A · Local AI
Lokalna inferencja LLM, modele klasy 70B tam, gdzie pozwala architektura i kwantyzacja, długi kontekst, embeddings, reranking i prywatny RAG.
// Projekt badawczy · Reference Node R1
Status: architektura docelowa · 180-dniowy pilotaż badawczy · poszukiwanie partnerówSovereign AI Security Node R1
Lokalna, suwerenna infrastruktura AI do bezpiecznej analizy kodu, oceny systemów agentowych i prywatnych workflow cyberbezpieczeństwa.
SKOPION Sovereign AI Security Node to planowany, kontrolowany program badawczo-rozwojowy. Reference Node R1 opisuje docelową architekturę profesjonalnej stacji roboczej dla powtarzalnych lokalnych workloadów AI, software security i assurance z walidacją człowieka.
Reference Node R1 jest architekturą docelową, a nie posiadanym obecnie systemem. SKOPION nie deklaruje posiadania wymienionych komponentów, partnerstwa z producentami ani ich rekomendacji. Równoważne profesjonalne platformy pozostają w zakresie oceny.
Dla kogo jest pilotaż
- Partnerzy technologiczni oceniający stacje robocze, GPU, CPU lub platformy
- MŚP i organizacje publiczne z ściśle ograniczonymi, autoryzowanymi przypadkami AI security
- Partnerzy badawczy i inżynieryjni zainteresowani defensywną, powtarzalną walidacją
Problem
Wrażliwy kod źródłowy, dane incydentów i dowody nie zawsze powinny trafiać do zewnętrznych usług AI. Duże modele lokalne, długie konteksty, deterministyczne narzędzia bezpieczeństwa i agentowe środowiska testowe wymagają stabilnej, izolowalnej platformy. R1 ma mierzyć realną wartość lokalnego przetwarzania bez zastępowania dowodów opinią modelu.
Reference Node R1 — architektura docelowa
Konfiguracja jest mierzalnym punktem wyjścia pilotażu, nie deklaracją zakupu ani posiadania. Równoważne profesjonalne komponenty mogą być porównywane według tych samych bramek.
R1 · 01
CPU
AMD Ryzen Threadripper PRO 9985WX, klasa 64 rdzeni, lub równoważna profesjonalna platforma workstation do kompilacji, analiz równoległych i fuzzingu CPU.
R1 · 02
GPU
1 × NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell z 96 GB ECC VRAM jako cel referencyjny do lokalnej inferencji i adaptacji modeli; Max-Q 96 GB jako wariant energooszczędny.
R1 · 03
Pamięć systemowa
256 GB DDR5 ECC RDIMM jako cel dla długich kontekstów, równoległych narzędzi, danych wektorowych i powtarzalnych testów.
R1 · 04
Storage
2 TB NVMe na system i toolchain oraz 8 TB NVMe na modele, datasety i dowody — albo równoważny, bezpiecznie segmentowany szybki układ.
R1 · 05
Sieć
10 GbE jako cel dla kontrolowanego transferu danych, backupu i integracji laboratoryjnej; bez niekontrolowanego zdalnego dostępu.
R1 · 06
Systemy operacyjne
Ubuntu 24.04 LTS jako główna baza badawcza; Windows 11 Pro / WSL2 tylko tam, gdzie wymaga tego narzędzie lub kompatybilność.
Rzeczywiste workloady R1
Każdy workload pozostaje defensywny, pisemnie autoryzowany i mierzalny. Wsparcie GPU nie zastępuje fuzzingu CPU, narzędzi deterministycznych ani oceny człowieka.
B · Secure Software Analysis
Analiza kodu źródłowego, korelacja narzędzi deterministycznych, automatyczna triage oraz kontrolowane badania jakości i bezpieczeństwa oprogramowania.
C · Fuzzing Support
CPU realizuje kompilację i równoległe testy; AI wspiera grupowanie crashy, analizę harnessów, triage i priorytetyzację. Bez publikowania workflow exploit development.
D · Agentic AI Assurance
Autoryzowana ocena bezpieczeństwa użycia narzędzi, odporności na prompt injection, excessive agency, bezpieczeństwa RAG i kontroli human-in-the-loop.
