Najbezpieczniejszy sposób na wprowadzenie AI do operacji przemysłowych.
Przemysłowe AI musi spełniać wyższy standard bezpieczeństwa niż AI konsumenckie. DBR77 Vector został zaprojektowany od podstaw dla środowisk, w których suwerenność danych, audytowalność i bezpieczeństwo operacyjne są nienegocjowalne. Żadne dane klienta nie trenują modelu. Każde wdrożenie jest wersjonowane i audytowalne w całym pipeline wdrożeniowym.
Bez treningu na danych klientów · Gotowy on-premise · W pełni audytowalny pipeline · Izolowane opcje wdrożenia · Zgodność SOC2/GDPR
ARCHITEKTURA BEZPIECZEŃSTWA
Sześć filarów bezpieczeństwa przemysłowego AI.
Każdy aspekt DBR77 Vector — od danych treningowych po wdrożenie i inferencję — jest zaprojektowany, aby spełnić wymagania bezpieczeństwa enterprise, prawne i OT.
Dane klienta nigdy nie trenują modelu
DBR77 Vector nie wykorzystuje danych produkcyjnych, dokumentów ani zapytań klientów do treningu modelu. Baza treningowa składa się wyłącznie z zanonimizowanych przypadków historycznych.
- Żadne dane klientów nie są wykorzystywane do treningu ani dostrajania
- Zapytania i wyniki nie są przechowywane poza sesją
- Pełne rozdzielenie pipeline'ów inferencji i treningu
Izolacja wdrożenia z założenia
Każdy model wdrożenia — on-premise, prywatne API lub współdzielony — jest zaprojektowany z izolacją jako domyślną, nie jako upgrade.
- On-premise: zero danych opuszcza sieć klienta
- Prywatne API: dedykowane zasoby obliczeniowe, bez multi-tenancy
- Współdzielone API: polityki bezpieczeństwa enterprise, izolacja sesji
Zatwierdzenie przez człowieka pozostaje w pętli
Vector to warstwa inteligencji dla decyzji, nie autonomiczny autorytet. Każda rekomendacja znajduje się w pętli decyzyjnej człowieka.
- AI doradza, ludzie decydują i zatwierdzają
- Identyfikowalna logika rekomendacji do celów audytu
- Brak autonomicznego wykonania bez wyraźnej autoryzacji człowieka
Zgodność z governance enterprise
Vector jest zbudowany, aby przejść przeglądy zamówień, prawne i bezpieczeństwa IT w enterprise — nie aby je omijać.
- Zgodność z SOC2, GDPR i wymogami rezydencji danych
- Wyniki przyjazne audytowi z identyfikowalnością źródeł
- Kontrola dostępu oparta na rolach i szyfrowanie w spoczynku i w tranzycie
Zanonimizowane uczenie, nie zbieranie danych
Ciągłe doskonalenie modelu opiera się na zanonimizowanych wzorcach przemysłowych, nie na kopiowaniu lub zapamiętywaniu informacji specyficznych dla klienta.
- Uczenie wzorców z wyników transformacji, nie z surowych danych
- Brak identyfikatorów klientów, rysunków ani zastrzeżonych danych w bazie treningowej
- Transparentna metodologia dostępna do przeglądu bezpieczeństwa
Zbudowany dla konwergencji OT i IT
Vector rozumie, że przemysłowe AI musi jednocześnie spełniać wymagania bezpieczeństwa OT i ramy governance IT.
- Kompatybilny ze środowiskami sieci izolowanych i o ograniczonym dostępie
- Brak obowiązkowych zewnętrznych wywołań API podczas inferencji
- Zaprojektowany dla środowisk, w których czas pracy i bezpieczeństwo są bezdyskusyjne
PORÓWNANIE
DBR77 Vector vs. publiczne LLM — bezpieczeństwo obok siebie.
Większość publicznych LLM nie została zaprojektowana dla środowisk przemysłowych. Oto jak Vector wypada w wymiarach najważniejszych dla zespołów bezpieczeństwa enterprise.
| Wymiar | DBR77 Vector | Publiczny LLM |
|---|---|---|
| Dane wykorzystywane do treningu | Wyłącznie zanonimizowane przypadki historyczne. Żadne dane klientów nie są wykorzystywane do treningu. | Trenowany na danych z internetu. Może wykorzystywać dane użytkowników do ulepszania, chyba że zrezygnowano. |
| Rezydencja danych | On-premise, chmura prywatna lub hosting w określonym regionie. Klient wybiera. | Dane przetwarzane w infrastrukturze chmurowej dostawcy. Ograniczona kontrola rezydencji. |
| Przechowywanie zapytań i wyników | Brak trwałego przechowywania poza sesją. Klient kontroluje retencję. | Zapytania mogą być logowane, przechowywane i przeglądane przez dostawcę. |
| Zależność od sieci | On-premise działa w pełni offline. Prywatne API wymaga tylko sieci wewnętrznej. | Wymaga połączenia internetowego z serwerami dostawcy dla każdego zapytania. |
| Multi-tenancy | On-premise i prywatne API są single-tenant. Współdzielone API wykorzystuje izolację sesji. | Infrastruktura multi-tenant współdzielona między wszystkimi użytkownikami. |
| Zamówienia i compliance | Zaprojektowany, aby przejść przeglądy bezpieczeństwa enterprise, prawne i OT. | Często blokowany lub ograniczany przez polityki bezpieczeństwa enterprise. |
BEZPIECZEŃSTWO PIPELINE
Audytowalny od kodu do inferencji.
Każdy krok w pipeline wdrożeniowym jest wersjonowany, zautomatyzowany i identyfikowalny.
Kontrola wersji
Cały kod modelu i konfiguracje wdrożeniowe znajdują się w repozytoriach z kontrolą wersji. Każda zmiana jest śledzona, przeglądana i przypisywalna.
Zautomatyzowany pipeline wdrożeniowy
Zautomatyzowany pipeline od kodu do wdrożenia. Bez kroków manualnych, bez nieśledzonych zmian i z pełną ścieżką audytu przez cały proces release.
Izolowane środowisko uruchomieniowe
Model działa w izolowanym środowisku uruchomieniowym z wyraźną separacją między sesjami i bez trwałego przechowywania zapytań lub odpowiedzi poza samym wywołaniem inferencji.
Gotowy, aby zobaczyć Vector w bezpiecznym środowisku?
Umów demo, aby zobaczyć pełną architekturę bezpieczeństwa, lub wybierz model wdrożenia dopasowany do wymagań.