Sicurezza

La fiducia è il prodotto.

Quasi tutta la sicurezza AI è una promessa di filtraggio. Quella di SweetHive è una proprietà del modello dati: un contenuto che non ti è mai stato visibile non può mai raggiungere la tua AI, perché l'ambito si decide alla scrittura, non alla domanda.

L'ambito è strutturale

L'albero dei permessi e la portata dell'AI sono un solo oggetto.

Non c'è un filtro separato da configurare male. Ciò che una persona — o il suo agente — può recuperare è esattamente ciò che i suoi gruppi possono vedere, dal suo livello dell'albero dei contesti in giù. Garanzie che derivano dal modello, non da una policy:

Deciso alla scrittura

Ogni messaggio, file e nota entra in un contesto indirizzato a dei gruppi. La visibilità si stabilisce quando il contenuto viene creato — mai sistemata a posteriori, mai dedotta al momento della domanda.

Audit per contesto

Ogni risposta dell'AI è riconducibile agli elementi esatti che aveva il diritto di leggere. Per ogni risposta puoi mostrare perché ciascuna fonte rientrava nell'ambito.

Gli agenti restano dentro i confini

Gli agenti ereditano il contesto in cui sono installati e vedono solo ciò che vedono i suoi gruppi. Nulla attraversa l'albero senza una condivisione esplicita.

Gira dove vivono i tuoi dati

L'agente va ai dati — i dati non vanno mai all'agente.

L'ambito non è solo un confine software. Le organizzazioni con nodi privati possono vincolare l'elaborazione sensibile e gli agenti al proprio hardware, così il lavoro delimitato gira dentro l'istituzione e i dati non escono mai. I carichi pesanti e non sensibili si espandono su una rete distribuita per elasticità e costo. Un orchestratore instrada ogni carico in base a sensibilità, latenza e costo — la policy la imposti tu, per ogni agente.

Carico del contesto AGENTE / JOB DELIMITATO Orchestratore SENSIBILITÀ · LATENZA · COSTO Nodi privati ON-PREM · I DATI RESTANO Rete distribuita ELASTICA · COSTO MINORE

Nodi privati — sovranità

Il lavoro sensibile, vincolato al contesto, è fissato alle macchine dell'istituzione. L'ambito è applicato fino all'hardware; la residenza dei dati resta sotto il tuo controllo.

Rete distribuita — elasticità

Il calcolo pesante e anonimo — indicizzazione, trascrizione, elaborazione su larga scala — si espande sulla rete. Il costo unitario cala man mano che cresce la capacità.

La policy la imposti tu

Per ogni agente: automatica (decide l'orchestratore), solo privata, o pubblica consentita. L'impostazione predefinita tiene il lavoro sensibile in casa.

Conformità e dati

Costruito per ambienti regolamentati e ad alta fiducia.

L'ostacolo all'AI in musei, scuole e aziende regolamentate è sempre la stessa domanda: dove vanno a finire i dati? La risposta di SweetHive è strutturale, ed è per questo che può essere adottata dove gli assistenti appoggiati su canali piatti non possono.

  • Scoping applicato strutturalmente — l'albero dei permessi e il confine di lettura dell'AI sono lo stesso oggetto.
  • Audit per contesto: ogni risposta dell'AI è riconducibile agli elementi che aveva il diritto di leggere.
  • Ospitato nell'UE, con residenza dei dati nell'UE.
  • Gli agenti possono essere vincolati a nodi privati on-premise — l'ambito è applicato fino all'hardware.
  • Gli agenti operano dentro i confini del contesto; nulla attraversa l'albero senza una condivisione.

Uno scoping che puoi verificare.

Una domanda, tre ruoli, tre risposte correttamente delimitate dallo stesso hive — ciascuna riconducibile esattamente a ciò che aveva il diritto di leggere.

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