기밀성 및 보안 뒤에 있는 메커니즘.

이 페이지는 사이트의 다른 곳에 나타나는 모든 주장 뒤에 있는 메커니즘을 설명합니다. 각 섹션은 하나의 메커니즘을 명명하고 파이프라인 내 위치를 보여줍니다. 구현이 없는 정책은 없습니다.

요약: 응답자의 음성은 어떤 것이 저장되기 전에 합성 음성으로 교체됩니다. 시스템을 떠나는 모든 인용은 실제로 그 사람이 말한 것입니다. 인터뷰어는 모든 대화에서 감사를 받습니다. 데이터 경로는 행 및 노드 수준에서 테넌트 격리를 적용합니다. 고객이 테넌트를 소유합니다. Anthropic과 ElevenLabs는 학습 불가·보관 불가 계약 하에 운영됩니다. Anthropic의 이용 정책 및 컴플라이언스에 따라, 당사는 군사 애플리케이션에 참여하지 않으며, 응답자를 재식별하는 데 도움을 주지 않습니다.

응답자의 오디오는 ElevenLabs를 거치며, 제로 보관 모드 하에서 통화 후 공급자 측 사본이 삭제됩니다. 엔티티 제거는 해당 트랜스크립트가 고객 경계를 벗어나기 전에 이루어집니다. 고객 자체 테넌트 내부의 프록시가 고객이 관리하는 목록에 따라 블랙리스트에 오른 이름, 환기어, 개인 식별자를 제거합니다. Nexa는 그 목록을 보유하지 않으며 원본 트랜스크립트를 보지 않습니다. 이 경계는 고객이 프록시를 소유함으로써 적용되므로, 당사 직원은 그 바깥에 위치합니다.

오디오 보관 여부는 배포별로 설정됩니다. 공개 감사나 콘테스트를 운영하는 고객은 해당 용도에 녹음이 필요하므로 이를 유지합니다. 음성 보관을 금지하는 정책을 가진 고객은 오디오가 당사가 운영하는 어떤 시스템에도 도달하지 않도록 구성됩니다. 이 구성에서는 보관된 녹음이 없으므로 음성에 의한 재식별이 근거로 삼을 것이 없습니다.

익명화된 오디오 기록이 필요한 경우, 정리된 트랜스크립트가 새로운 합성 음성으로 재생성됩니다. 동일한 데이터 최소화 설계는 캡처 레이어에 대한 별도의 컴플라이언스 작업 없이 HIPAA 등급 구성에서 실행됩니다.

시스템을 떠나는 모든 인용은 실제 인터뷰의 실제 USER 턴의 리터럴 부분 문자열입니다. 결정론적 필터가 지속 전에 이를 검증합니다. 필터가 발명된 인용을 감지하면 재작성 대신 인용을 삭제합니다. 별도의 교차 오염 검사가 인식 매핑 출력에 응답자가 언급하지 않은 엔티티가 포함되어 있지 않은지 검증합니다. 검사가 실행되면 영향받은 필드가 지워지고 플래그가 설정됩니다.

정리되고, 단축되고, 번역된 표시 레이어는 모두 원본 원문에서 파생됩니다. 어떤 단계도 새로운 단어를 도입하지 않습니다. 소스 언어 원문은 번역되지 않습니다. 출처 기록으로서 원본 언어로 유지됩니다.

모든 보고서의 모든 주장은 transcript_id / turn_id / sentence_id 형식의 청크 식별자를 통해 해당 주장을 생성한 트랜스크립트로 연결됩니다. 링크는 샘플링 없이 모든 대화에 항상 존재합니다. 이 속성은 50개의 인터뷰에서도 5만 개에서도 동일하게 유지됩니다.

당사의 AI 대화 에이전트는 버전화된 명세서에 정의된 행동 트리, 프로토콜 적용 규칙, 지식 도메인, 에이전트별 가드레일로 구축됩니다. 감사는 별도로, 모든 단일 인터뷰에서 인터뷰 에이전트를 6개의 프로토콜 KPI(맥락 전달, 프로필 커버리지, 브랜드 인식 커버리지, 반복 질문 없음, 중립성, 우아한 마무리)에 대해 평가하는 독립적인 감사 에이전트에 의해 실행됩니다.

