A · Local AI
Lokale LLM-Inferenz, Modelle der 70B-Klasse soweit Architektur und Quantisierung es erlauben, Long-Context-Evaluierung, Embeddings, Reranking und private RAG.
// Forschungsprojekt · Reference Node R1
Status: Zielarchitektur · 180-Tage-Forschungspilot · PartnersucheSovereign AI Security Node R1
Lokale, souveräne AI-Infrastruktur für sichere Codeanalyse, Agentic-AI-Evaluierung und private Cybersecurity-Workflows.
SKOPION Sovereign AI Security Node ist ein geplantes, kontrolliertes Forschungs- und Entwicklungsprogramm. Reference Node R1 beschreibt eine professionelle Workstation-Zielarchitektur für reproduzierbare lokale KI-, Software-Security- und Assurance-Workloads mit menschlicher Validierung.
Reference Node R1 ist eine Zielarchitektur, kein bereits vorhandenes System. SKOPION behauptet weder den Besitz der genannten Komponenten noch eine Partnerschaft oder Empfehlung durch deren Hersteller. Gleichwertige professionelle Plattformen bleiben ausdrücklich möglich.
Für wen der Pilot gedacht ist
- Technologiepartner für Workstation-, GPU-, CPU- oder Plattform-Evaluierung
- KMU und öffentliche Organisationen mit klar begrenzten, autorisierten KI-Sicherheitsfällen
- Forschungs- und Engineering-Partner für defensive, reproduzierbare Validierung
Das Problem
Sensible Code-, Incident- und Evidenzdaten passen nicht immer in externe KI-Dienste. Gleichzeitig brauchen große lokale Modelle, lange Kontexte, deterministische Security-Tools und agentische Testumgebungen eine belastbare, isolierbare Plattform. R1 soll technisch messen, wo lokale Verarbeitung wirklich Mehrwert schafft — ohne Evidenz durch Modellmeinungen zu ersetzen.
Reference Node R1 — Zielarchitektur
Die Konfiguration ist ein messbarer Ausgangspunkt für den Pilot, keine Kauf- oder Besitzbehauptung. Gleichwertige professionelle Komponenten können anhand derselben Gates verglichen werden.
R1 · 01
CPU
AMD Ryzen Threadripper PRO 9985WX, 64-Core-Klasse, oder eine gleichwertige professionelle Workstation-Plattform für Kompilierung, parallele Analysen und CPU-Fuzzing.
R1 · 02
GPU
1 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell mit 96 GB ECC VRAM als Referenzziel für lokale Inferenz und Modellanpassung; Max-Q 96 GB als energieeffiziente Alternative.
R1 · 03
Systemspeicher
256 GB DDR5 ECC RDIMM als Ziel für große Kontexte, parallele Werkzeuge, Vektordaten und reproduzierbare Testläufe.
R1 · 04
Storage
2 TB NVMe für System und Toolchain plus 8 TB NVMe für Modelle, Datensätze und Evidenz — oder ein gleichwertiges, sicher segmentiertes High-Speed-Layout.
R1 · 05
Netzwerk
10 GbE als Ziel für kontrollierte Datenbewegung, Backup und Laborintegration; kein unkontrollierter Fernzugriff.
R1 · 06
Betriebssysteme
Ubuntu 24.04 LTS als primäre Forschungsbasis; Windows 11 Pro / WSL2 nur dort, wo Tool- oder Kompatibilitätsanforderungen es rechtfertigen.
Reale R1-Workloads
Alle Workloads bleiben defensiv, schriftlich autorisiert und messbar. GPU-Unterstützung ersetzt weder CPU-Fuzzing noch deterministische Werkzeuge oder menschliche Prüfung.
B · Secure Software Analysis
Quellcodeanalyse, Korrelation deterministischer Werkzeuge, automatisierte Triage und kontrollierte Software-Qualitäts- und Sicherheitsforschung.
C · Fuzzing Support
CPU übernimmt Kompilierung und parallele Testläufe; KI unterstützt Crash-Clustering, Harness-Analyse, Triage und Priorisierung. Kein veröffentlichter Exploit-Workflow.
D · Agentic AI Assurance
Autorisierte Evaluierung von Tool-Nutzung, Prompt-Injection-Resistenz, Excessive Agency, RAG-Sicherheit und Human-in-the-loop-Kontrollen.
E · OSINT / EASM / Incident Analysis
Korrelation öffentlicher Quellen, Dokumentklassifikation, Evidenzstrukturierung und defensive Incident-Support-Workflows.
