安全

安全是交付结构,而非附加项。

Random Walk 从每一个私有 AI 项目的起点开始,定义数据边界、访问权限、评估证据、runtime 日志与所有权。

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边界

数据位于何处,模型如何使用它,结果如何流转。

训练材料、数据集包、模型权重、LoRA 适配器、融合模型、推理环境、外部接口与存储位置,都应纳入边界设计。

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Apple Silicon / 端侧

面向团队与个人开发者的本地模型迭代。

设备 / runtime 设置说明。

本地 GPU 服务器

在公司自有算力之内进行训练与推理。

环境记录与操作员 runbook。

私有云

具备受控访问路径的专用私有基础设施。

架构图与访问说明。

客户 VPC

部署在客户自有且已获批准的云边界之内。

数据流转登记与 runtime 记录。

离线隔离环境

为受限或断连环境设计的系统。

传输流程、更新路径与证据处理说明。

边缘设备

在设备、操作员、传感器或工业工作流附近进行推理。

设备群更新模型与轻量 runtime 说明。

证据

系统必须留下可审阅的证据。

数据来源、处理步骤、训练配置、模型融合、评估、部署版本、调用记录与关键变更,都应可追溯。

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约束登记记录隐私、合规与部署约束。
数据集清单记录来源、转换、排除项与保留策略。
训练运行记录记录模型、数据集、适配器、runtime 与参数。
评估报告保留行为测试、基准结果、失败案例与限制。
部署 runbook说明安装、访问、监控、回滚与所有权。
变更日志持续追踪模型、数据、适配器与 runtime 的变化。

责任

每一种能力都需要清晰的所有权。

我们定义由谁提供数据、谁批准使用、谁维护环境、谁审阅评估、谁作出发布决策。所有权不清的系统无法持久。

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Random Walk 贡献

架构、访问路径设计、部署 runbook、评估证据、文档包,以及客户侧审阅支持。

客户 / 顾问责任

法律依据、政策批准、身份提供方策略、用户配置、内部审计、认证与监管申报。

具备合规意识的工程支持。正式的法律、监管与认证判定,仍由客户及合格顾问负责。