에이전트를 구성하는 프로토콜 명세서는 감사자가 참조로 사용하는 동일한 문서입니다. 양쪽이 동일한 출처를 기반으로 하므로 감사가 측정하는 프로토콜에서 조용히 벗어날 수 없습니다. 실행이 불량한 대화는 복합 스코어에서 해당 인텔리전스가 감산됩니다.

당사는 이 범주에서 대화별로 자체 도구를 감사하는 다른 플랫폼을 발견하지 못했습니다.

어떤 에이전트도 실제 응답자에게 도달하기 전에, Claude가 시뮬레이션된 응답자 역할을 맡아 대규모로 인터뷰 에이전트에 대해 당사의 적대적 공격 라이브러리를 실행합니다. 라이브러리는 의도적 혼란, 가짜 데이터 주입, 신호 매몰, 브랜드 혼동 공격을 포괄합니다. 에이전트는 조작을 감지하고 실제 신호를 표면화해야 합니다. 라이브러리는 플랫폼과 함께 제공됩니다. 고객은 해당 도메인에 특유한 패턴으로 이를 확장합니다.

하드 실패는 배포를 차단합니다. 소프트 실패는 프로덕션 모니터가 됩니다. 각 소프트 실패 패턴에 대해, 시스템은 실제 대화에서 동일한 실패 유형이 나타나는지 모니터링합니다. 나타날 때, 해당 순간으로 추적된 모든 인텔리전스는 컴파일된 출력에서 제외됩니다.

고객 도메인 전문가가 시스템에 해당 맥락에서 해석이 잘못되었다고 알려주면, 시스템은 코퍼스에서 해당 맥락과 일치하는 모든 대화를 찾아 재처리합니다. 모든 일치 항목을 재분석, 재태그, 재가중치합니다. 전문가의 수정은 전체 이전 코퍼스에 전파됩니다. 감사 추적은 이전 해석과 새 해석을 모두 유지하므로 둘 다 손실되지 않습니다.

수정을 만드는 데 두 가지 인터페이스가 있습니다. 첫 번째는 대시보드 주석입니다: 전문가는 AI의 해석, 소스 원문, 방법론을 보고 필요한 곳에서 재정의합니다. 두 번째는 음성으로 직접 인터뷰 에이전트입니다. 전문가는 코칭 인터페이스로서 에이전트와 대화하며 수정이 동일한 수정 루프에 입력됩니다.

동일한 루프가 반감기를 보정합니다. 브랜드 인식 사실은 수 주 만에 감쇄됩니다. 교육 격차 사실은 교육 카탈로그가 변경될 때만 감쇄됩니다. 당사는 2년간의 작업에 걸쳐 보정된 기준선을 제공합니다. Expert-in-the-Loop가 수직 분야에 맞게 조정합니다.

보안은 데이터 접근 경로 자체에 의해 적용됩니다. 요청과 데이터 사이에 별도의 정책 레이어가 없습니다. 모든 세션 티켓은 보안 범위를 전달합니다. 그 범위는 호출 LLM이 볼 수 있는 MCP 도구, 탐색할 수 있는 그래프 노드, 읽을 수 있는 팩트 스토어 행, 인용 시 해결되는 원문 청크로 캐스케이드됩니다.

인가되지 않은 요청은 오류로 거부되지 않습니다. 대신 인가되지 않은 데이터는 호출자에게 보이지 않습니다. 권한이 있는 도구 내의 악의적 행위자는 자신의 범위가 허용하는 데이터를 봅니다. 그 이상을 볼 수 없으며, 무언가 숨겨졌다는 신호도 없습니다.

구체적으로: Excel 사용자가 OAuth 세션 티켓으로 당사 MCP를 호출합니다. 티켓은 해당 범위로 발행됩니다. 그 범위에서 시스템은 LLM에 표시되는 도구 목록을 필터링하고, 노드 수준에서 그래프 탐색을 필터링하고, 행 수준에서 Postgres 읽기를 필터링하고, 범위 내 청크에 대해서만 인용을 해결합니다.