E · OSINT / EASM / Incident Analysis
Korelacja źródeł publicznych, klasyfikacja dokumentów, strukturyzacja dowodów i defensywne workflow wsparcia incydentów.
F · Specialised Model Adaptation
Eksperymenty LoRA i QLoRA, gdy są technicznie uzasadnione, oraz domenowe embeddings, rerankery i klasyfikatory.
Zasady sovereign-by-design
Minimalizacja danych
Tylko dane wymagane do zatwierdzonego celu oceny lub benchmarku.
Kontrolowalne przetwarzanie
Udokumentowane miejsca przechowywania, zależności dostawców, ścieżki sieciowe i reguły usuwania.
Przenośność
Dowody, konfiguracja i wyniki powinny być dostępne w otwartych, eksportowalnych formatach.
Brak ukrytego użycia
Bez nieuzgodnionego trenowania na danych partnera i bez mieszania danych klientów.
Human-in-the-loop
Wynik modelu jest sygnałem, nie dowodem. Istotne ustalenia wymagają korelacji deterministycznej, odtworzenia i kontroli negatywnej.
180-dniowy pilotaż
Faza 1 · Baseline & Hardening
Wdrożenie, izolacja, udokumentowana konfiguracja, powtarzalność i pomiary bazowe.
Faza 2 · Local AI
Inferencja LLM/VLM, kontekst, zachowanie pamięci, lokalność danych i kontrolowany pomiar jakości.
Faza 3 · Software Security
Bezpieczna analiza kodu, korelacja narzędzi deterministycznych i workloady triage.
Faza 4 · Agentic AI
Autoryzowana ocena multi-agent i tool-use z regułami przerwania oraz akceptacją człowieka.
Faza 5 · Optymalizacja
Wydajność, pobór mocy, stabilność, termika i powtarzalność.
Faza 6 · Raport
Raport benchmarkowy, wnioski architektoniczne, bezpieczny demonstrator i — wyłącznie po wspólnej akceptacji — anonimowe case study.
Mierzalne bramki R1
Demonstracja nie jest kryterium sukcesu. Plany pomiarów, datasety i granice są ustalane wcześniej; wyniki zawierają niepewność i kontrole negatywne.
- Powtarzalność konfiguracji, danych testowych i wyników
- Latencja, przepustowość i zużycie zasobów dla określonych workloadów
- Stabilność, pobór mocy i zachowanie termiczne w długich testach
- Weryfikowalna lokalność danych i kontrolowane ścieżki sieciowe
- False-positive rate i skrócenie czasu triage dzięki wsparciu AI
- Feedback o kompatybilności i architekturze poparty przejrzystymi dowodami
Technology partnership
Szukamy partnerów do profesjonalnej, ograniczonej czasowo ewaluacji. Cel, model użyczenia lub wkładu, własność, dozwolone testy, dane, publikacja i warunki zwrotu są uzgadniane pisemnie przed pracą techniczną.
Możliwe modele
- →Evaluation workstation
- →Ewaluacja GPU, CPU lub platformy
- →Użyczenie na 180 dni
- →Wkład komponentowy
- →Warunki projektowe
- →Walidacja techniczna
- →Wspólnie zatwierdzone case study
Co SKOPION może dostarczyć
- →Powtarzalne wyniki benchmarków
- →Feedback o kompatybilności, stabilności i architekturze
- →Anonimowe case study po wspólnej akceptacji
- →Bezpieczny demonstrator techniczny
- →Publiczne podziękowanie wyłącznie po pisemnej zgodzie
Warunki
- →Wskazani opiekunowie biznesowi i techniczni
- →Jasny zakres ewaluacji, własność, czas i zasady zwrotu
- →Gotowość do oceny dowodów, feedbacku i kontrolowanych re-testów
Jasne granice
- —Bez testów nieautoryzowanych lub zakłócających produkcję
- —Bez autonomicznego blokowania, zmian lub egzekwowania w systemach partnera
- —Bez danych klientów, poświadczeń lub nieopublikowanych podatności jako świadczenia dla partnera
- —Bez niekontrolowanego zdalnego dostępu i wyłączności bez oddzielnej umowy
- —Bez obietnic zero-dayów, liczby ustaleń lub payoutów
- —Bez deklaracji finansowania, programu, posiadania lub partnerstwa bez publicznego potwierdzenia