Tożsamość
SSO, MFA, role, grupy i kontekst użytkownika.
Zobacz rozwiązanie →AI Security
Bezpieczeństwo nie jest dodatkiem. Jest architekturą.
Projektujemy rozwiązania AI tak, aby uwzględniały klasy danych, tożsamość, uprawnienia, audyt, retencję, sieć, źródła wiedzy i kontrolę nad działaniami agentów.
Warstwy bezpieczeństwa
Model to tylko jeden element systemu.
Największe ryzyka często wynikają z niewłaściwego dostępu do danych, narzędzi lub konfiguracji, a nie z samego LLM.
Dane
Klasyfikacja, szyfrowanie, retencja, backup i lokalizacja danych.
Zobacz rozwiązanie →RAG ACL
Filtrowanie źródeł i fragmentów zgodnie z uprawnieniami.
Zobacz rozwiązanie →Audyt
Logi zapytań, narzędzi, zmian konfiguracji i zdarzeń bezpieczeństwa.
Zobacz rozwiązanie →Agenci
Least privilege, allowlista narzędzi, walidacja parametrów i human approval.
Zobacz rozwiązanie →Lifecycle
Wersje modeli, testy, aktualizacje, obserwowalność i procedury rollback.
Zobacz rozwiązanie →Private AI zmniejsza powierzchnię ekspozycji danych na zewnętrzne usługi, ale nie zastępuje dojrzałej polityki bezpieczeństwa. Lokalny model nadal wymaga ochrony infrastruktury, kont administracyjnych, źródeł wiedzy i interfejsów API.
Governance
Pytania, które zadajemy przed wdrożeniem.
Dobra architektura zaczyna się od klasyfikacji ryzyka i odpowiedzialności.
Dane i wiedza
- Jakie klasy danych trafią do AI?
- Gdzie mogą być przetwarzane i przechowywane?
- Kto może przeszukiwać poszczególne źródła?
- Jak długo przechowujemy logi?
Działania i modele
- Czy system tylko odpowiada, czy także wykonuje akcje?
- Które akcje wymagają człowieka?
- Kto może zmieniać model, prompt i narzędzia?
- Jak mierzymy jakość i reagujemy na regresję?