面向政府机构的主权 AI 数据准备

Ertas Data Suite 为政府机构提供气隙、本地部署的数据准备流水线，用于从敏感政府记录中构建 AI 训练数据集——维护数据主权并满足联邦安全框架要求。

The Challenges You Face

政府数据——公民记录、执法档案、国防信息、基础设施数据——必须始终处于政府控制之下。FedRAMP、FISMA、CMMC 和机构专用政策禁止在未经授权的外部系统上处理敏感数据。

CUI、秘密和绝密级别的数据无法被大多数商业 AI 工具处理。即使获得 FedRAMP 授权的云服务也可能无法满足某些数据类型的要求，而授权过程需要数年时间。

联邦表格、监管申报、情报报告和采购文件遵循政府专用格式、缩写规范和密级标记系统，这些是商业数据工具无法理解的。

政府使用 AI 必须透明、可问责且可审计。行政命令和 OMB 指南要求各机构记录 AI 模型的训练方式、使用的数据以及决策过程——这些是临时性 ML 工作流无法满足的要求。

Ertas Data Suite 是一款原生桌面应用，以完全气隙模式运行——无网络连接、无遥测、无外部依赖。将其安装在任何密级边界后的政府工作站上，以零数据泄露风险从最敏感的政府数据中准备 AI 训练数据集。

五模块流水线处理完整的数据准备生命周期。导入模块规范化政府文件格式——PDF、XML 模式、定宽文本文件和数据库导出。清洗模块标准化格式，处理政府专用缩写，并删除无关内容。标注模块为主题专家提供结构化界面来标注数据。增强模块生成受控变体以实现均衡训练。导出模块生成带有完整来源信息的版本化数据集。

每项操作都记录在不可篡改的审计追踪中，记录谁处理了什么数据、何时处理以及应用了什么转换——提供联邦 AI 治理框架所要求的问责文档。

Data Suite

Data Suite 在零网络连接下运行。无 DNS 查询、无更新检查、无任何形式的遥测。该应用是自包含的，在完全没有网络接口的工作站上也能正常运行——适用于 SCIF 和涉密环境。

Data Suite

导入模块处理政府标准格式，包括 PDF/A、XML 模式（NIEM 等）、遗留系统的定宽文本导出和联邦数据库的结构化数据。可针对机构专用格式配置自定义解析器。

Vault

不可篡改的审计日志以 NIST AI RMF、OMB M-24-10 和 EO 14110 关于 AI 问责的指导所要求的详细程度捕获每项操作。以与机构 ISSO 文档要求兼容的格式导出审计记录。

Data Suite

政府分析师、情报专业人员和领域专家使用标注模块的结构化界面标注数据。他们的机构知识被编码到训练数据集中，而无需数据科学技能。

Data Suite 的气隙架构满足 NIST SP 800-171 和 CMMC Level 3 对 CUI 处理的要求，无需在工作站现有 ATO 之外增加额外的安全控制。
政府机构已使用 Data Suite 从受控非密信息中准备训练数据集，无需修改其现有安全架构或获取新的 ATO。
不可篡改的审计追踪提供了 OMB M-24-10 对使用 AI 进行影响个人权利或安全的决策过程的机构所要求的文档。
没有数据科学背景的主题专家已使用 Data Suite 的引导工作流准备了高质量的标注数据集，推动了之前因缺乏持有安全许可的 ML 工程师而受阻的 AI 项目。
Data Suite 的确定性流水线确保相同输入始终产生相同输出——这是 NIST AI 风险管理框架中可复现性标准的要求。

一个联邦机构希望训练一个模型，按复杂度分类传入的信息公开（FOIA）请求并将其路由至适当的处理团队。分析师在机构 CUI 区域内的工作站上打开 Ertas Data Suite，通过导入模块导入 8,000 份历史 FOIA 请求，并运行清洗模块规范化各种提交格式。

经验丰富的 FOIA 官员使用标注模块按复杂度层级、主题领域和典型响应时间分类每份请求。增强模块为代表性不足的请求类型生成变体。导出模块生成带有完整监管链文档的版本化 JSONL 数据集。

数据集通过批准的介质传输到机构的训练环境，生成的分类模型对传入的请求进行预筛——将复杂案件立即路由给资深官员，并将常规请求批量处理以提高效率。平均初始路由时间从数天缩短到数分钟，并配有满足 OMB 报告要求的完整审计文档。

Ertas for Document Classification

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