모든 배포는 고객 자체 테넌트 내에서 실행됩니다. 기본 기반은 Cloudflare, 즉 고객 자체 Cloudflare 계정입니다. 당사가 설정합니다. 고객이 소유합니다. AWS, Azure, 온프레미스는 다른 벤더에서 동일한 모델을 따릅니다. 캡처 파이프라인, 정리된 트랜스크립트, 바이템포럴 지식 레이어(Postgres에서 Apache AGE를 그래프 구현으로 사용하는 Zep 및 mem0 시간 모델로 구축), 팩트 스토어, 대시보드, AI 에이전트는 모두 고객이 관리하는 인프라에 있습니다.

스키마는 개방되어 있습니다. 코퍼스는 이식 가능합니다. 바이템포럴 모델은 고객이 과거 어느 날짜의 코퍼스 상태를 재현하고, 오늘과 비교하고, 시간에 따른 방법론의 발전을 감사할 수 있게 합니다. Nexa Intelligence가 내일 아침 종료되더라도 고객은 중단 없이 계속 운영됩니다.

고객의 인리치먼트된 코퍼스가 제품입니다. 모델 학습으로 유입되지 않습니다. 모든 플랜은 기본적으로 Anthropic 학습 불가 계약을 사용합니다. Enterprise는 추가로 보관 불가 계약을 사용합니다: 요청을 넘어 모델 공급자에서 LLM 고객 데이터가 지속되지 않습니다. 음성은 ElevenLabs와 함께 모든 플랜 및 모든 티어에서 보관 불가로 실행됩니다.

구분이 중요합니다. 음성은 모든 계정에서 보관 불가입니다. LLM 레이어는 모든 계정에서 학습 불가이며 Enterprise에서는 보관 불가입니다. 이 모든 속성은 데이터가 유입되기 전에 서명된 계약에 있습니다.

당사는 고객이 집합적 인텔리전스를 바탕으로 내리는 전략적 결정을 거부하지 않습니다. 매장 폐쇄, 사업부 구조 조정, 역할 재설계: 이것들은 운영자가 이미 내릴 수 있는 결정입니다. 코퍼스는 이를 알려주기 위해 존재합니다. 당사는 고객이 캡처하기 위해 비용을 지불한 인텔리전스의 사용에 대해 논평하지 않습니다.

개인 재식별은 별개의 문제입니다. 시스템은 누가 무엇을 말했는지 복구하도록 구축되지 않았습니다. 복구하는 것은 아키텍처 실패이며 허용된 사용 사례 목록에 없습니다.

당사가 거부하는 것:

• ×군사 애플리케이션.
• ×특정 개인에 대한 감시. 이를 가능하게 하는 OAuth 범위는 데이터가 유입되기 전에 거부됩니다.
• ×응답자 재식별. 보안 캐스케이드와 음성 대체 체인은 시도할 수 있는 사용 가능한 핸들을 남기지 않습니다.
• ×제3자에게 원본 트랜스크립트 판매.
• ×고객 데이터로 제3자 LLM 학습.
• ×실제 캡처인 것처럼 제시된 합성 응답자 증강.

Nexa Intelligence는 Université de Sherbrooke의 기술 인큐베이터인 ACET 내에서 구축되었습니다. 당사 AI 대화 에이전트 뒤의 행동 상호작용 프로토콜은 인간-AI 대화 역학에 대한 4,000건의 인터뷰 행동 연구를 기반으로 CEL 연구 프로그램과의 협력으로 개발되었습니다.

이 페이지의 각 속성은 특정 설계 선택에서 비롯됩니다. 음성 파이프라인에는 인쇄물을 보관할 장소가 없습니다. 환각 필터는 정리된 트랜스크립트에 대해 인라인으로 실행됩니다. 인리치먼트 감사 로그는 추가 전용입니다. 인터뷰어 감사는 프로토콜의 첫 번째 클래스 단계로 실행됩니다. 보안 캐스케이드는 데이터 접근 경로에 있습니다. 시스템은 첫 번째 배포부터 이렇게 구축되었습니다.