Nộp đơn sáng chế:
Phân tán bí mật cho RAG doanh nghiệp

Yêu cầu bảo vệ dữ liệu trong RAG doanh nghiệp

Trong hệ thống RAG, tài liệu gốc, dữ liệu biểu diễn dưới dạng vector (embedding), nội dung truy xuất, yêu cầu gửi tới mô hình (prompt) và câu trả lời có thể được lưu tại nhiều thành phần. Việc tập trung tri thức nghiệp vụ tạo nguy cơ lộ dữ liệu nếu kho lưu trữ, cơ chế phân quyền hoặc môi trường xử lý bị xâm phạm.

1. Rủi ro tại kho lưu trữ
   Văn bản gốc, embedding và nhật ký hệ thống cần được bảo vệ phù hợp với mức độ nhạy cảm. Nơi lưu dữ liệu và cách kiểm soát truy cập phụ thuộc vào kiến trúc; cơ sở dữ liệu vector không nhất thiết chứa toàn bộ tài liệu gốc.
2. Rủi ro lộ thông tin xác thực và khóa
   Khi thông tin xác thực hoặc khóa mã hóa bị lộ, dữ liệu trong phạm vi truy cập tương ứng có thể bị ảnh hưởng. Vì vậy, toàn hệ thống vẫn cần quản lý khóa và phân vùng truy cập.
3. Quyền truy cập đặc quyền
   Quyền quản trị cần được giới hạn, phân tách trách nhiệm và kiểm tra, giám sát để giảm nguy cơ lộ thông tin nhạy cảm.

Ba chức năng được công bố

ZENMU Engine sử dụng phép biến đổi all-or-nothing (AONT) để biến đổi dữ liệu rồi phân tán thành nhiều mảnh. Khi kết hợp với RAG, dữ liệu nguồn được lưu ở các vị trí khác nhau; chỉ phần thông tin được phép sử dụng mới được khôi phục để xử lý. Cơ chế này bổ sung cho các biện pháp kiểm soát truy cập và bảo vệ mạng.

1. Lưu trữ phân tán các mảnh dữ liệu đã biến đổi
   Theo thiết kế công bố, một mảnh riêng lẻ không đủ để khôi phục dữ liệu gốc. Hiệu quả bảo vệ phụ thuộc vào phương pháp biến đổi, cách tách biệt nơi lưu trữ và quyền truy cập, cũng như việc kiểm soát quá trình khôi phục.
2. Tái tạo tạm thời để xử lý
   Thông tin cần thiết được khôi phục tạm thời trong bộ nhớ cho thao tác đã cấp quyền và được thiết kế để xóa sau khi xử lý. Nhật ký, bộ nhớ đệm, bản sao lưu và các dịch vụ liên quan vẫn cần được kiểm soát riêng để tránh lưu lại bản sao ngoài dự kiến.
3. Bảo vệ prompt và câu trả lời
   Theo thông cáo, cơ chế bảo vệ phân tán còn áp dụng cho prompt, câu trả lời và dữ liệu liên quan được lưu trữ. Phạm vi ghi nhật ký, thời hạn lưu và quyền truy cập được xác định theo môi trường triển khai.

Mục tiêu bảo mật và giới hạn triển khai

Phương pháp này nhằm giảm nguy cơ lộ tri thức mật khi một thành phần lưu trữ riêng lẻ bị xâm phạm. Thiết kế bảo mật tổng thể còn cần bao quát embedding, phân quyền, quá trình xử lý dữ liệu, mô hình bên ngoài và công tác vận hành.

1. Giảm tập trung rủi ro tái tạo dữ liệu
   AONT phân tán những phần dữ liệu cần thiết để khôi phục thông tin gốc. Hệ thống vẫn cần quản lý thông tin xác thực, mã hóa đường truyền và các khóa khác được sử dụng trong môi trường triển khai.
2. Tính toàn vẹn và tính sẵn sàng
   Mảnh dữ liệu bị hỏng có thể khiến thông tin gốc không khôi phục được. Cơ chế này không tự phát hiện nội dung độc hại trong tài liệu nguồn hoặc ngăn chặn đầu độc dữ liệu; hệ thống vẫn cần xác thực nguồn và có phương án khôi phục.
3. Hạn chế truy cập nội dung được bảo vệ
   Thiết kế phân tán nhằm ngăn việc khôi phục thông tin khi chỉ có quyền truy cập một phần dữ liệu. Với quản trị viên có thể truy cập đủ số mảnh hoặc môi trường xử lý, hệ thống vẫn phải giới hạn quyền và giám sát phù hợp.

Định hướng tiếp theo

Theo thông cáo tháng 05/2026, quá trình đánh giá bảo mật tại Viện Khoa học và Công nghệ Công nghiệp Tiên tiến Quốc gia Nhật Bản (AIST) bắt đầu từ tháng 04/2026. Các bên đồng thời dự kiến phát triển nguyên mẫu và triển khai cùng những khách hàng đầu tiên. Tại thời điểm công bố, thông cáo chưa nêu kết quả đánh giá, chứng nhận bảo mật hoặc việc cấp bằng sáng chế.

Thông tin đơn đăng ký sáng chế

Thông tin doanh nghiệp

Aegis Application Co., Ltd.

Aegis Application hỗ trợ xác định yêu cầu AI, xây dựng đề xuất, đánh giá kỹ thuật và lập kế hoạch triển khai cùng khách hàng và đối tác công nghệ. Trong dự án này, công ty điều phối yêu cầu nghiệp vụ và hỗ trợ triển khai.

ZenmuTech, Inc.

ZenmuTech cung cấp các công nghệ bảo vệ dữ liệu như ZENMU Engine SDK, ZENMU Virtual Drive và nền tảng tính toán bảo mật Query Ahead®. Dự án này ứng dụng năng lực bảo vệ dữ liệu phân tán của công ty.

Technica AI Inc.

Technica kết hợp nghiên cứu AI, phát triển kỹ thuật và tích hợp hệ thống để đưa AI vào hoạt động doanh nghiệp. Là đơn vị phát triển nền tảng tri thức AIKNOW, Technica đảm nhận thiết kế và triển khai nền tảng RAG trong dự án hợp tác này.

Thông tin liên hệ báo chí

Thông cáo này được phát hành qua PR TIMES (ZenmuTech, Inc.).