Truthound Depot Data/AI Governance
Truthound Depot이 데이터셋 검증, AI 학습 이미지 workflow, Private Agent 실행, ERD/DB 감사, Evidence 기반 검토를 연결하는 방식입니다.
정의
Truthound Depot은 원본 실행을 안전한 경계 안에 두고 반복 검토에 필요한 요약, 메타데이터, validation 결과, 검토자 결정, Evidence를 보존해 민감 데이터와 AI 검증 업무를 거버넌스합니다.
문제
팀은 민감한 데이터, 비공개 이미지 자산, 실제 DB 구현을 밖으로 꺼내지 않고 승인해야 합니다. 무엇을 검사했고 왜 통과 또는 실패했으며 승인된 설계가 실제 DB에 맞게 구현됐는지 확인할 근거가 필요합니다.
Styxis 관점
Styxis는 민감 데이터 검증과 AI Governance 소프트웨어를 만들며, 맹세, 경계, 도하의 원칙으로 책임을 실행에 연결하고 상태를 구분하며 검증된 변화를 실행으로 전환합니다.
제품 연결
Truthound Depot은 데이터셋 검증과 버전관리, AI 학습 이미지 검증과 생성 workflow 메타데이터, Private Agent 안전 실행 경계, ERD 설계 감사, DB 구현 감사, Evidence 기반 보고서를 하나의 제품 흐름으로 정리합니다.
FAQ
Truthound Depot은 무엇인가요?
Truthound Depot은 데이터셋 검증, AI 학습 이미지 workflow, ERD/DB 감사를 위한 Data/AI Governance 제품입니다. 민감한 실행은 안전한 환경에 두고 검토 가능한 요약, 메타데이터, Evidence를 남깁니다.
민감 데이터가 외부로 나가나요?
원본 데이터, DB 자격증명, 비공개 이미지를 제품 밖으로 내보내는 방식이 아닙니다. Private Agent 실행은 credential과 source access를 기본적으로 로컬에 두고, 검토 가능한 결과 계약, 요약, 메타데이터, Evidence를 반환합니다.
Private Agent는 무엇을 처리하나요?
Private Agent는 원본 가까이에서 local credential, TLS, read-only access로 검증을 실행합니다. 데이터셋 검사, PII와 스키마 validation, source scope 기반 품질 결과, DB 감사에 필요한 inspection을 처리할 수 있습니다.
ERD 감사는 무엇을 검증하나요?
ERD 설계가 승인된 표준단어, 표준용어, 도메인, naming rule, 관계 의도에 맞는지 확인합니다.
DB 구현 검증은 어떤 방식으로 하나요?
실제 DB의 물리명, 논리명, 테이블, 컬럼, 키, 관계, 구조가 승인된 ERD와 일치하는지 비교합니다.
데이터셋 검수와 보고서는 어디까지 지원하나요?
데이터셋 validation, 버전 비교, 검토자 결정, Evidence, 무엇을 검사했고 왜 승인·반려·복구했는지 설명하는 readable report를 지원합니다.
AI 학습 이미지 기능은 무엇을 검증하나요?
이미지 품질, annotation 일관성, 생성 workflow 메타데이터, 학습데이터 준비 상태를 검토하되 비공개 이미지 자산은 합의된 실행 경계 안에 둡니다.