Unsere KI-Datensicherheitsdienste basieren auf einem Privacy-by-Design-Framework, das den Datenschutzbestimmungen von NIST CSF 2.0, CSA STAR CCM v4 und California CPUC entspricht. Wir unterstützen Versorgungskunden, regionale Energienetze und Energieinnovatoren bei der Verwaltung sensibler Daten, indem wir sichere Datenerfassungspipelines, anonymisierte Analysen und datenschutzgeschützte KI-Dienste anbieten. Unsere Architektur umfasst mehrschichtige Schutzmaßnahmen — einschließlich rollenbasiertem Zugriff, homomorphe Verschlüsselung, differenzierter Datenschutz und Verbundlernen —, um sicherzustellen, dass keine personenbezogenen Daten an Drittanbietermodelle oder externe Computerumgebungen weitergegeben werden. Wir verwenden synthetische Datengenerierung für sichere Innovationstests, sichere Berechnungen durch mehrere Parteien für gemeinsame Analysen zwischen Institutionen und kodieren alle sensiblen Variablen, bevor die Eingabeaufforderungen an große Sprachmodelle (LLMs) übertragen werden.
Mit Funktionen, die Risikosteuerung, Anomalieerkennung und sicheres Chatbot-Design umfassen, hilft ecoMetricX Kunden dabei, KI zu operationalisieren, ohne das Vertrauen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder die Kundentransparenz zu gefährden.
Ganz gleich, ob wir Demand-Response-Modelle, Prognosetools oder interaktive KI-Agenten einsetzen, unsere Systeme sind so konzipiert, dass sie Identität, Einwilligung und Datenintegrität über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg schützen.
ecoMetricX integriert formalen (α, δ) -differentiellen Datenschutz in Datenausgaben, die in Berichten und LLM-Anwendungen verwendet werden. Dies gewährleistet einen nachweisbaren Schutz vor Angriffen zur erneuten Identifizierung, selbst wenn KI-Agenten auf aggregierte Nutzungsmuster zugreifen.
Wir trainieren Machine-Learning-Modelle kollaborativ über Versorgungsunternehmen oder Kundensegmente hinweg mithilfe von Verbundlernen, speichern Rohdaten vor Ort und teilen nur verschlüsselte Modellaktualisierungen, um das Datenschutzrisiko bei dezentralen KI-Bereitstellungen zu minimieren.
ecoMetricX erzeugt originalgetreue, nicht identifizierbare synthetische Datensätze, die das tatsächliche Nutzungsverhalten widerspiegeln und KI-Tests, Algorithmusentwicklung und Sandbox-Experimente ermöglichen, ohne Live-Kundendaten preiszugeben.
Sensible Benutzerdaten werden transformiert und kodiert, bevor sie in große Sprachmodelle (LLMs) weitergegeben werden, wodurch sichergestellt wird, dass KI-Agenten nur mit sicheren Abstraktionen und nicht mit rohen persönlichen Informationen arbeiten.
Verschlüsselte Energieverbrauchsdaten können von KI-Modellen in Cloud-Umgebungen verarbeitet werden, ohne dass die Daten jemals entschlüsselt werden müssen. Dabei wird eine teilweise oder vollständig homomorphe Verschlüsselung genutzt, um sensible Rückschlüsse zu sichern.
Wir unterstützen gemeinsame KI-Analysen (z. B. Lastprognosen für mehrere Dienstprogramme oder DER-Optimierung) mithilfe kryptografischer SMPC-Protokolle, sodass jede Partei ein Ergebnis berechnen kann, ohne private Datensätze anderen zugänglich zu machen.
Jede KI-Entscheidung, Modellausgabe und systemübergreifende Interaktion wird in unveränderlichen Audit-Trails protokolliert, um die FIPP-Rechenschaftspflichten zu erfüllen. Diese Protokolle können politischen Regeln und Risikoschwellenwerten zugeordnet werden.
Wir implementieren Echtzeitwarnungen für ungewöhnliches Agentenverhalten, wie z. B. unerwartete Eskalationsaktionen oder Datenzugriffsmuster, und unterstützen so den sicheren Einsatz autonomer oder teilautonomer KI-Agenten.
Unsere Chatbot- und KI-Agentenarchitekturen folgen den Zero-Trust-Prinzipien: Least-Privilege-Zugriff, Sandbox-Umgebungen, schnelle Desinfektion und eingebettete Zustimmungsmechanismen gewährleisten Datenschutz durch Design.
Alle KI-Datenworkflows entsprechen den CPUC-Entscheidungen D.11-07-056, D.11-08-045, CCPA und GDPR. Wir bieten Versorgungsunternehmen und CCAs mithilfe eines modularen Datenschutz-Engine-Frameworks einen umsetzbaren Compliance-Weg.
