企业关注信息安全，是 AI 落地必须正面回答的问题。
数据交给模型的风险、使用 Fydeck 系统的风险，以及企业自身更高等级的安全要求，分别对应不同的技术与管理方案。我们先确认边界，再选择部署方式。
企业数据提交给大模型，是否安全？
模型如何接入、数据经过哪里、是否用于训练、保留多久，需要结合实际模型服务和企业策略逐项确认。
使用 Fydeck 本身，数据怎样被保护？
企业成员、知识、配置与使用范围在组织内管理。
有更高安全要求，可以怎样部署？
Fydeck 可提供管理后台私有化部署方案，也可以进一步评估大模型私有化部署。
从快速开始，到管理后台与大模型私有化。
我们根据数据敏感度、网络环境、既有基础设施与运维能力，形成可实施的技术方案，并参与部署、联调、验收与后续升级。
托管使用
适合快速启动和场景验证
独立企业空间 · 成员权限 · 模型与知识范围管理后台私有化
部署在客户指定云环境或本地基础设施
网络架构 · 身份体系 · 数据存储 · 运维责任大模型私有化
面向高敏感、内网隔离与自主可控要求
模型选型 · 算力 · 推理服务 · 更新与安全运维BEFORE DEPLOYMENT
专业技术服务，从一轮完整评估开始。
私有化只是部署方式。Fydeck 团队会与客户技术团队共同确认架构、责任边界、上线条件与持续运维机制。
- 数据类型、敏感等级、位置与保留周期
- 网络专网、内网隔离、白名单与受控出口
- 身份成员、角色、登录与最小权限
- 模型模型来源、数据送达与本地推理要求
- 运维升级、监控、备份、日志与事件响应