F · Specialised Model Adaptation
LoRA-/QLoRA-Experimente, sofern technisch sinnvoll, sowie domänenspezifische Embeddings, Reranker und Klassifikatoren.
Sovereign-by-design Prinzipien
Datenminimierung
Nur Daten, die für den freigegebenen Prüf- oder Benchmarkzweck erforderlich sind.
Kontrollierbare Verarbeitung
Dokumentierte Speicherorte, Anbieterabhängigkeiten, Netzwerkpfade und Löschregeln.
Portabilität
Evidenz, Konfiguration und Ergebnisse sollen in offenen, exportierbaren Formaten vorliegen.
Keine verdeckte Wiederverwendung
Keine Nutzung von Partnerdaten zum nicht vereinbarten Training und keine Vermischung zwischen Mandanten.
Human-in-the-loop
Modellausgaben sind Hinweise, kein Beweis. Relevante Befunde brauchen deterministische Korrelation, Reproduktion und Negativkontrollen.
180-Tage-Pilot
Phase 1 · Baseline & Hardening
Deployment, Isolation, dokumentierte Konfiguration, Reproduzierbarkeit und Baseline-Messungen.
Phase 2 · Local AI
LLM-/VLM-Inferenz, Kontext, Speicherverhalten, Datenlokalität und kontrollierte Qualitätsmessung.
Phase 3 · Software Security
Sichere Codeanalyse, deterministische Tool-Korrelation und Triage-Workloads.
Phase 4 · Agentic AI
Autorisierte Multi-Agent- und Tool-Use-Assurance mit Stop-Regeln und menschlicher Freigabe.
Phase 5 · Optimierung
Performance, Leistungsaufnahme, Stabilität, Thermik und Wiederholbarkeit.
Phase 6 · Report
Benchmarkbericht, Architekturfolgerungen, sicherer Demonstrator und — nur gemeinsam freigegeben — anonymisierte Fallstudie.
Messbare R1-Gates
Eine Demo ist kein Erfolgskriterium. Messpläne, Datensätze und Grenzen werden vorab festgelegt; Ergebnisse enthalten Unsicherheit und negative Kontrollen.
- Reproduzierbarkeit von Konfiguration, Testdaten und Ergebnissen
- Latenz, Durchsatz und Ressourcenverbrauch pro klar definiertem Workload
- Stabilität, Leistungsaufnahme und thermisches Verhalten über längere Läufe
- Nachweisbare Datenlokalität und kontrollierte Netzwerkpfade
- False-Positive-Rate und Zeitgewinn bei AI-unterstützter Triage
- Kompatibilitäts- und Architekturfeedback mit nachvollziehbarer Evidenz
Technology partnership
Gesucht werden Partner für einen professionellen, zeitlich begrenzten Evaluierungsrahmen. Zweck, Leih- oder Beitragsmodell, Eigentum, zulässige Tests, Daten, Veröffentlichungen und Rückgabe werden vor technischer Arbeit schriftlich vereinbart.
Mögliche Modelle
- →Evaluation Workstation
- →Evaluation GPU, CPU oder Plattform
- →180-Tage-Leihstellung
- →Komponentenbeitrag
- →Projektkonditionen
- →Technische Validierung
- →Gemeinsam freigegebene Fallstudie
Was SKOPION liefern kann
- →Reproduzierbare Benchmark-Ergebnisse
- →Kompatibilitäts-, Stabilitäts- und Architekturfeedback
- →Anonymisierte Fallstudie nach gemeinsamer Freigabe
- →Sicherer technischer Demonstrator
- →Öffentliche Nennung ausschließlich nach schriftlicher Zustimmung
Voraussetzungen
- →Benannte fachliche und technische Ansprechpartner
- →Klarer Evaluierungsumfang mit Eigentum, Laufzeit und Rückgaberegeln
- →Bereitschaft zu Evidenzprüfung, Feedback und kontrolliertem Re-Test
Klare Grenzen
- —Keine nicht autorisierten oder produktionsstörenden Tests
- —Keine autonome Sperrung, Änderung oder Durchsetzung in Partnersystemen
- —Keine Kundendaten, Zugangsdaten oder unveröffentlichten Schwachstellen als Partnerleistung
- —Kein unkontrollierter Remote-Zugriff und keine Exklusivität ohne separaten Vertrag
- —Keine Zero-Day-, Finding- oder Payout-Versprechen
- —Keine Förder-, Programm-, Eigentums- oder Partnerschaftsbehauptung ohne veröffentlichte Bestätigung