政府机构AI数据准备：安全分级和气隙要求
政府和国防机构如何在气隙环境中准备保密和敏感数据用于AI模型训练——涵盖CMMC、FedRAMP、ITAR和安全分级处理。
政府和国防机构正在为文档分析、情报处理、后勤优化和决策支持采用AI。这些模型的训练数据来自政府文档档案——其中大部分是保密、敏感或受严格处理要求约束的，使基于云的数据准备成为不可能。
为什么政府数据准备不同
安全分级处理： 每份文档、每个提取的数据点和每个训练样本都继承其来源的安全分级。
气隙操作： 保密网络（SIPRNet、JWICS）与互联网物理隔离。需要云连接的数据准备工具被取消资格。
人员安全： 只有获得许可的人员才能访问保密数据。需要与设施身份管理绑定的用户认证和基于角色的访问控制。
合规框架
- CMMC：国防工业基地承包商必需
- FedRAMP：联邦风险和授权管理计划
- ITAR：与国防物品相关的技术数据受ITAR控制
- NIST 800-171/172：保护CUI的安全要求
政府工具选择标准
- 真正的气隙操作：零网络连接下工作
- 原生桌面应用：避免Docker在保密环境中的复杂性
- 完整审计跟踪
- 本地AI能力：使用本地模型（Ollama/llama.cpp）
- ATO文档支持
Ertas Data Suite作为使用Tauri（Rust + React）构建的原生桌面应用满足这些标准，完全气隙操作。通过Ollama/llama.cpp的本地LLM推理提供无数据外泄的AI辅助功能。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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