよりも高いセキュリティ基準を満たす必要があります。DBR77 Vectorは、データ主権、監査可能性、運用安全性が譲れない環境のためにゼロから設計されました。クライアントデータはモデルの学習に使用されません。すべてのデプロイメントはCI/CDパイプライン全体を通じてバージョン管理され、監査可能です。
顧客データでの学習なし · オンプレミス対応 · 完全監査可能なパイプライン · 分離されたデプロイオプション · SOC2/GDPR準拠
セキュリティアーキテクチャ
産業用AIセキュリティの6つの柱。
DBR77 Vectorのあらゆる側面 — 学習データからデプロイメント、推論まで — エンタープライズセキュリティ、法務、OT要件を満たすように設計されています。
お客様のデータはモデルの学習に使用されません
DBR77 Vectorは、クライアントの生産データ、ドキュメント、クエリをモデル学習に使用しません。学習ベースは匿名化された過去のケースのみで構成されています。
- クライアントデータは学習やファインチューニングに使用されません
- クエリと出力はセッション後に保存されません
- 推論パイプラインと学習パイプラインの完全な分離
設計によるデプロイメント分離
すべてのデプロイメントモデル — オンプレミス、プライベートAPI、共有 — は、アップグレードではなくデフォルトとして分離を備えて設計されています。
- オンプレミス：クライアントネットワークからデータ流出ゼロ
- プライベートAPI：専用コンピュート、マルチテナンシーなし
- 共有API：エンタープライズセキュリティポリシー、セッション分離
人間の承認がループに残る
Vectorは意思決定のためのインテリジェンスレイヤーであり、自律的な権限ではありません。すべての推奨は人間の意思決定ループ内にあります。
- AIが助言し、人間が決定・承認する
- 監査目的のトレース可能な推奨ロジック
- 明示的な人間の承認なしに自律的な実行なし
エンタープライズガバナンスとの整合
Vectorは、エンタープライズの調達、法務、ITセキュリティレビューを通過するように構築されています — 回避するためではなく。
- SOC2、GDPR、データレジデンシーとの整合
- ソーストレーサビリティを備えた監査対応出力
- ロールベースのアクセス制御と保存時・転送時の暗号化
匿名化された学習、データ収集ではない
モデルの継続的改善は、クライアント固有の情報のコピーや記憶ではなく、匿名化された産業パターンに基づいています。
- 生データではなく変革成果からのパターン学習
- 学習ベースにクライアント識別子、図面、独自の数値なし
- セキュリティレビュー用の透明な方法論
OTとITの融合のために構築
Vectorは、産業用AIがOTセキュリティ要件とITガバナンスフレームワークの両方を同時に満たす必要があることを理解しています。
- エアギャップおよび制限されたネットワーク環境との互換性
- 推論中の必須外部APIコールなし
- 稼働時間と安全性が譲れない環境向けに設計
比較
DBR77 Vector vs. パブリックLLM — セキュリティの並列比較。
ほとんどのパブリックLLMは産業環境向けに設計されていません。エンタープライズセキュリティチームにとって最も重要な次元でVectorがどのように比較されるかをご覧ください。
| 評価軸 | DBR77 Vector | パブリックLLM |
|---|---|---|
| 学習に使用されるデータ | 匿名化された過去のケースのみ。クライアントデータは学習に使用されません。 | インターネットデータで学習。オプトアウトしない限り、ユーザー入力が改善に使用される場合があります。 |
| データレジデンシー | オンプレミス、プライベートクラウド、またはリージョン固有のホスティング。クライアントが選択。 | プロバイダーのクラウドインフラでデータが処理されます。レジデンシー制御は限定的。 |
| クエリと出力の保存 | セッション後の永続的な保存なし。クライアントが保持を制御。 | クエリがプロバイダーによってログ、保存、レビューされる場合があります。 |
| ネットワーク依存性 | オンプレミスは完全にオフラインで実行。プライベートAPIは内部ネットワークのみ必要。 | すべてのクエリでプロバイダーのサーバーへのインターネット接続が必要。 |
| マルチテナンシー | オンプレミスとプライベートAPIはシングルテナント。共有APIはセッション分離を使用。 | すべてのユーザー間で共有されるマルチテナントインフラ。 |
| 調達とコンプライアンス | エンタープライズセキュリティ、法務、OTレビューを通過するように設計。 | エンタープライズセキュリティポリシーによってブロックまたは制限されることが多い。 |
パイプラインセキュリティ
コードから推論まで監査可能。
デプロイメントパイプラインのすべてのステップはバージョン管理、自動化、トレース可能です。
ソース管理
すべてのモデルコード、アダプターの重み、デプロイメント設定はバージョン管理されたリポジトリに存在します。すべての変更は追跡、レビューされ、帰属可能です。
自動化デプロイパイプライン
コードからデプロイまでを結ぶ自動化パイプライン。手作業なし、未追跡変更なし、リリース工程全体にわたる完全な監査証跡を提供します。
分離された実行環境
モデルは分離されたDockerコンテナ内で実行されます。セッション間の共有状態なし。推論コール後のクエリや出力の永続的な保存なし。
セキュアな環境でVectorをご覧になりますか？
デモを予約して完全なセキュリティアーキテクチャをご覧いただくか、お客様の要件に合ったデプロイメントモデルをお選びください。