部署模型
本地优先，源自设计
在任何控制清单之前，三个部署事实先定义了安全审查。
- 本地优先的工作站
- 工作台安装在贵方边界内的工程师工作站上。证据在其加载之处处理——不需要搭建新的企业平台，可离线的审核工作流让试点自成一体。
- 受控 OpenAI 出站传输
- AI 功能仅使用 OpenAI，并发送所请求操作所需的最少已批准上下文。遥测保持关闭；安全团队审核凭据、代理、保留和数据策略。
- 无 OT 连接
- GridAPM 读取批准的证据文件和导出。它绝不连接保护、控制或 SCADA 系统——从工作台到贵方运行网络没有任何通路。
安全控制
试点运行所遵循的控制
七项控制界定了哪些数据获批、AI 可以辅助什么、谁来审核输出，以及哪些决策始终留在软件边界之外。
- 本地优先的试点路径
- 试点从批准的数据集和可离线的审核工作流开始——先有受控范围，再谈更广泛的部署。
- 工程师审批
- AI 辅助的建议在负责的工程师审核、修改、批准、驳回或升级之前，始终是草稿材料。
- 证据可追溯
- 重要发现保留源证据、假设、政策背景、审核状态和审计历史。
- 无自主控制
- GridAPM 不执行任何自主的变压器保护、倒闸或控制操作，也不掌握最终运行权限。
- 部署边界
- OpenAI 访问是显式的并由部署配置控制；遥测保持关闭，禁止自主 OT 连接。
- 遥测脱敏
- 如果将来启用 RUM、错误监控或会话回放，除非另行披露并获同意，它们会对查询字符串、表单值、请求与响应正文、请求头、Cookie、局部变量、工具输入、客户证据、敏感 URL 和截图进行脱敏。
- 尊重电力企业 OT
- 试点范围尊重电力企业的安全审查、运营技术分区、敏感数据边界和采购控制。
试点定义
安全与工程团队首先定义什么
试点起步越窄，安全审查越有力：批准的证据、已知的审核人、本地工作台预期和清晰的部署边界。
- 批准的变压器范围和证据范围
- 本地证据文件、来源出处和审核责任人
- 明确的 AI 建议边界和人工审批关口
- 试点专属的数据处理、留存和导出要求
- 企业集成或托管服务之前的安全审查
- 建议草稿与批准行动之间的清晰区分
标准背景
以 NIST AI RMF 为框架
AI 治理
NIST AI RMF 1.0
National Institute of Standards and Technology
AI 系统的风险框架：治理、映射、度量、管理。
GridAPM 的 AI 风险框架遵循 NIST AI 风险管理框架：有边界的智能体任务、可见的证据、人工审批、审计追踪。部署审查接入贵方现有的 OT 网络安全体系——而不是取代它。
GridAPM 在这些文件的背景下工作。背景不等于认证。
安全常见问题
安全审查者最先问的问题
GridAPM 在哪里运行？
在贵方边界内的工程师工作站上。试点工作台本地优先、可离线运行：证据在其加载的那台机器上处理。
会有数据离开我们的网络吗？
会，在操作员请求 OpenAI 功能时。仅通过受控出站配置传输所需的已批准、有限上下文；运营数据库和确定性计算保持本地。
GridAPM 会连接我们的 OT 系统吗？
不会。GridAPM 读取批准的证据导出。它绝不连接保护、控制或 SCADA 系统，也不掌握任何运行权限。
安全审查如何开始？
从试点定义开始：批准的证据范围、具名审核人、数据处理和留存要求，以及部署边界——在技术评估开始之前先写成文档。