访问与用途
认证 API、基于角色与用途的授权及源权限共同管理每项请求。
平台 · 私有 AI 核心
私有部署只是起点，治理让 AI 值得信赖。
纵深防御控制用于最小化证据、保留权限、约束权威、验证输出并记录决策。
本地部署可减少外部暴露，但位置本身并不能保证隐私、安全或合规。
设计合作伙伴路线图 当前构建不包含模型运行时，也不会调用任何模型：所有与模型相关的能力都会明确返回“模型未配置”状态。本页的架构、模型级别与硬件数据均为设计与规模目标，既非实测结果，也不构成受支持的生产规格。
不存在模型直接控制生产的路径；所有重要操作均受明确策略与授权约束。
客户掌控的信任边界
模型提出建议，控制负责验证，人员作出决定
- 最小化
推理前选择相关证据、遮蔽密钥并执行用途限制。
- 提出建议
获批模型返回结构化解释或建议。
- 验证
结构、确定性控制与策略服务将输出视为不可信输入。
- 授权
获授权人员审查重要建议。
- 执行与审计
仅获批流程执行，并记录证据、版本及决定。
数据控制
推理前先最小化数据
私有推理不应接收凭据、无限制代码仓库或每一条原始日志。
证据处理
脱敏、大小限制、密钥排除、可配置保留及隔离知识集合减少暴露。
网络与存储
默认无直接互联网、传输 TLS、按需静态加密及本地遥测支持受限运行。
AI 专项防御
检索与微调不会消除提示注入风险
即使所有服务均在本地，检索内容及模型输出仍是不可信输入。
内容隔离
指令与检索证据相互分离、有边界，并检查注入与知识投毒。
结构化验证
输出结构、允许操作、大小限制及确定性检查约束后续使用。
无无限制工具
系统提示既不是秘密也不是授权，模型不拥有长期生产权限。
供应链
准确掌握正在运行的内容
模型也是具有许可、来源、依赖及变更风险的软件制品。
验证制品
模型及软件使用签名或哈希验证，并配备模型与软件物料清单。
版本化配置
提示、适配器、量化、推理引擎及检索索引作为完整版本审批。
受控更新
支持离线的更新包、验收测试及回滚制品支撑治理变更。
审计与保障
让 AI 辅助可审查
审计范围和保留期限由客户决定，但部署必须保留足够谱系以调查结果。
决策谱系
记录请求身份、任务用途、证据引用、模型版本、检索来源、响应及最终决定。
人工否决
获授权审查员可拒绝建议、记录修正并触发重新评估或回滚。
公认指南
控制参考 NIST AI RMF、生成式 AI 配套文件及 OWASP LLM 风险指南；这并非认证声明。
运营边界
私有 AI 核心不作出的声明
明确限制可避免客户混淆模型能力、产品权限与完整安全覆盖。
不保证正确
输出可能不完整或错误，必须以证据为依据并经验证与审查。
不替代安全工具
不会取代漏洞扫描、杀毒、EDR、SIEM、访问控制或安全分析师。
不自动训练
客户数据不会自动写入权重；获批检索或适配须单独治理。
不作全面合规承诺
本地模型本身并不等同于隐私、监管合规或商业可互换性。
平台 · 私有 AI 核心
依据您的证据与工作负载进行配置
在采购硬件前，规模评估将明确部署级别、模型级别、经测试的容量范围、可用性设计及实施范围。