Execution Context
模型加密技术可保护存储的AI模型权重、偏置和配置参数，防止物理或逻辑上的安全漏洞。该功能直接将加密算法应用于存储层中的模型文件，确保即使底层磁盘受到破坏，机器学习智能仍然无法在没有正确解密密钥的情况下被访问。它与现有的密钥管理协议集成，以实现密钥轮换和访问控制策略的自动化，从而在符合企业安全标准的同时，支持在分布式环境中安全部署专有模型。
加密过程首先通过识别存储层中所有模型相关的文件，包括序列化的权重、训练参数以及相关的元数据来启动。
加密密钥从指定的密钥管理服务中获取，以确保解密操作需要安全工程师角色的明确授权。
加密后的模型数据将被写入存储，同时会进行完整性校验，以确认加密算法已成功应用且未发生数据损坏。
Operating Checklist
识别需要加密保护的存储库中的目标模型相关文件。
从安全密钥管理服务中，根据角色进行验证，获取相应的加密密钥。
将对称加密算法应用于所有已识别的模型数据块，并直接进行加密操作。
验证加密完整性，并更新存储元数据以反映已加密状态。
Integration Surfaces
存储网关接口
该接口提供API端点，用于启动模型仓库中的批量加密任务，并提供状态跟踪和错误报告机制。
密钥管理服务
与密钥库的集成确保加密密钥与模型数据分开存储，从而严格遵守职责分离原则。
合规仪表盘
一个专门的仪表盘显示所有解密授权尝试的实时指标，包括加密存储容量和审计日志。
