RBAC
Kontrola dostępu oparta na rolach
Uprawnienia do systemów AI i przepływów pracy są przypisywane na podstawie roli użytkownika w organizacji. Każda rola widzi tylko to, czego potrzebuje do pracy.
6 warstw bezpieczeństwa
Każdy system AiRange opiera się na sześciu spójnych warstwach zabezpieczeń. Od kontroli tożsamości i ochrony danych, przez zarządzanie ryzykiem i compliance, po monitoring i audyt — każda warstwa odpowiada za inny obszar i razem tworzą kompletny stos bezpieczeństwa.
Funkcje platformy AiRange – bezpieczeństwo i governance według kategorii
- Kontrola tożsamości i dostępu
- Ochrona danych
- Zarządzanie ryzykiem
- Compliance i governance
- Monitoring i observability
- Audyt i rozliczalność
Kontrola tożsamości i dostępu
ABAC
Kontrola dostępu oparta na atrybutach
Dostęp jest przyznawany dynamicznie na podstawie zestawu atrybutów: tożsamości użytkownika, kontekstu danych i warunków środowiskowych. Granularna alternatywa dla RBAC.
MFA
Uwierzytelnianie wieloskładnikowe
Dodatkowe warstwy weryfikacji tożsamości poza hasłem, zabezpieczające dostęp do systemów i asystentów AI przed nieautoryzowanym logowaniem.
SSO
Single Sign-On
Jedno logowanie zapewnia dostęp do wszystkich połączonych platform AI i systemów enterprise. Centralne zarządzanie tożsamością bez powielania danych uwierzytelniających.
IAM
Zarządzanie tożsamością i dostępem
Centralny system zarządzający całym cyklem życia tożsamości użytkowników i ich uprawnień w ekosystemie AI – od nadania po odwołanie dostępu.
ZTA
Architektura Zero Trust
Każde żądanie dostępu do danych i systemów AI jest weryfikowane niezależnie od źródła. Platforma nie ufa domyślnie żadnemu użytkownikowi ani urządzeniu w sieci.
Ochrona danych
VDB
Bezpieczna baza wektorowa
Osadzenia (embeddings) i systemy RAG są przechowywane w izolowanej, szyfrowanej bazie wektorowej, niedostępnej bez autoryzacji. Chroni wiedzę firmową przed wyciekiem.
PIPE
Bezpieczne potoki danych
Dane przepływające przez platformę – od zapytania użytkownika po odpowiedź modelu – są zabezpieczone na każdym etapie przetwarzania, przesyłania i przechowywania.
TOKEN
Tokenizacja danych wrażliwych
Wrażliwe informacje (np. numery kart, PESEL) są zastępowane nieczytelnymi tokenami przed wysłaniem do modelu AI. Oryginalne dane pozostają w bezpiecznym magazynie.
ENC
Szyfrowanie danych
Wszystkie dane są szyfrowane zarówno w spoczynku (at rest), jak i podczas przesyłania (in transit) przez wszystkie komponenty platformy AI.
MASK
Maskowanie danych
Dane osobowe i wrażliwe są automatycznie ukrywane lub zamazywane w zapytaniach przed ich przekazaniem do modelu. Kluczowy mechanizm anonimizacji platformy.
DLP
Zapobieganie utracie danych
Platforma monitoruje prompty, odpowiedzi i pipeline'y pod kątem nieautoryzowanego wycieku poufnych danych – zarówno przez użytkowników, jak i przez sam model.
Zarządzanie ryzykiem
RISK
Ocena ryzyka
Automatyczna ocena potencjalnych zagrożeń w odpowiedziach i zachowaniu modelu. Każde wyjście AI otrzymuje ocenę ryzyka przed dostarczeniem do użytkownika.
DRIFT
Wykrywanie dryfu modelu
Ciągłe monitorowanie degradacji jakości modelu w czasie. System alarmuje, gdy odpowiedzi AI zaczynają odbiegać od oczekiwanego poziomu trafności i spójności.
BIAS
Wykrywanie uprzedzeń
Platforma identyfikuje niesprawiedliwe lub skrzywione odpowiedzi modelu, umożliwiając korektę zanim dotrą do użytkownika końcowego.
HALL
Wykrywanie halucynacji
Automatyczna weryfikacja odpowiedzi modelu pod kątem wymyślonych lub niepotwierdzonych informacji. Zmniejsza ryzyko dezinformacji w środowisku produkcyjnym.
