보안

보안은 추가 기능이 아니라 제공 구조입니다.

Random Walk는 각 프라이빗 AI 프로젝트의 시작부터 데이터 경계, 접근 권한, 평가 증거, runtime 로그, 소유권을 정의합니다.

경계

데이터가 어디에 있고, 모델이 어떻게 사용하며, 결과가 어떻게 이동하는지.

학습 자료, 데이터셋 패키지, 모델 가중치, LoRA 어댑터, 융합 모델, 추론 환경, 외부 인터페이스, 저장 위치는 모두 경계 설계에 포함됩니다.

팀과 개인 개발자를 위한 로컬 모델 반복 작업.

디바이스 / runtime 설정 노트.

회사 소유 컴퓨트 안에서 수행하는 학습과 추론.

환경 기록 및 운영자 runbook.

통제된 접근 경로를 갖춘 전용 프라이빗 인프라스트럭처.

아키텍처 다이어그램 및 접근 노트.

고객이 자체 승인한 클라우드 경계 안에서의 배포.

데이터 이동 등록부 및 runtime 기록.

제한되거나 연결이 차단된 환경을 위해 설계된 시스템.

전송 절차, 업데이트 경로, 증거 처리 노트.

디바이스, 운영자, 센서 또는 산업 워크플로 가까이에서 수행하는 추론.

플릿 업데이트 모델 및 경량 runtime 노트.

증거

데이터 소스, 처리 단계, 학습 구성, 모델 융합, 평가, 배포 버전, 호출 기록, 주요 변경사항은 추적 가능해야 합니다.

제약 등록부프라이버시, 컴플라이언스, 배포 제약을 기록합니다.

데이터셋 매니페스트소스, 변환, 제외 항목, 보존 정책을 문서화합니다.

학습 실행 기록모델, 데이터셋, 어댑터, runtime, 파라미터를 기록합니다.

평가 리포트동작 테스트, 벤치마크 결과, 실패 사례, 제한사항을 보존합니다.

배포 runbook설치, 접근, 모니터링, 롤백, 소유권을 설명합니다.

변경 로그시간에 따른 모델, 데이터, 어댑터, runtime 변경을 추적합니다.

책임

누가 데이터를 제공하고, 누가 사용을 승인하며, 누가 환경을 유지하고, 누가 평가를 검토하며, 누가 릴리스 결정을 내리는지 정의합니다. 소유권이 불분명한 시스템은 오래 지속되지 않습니다.

아키텍처, 접근 경로 설계, 배포 runbook, 평가 증거, 문서 패키지, 고객 측 검토 지원.

법적 근거, 정책 승인, ID 제공자 정책, 사용자 프로비저닝, 내부 감사, 인증, 규제 신고.

컴플라이언스를 고려한 엔지니어링 지원. 공식적인 법률, 규제 및 인증 판단은 고객과 적격 자문가에게 있습니다.