THREAT
Analiza zagrożeń
Identyfikacja nowych podatności i wektorów ataków na systemy AI, w tym prompt injection, jailbreaking i inne próby obejścia zabezpieczeń modelu.
REDT
Red Team Testing
Symulowane ataki na platformę w celu wykrycia słabych punktów przed ich eksploatacją przez rzeczywistych napastników. Proaktywna weryfikacja bezpieczeństwa.
Compliance i governance
RESP
Mapowanie odpowiedzialności
Każda decyzja AI ma przypisanego właściciela. Platforma definiuje, kto odpowiada za wyniki modelu – zarówno wewnętrznie, jak i wobec regulatorów.
POLICY
Egzekwowanie polityk
Działania AI są ograniczone predefiniowanymi regułami organizacji. Model nie może wykonywać operacji poza zatwierdzonym zakresem polityk bezpieczeństwa.
DOC
Dokumentacja systemów AI
Automatyczne prowadzenie dokumentacji modeli, zbiorów danych i przepływów pracy. Niezbędne do audytów, certyfikacji i spełnienia wymogów regulacyjnych.
ISO42K
Zgodność z ISO 42001
Platforma jest zbudowana zgodnie z międzynarodowym standardem zarządzania systemami AI, zapewniając ramę governance akceptowaną przez audytorów i regulatorów.
AIACT
Zgodność z EU AI Act
Wbudowane mechanizmy spełnienia wymagań europejskiego rozporządzenia AI Act, klasyfikacja ryzyka systemów i obowiązki dokumentacyjne dla systemów wysokiego ryzyka.
GDPR
Zgodność z RODO
Wszystkie przetwarzanie danych przez AI odbywa się zgodnie z wymogami RODO – anonimizacja, minimalizacja danych i respektowanie praw podmiotów danych.
Monitoring i observability
BIL
Kontrola kosztów
Jednolity model kosztów. Wsparcie modeli kosztowych prepaid, postpaid. Ustalane limity dla użytkowników kosztów
USAGE
Analityka użytkowania
Szczegółowe dane o tym, jak poszczególne zespoły korzystają z asystentów AI – najpopularniejsze zapytania, obciążenie systemu i wzorce adopcji narzędzi.
MON
Monitoring w czasie rzeczywistym
Ciągłe śledzenie wydajności i niezawodności systemów AI. Dashboardy operacyjne pozwalają wykrywać anomalie zanim wpłyną na użytkowników końcowych.
ANOM
Wykrywanie anomalii
Automatyczna identyfikacja nietypowych wzorców w zachowaniu modeli AI – nagłych zmian w odpowiedziach, podejrzanych zapytań lub nieoczekiwanych wyników.
LAT
Monitoring opóźnień
Śledzenie czasów odpowiedzi we wszystkich komponentach platformy. Automatyczne alerty przy przekroczeniu progów SLA dla krytycznych aplikacji AI.
PERF
Śledzenie wydajności
Mierzenie dokładności, efektywności i jakości wyników AI w czasie. Podstawa do ciągłego doskonalenia modeli i konfiguracji asystentów.
Audyt i rozliczalność
AUDIT
Audytowalność systemu
Możliwość pełnego przeglądu i weryfikacji każdego zachowania systemu AI. Niezbędna do spełnienia wymagań audytów wewnętrznych i zewnętrznych.
TRACE
Śledzenie decyzji AI
Kompletne logi każdej decyzji modelu i operacji na danych. Pozwala odtworzyć pełną ścieżkę od zapytania użytkownika do wygenerowanej odpowiedzi.
LOG
Rejestrowanie zdarzeń
Szczegółowe logowanie wejść, wyjść i akcji systemowych. Podstawa forensiki i analizy incydentów bezpieczeństwa w środowisku AI.
RCause
Analiza przyczyn źródłowych
Narzędzia do diagnozowania błędów i nieprawidłowych odpowiedzi AI. Identyfikuje konkretną przyczynę awarii – czy to w danych, modelu, czy konfiguracji asystenta.
ESC
Eskalacja do człowieka
Automatyczne przekierowanie spraw wysokiego ryzyka do weryfikacji przez człowieka. Gwarantuje nadzór ludzki nad krytycznymi decyzjami podejmowanymi przez AI.
APPR
Systemy zatwierdzania
Wymaganie ludzkiej akceptacji przed wykonaniem krytycznych operacji przez AI. Wbudowana pętla kontrolna dla działań o wysokim wpływie na organizację (Human-in-the-Loop).