VectorCertain's 55-Patent-KI-Governance-Ökosystem zielt darauf ab, sicherheitskritische Industrien zu transformieren

VectorCertain LLC hat sein umfassendes Portfolio von 55 Patenten zum geistigen Eigentum offengelegt, das nach Angaben des Unternehmens die erste KI-Sicherheitsarchitektur darstellt, die auf einem Governance-First-, Permission-to-Act-Paradigma aufbaut. Das Portfolio umfasst autonome Fahrzeuge, Cybersicherheit, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Blockchain/DeFi, Energieinfrastruktur, Fertigung, Satellitensysteme, Content-Moderation und staatliche KI-Zertifizierung.

Von den 55 Patenten im Ökosystem wurden 21 eingereicht, die verbleibenden 18 befinden sich in aktiver Entwicklung und sind für die Einreichung bis 2026 vorgesehen. Das Portfolio umfasst über 500 Ansprüche, wobei jede eingereichte Anmeldung bei der unabhängigen Qualitätssicherungsprüfung mit 10,0/10 Punkten bewertet wurde. Laut Joseph P. Conroy, Gründer & CEO von VectorCertain: „Künstliche Intelligenzsysteme autorisieren sich nicht selbst. Alle KI-Entscheidungen unterliegen einer unabhängigen Laufzeit-Governance, die bestimmt, ob ihnen vertraut, auf sie verlassen oder entsprechend gehandelt werden darf. Dies ist das Kernparadigma, das unser gesamtes 55-Patente-Ökosystem vereint."

Die Architektur des Unternehmens ersetzt modellzentrierte Sicherheit, optimierungszentrierte KI und retrospektive Validierung durch Governance-First-, Permission-to-Act-Sicherheit. Im Gegensatz zu aufgesetzten Sicherheitsebenen oder nachträglichen Audit-Frameworks sind die Patente von VectorCertain von Grund auf um ein einziges Prinzip herum aufgebaut: KI muss sich jedes Mal die Erlaubnis zum Handeln durch mathematisch verifizierbare unabhängige Governance verdienen. Das Portfolio ist in einer dreischichtigen Hub-and-Spoke-Architektur organisiert, bei der die Autorität von Governance-Hubs nach unten durch Anwendungs-Spokes fließt, wodurch sichergestellt wird, dass keine Anwendung jemals Sicherheit neu definiert – sie wendet nur die auf Hub-Ebene definierte Governance an.

Die Architektur von VectorCertain adressiert nativ über 47 regulatorische Rahmenbedingungen über mehrere Branchen hinweg. Entscheidend ist, dass Compliance keine periodische Audit-Funktion ist – sie ist eine kontinuierliche Echtzeit-Eigenschaft des Systembetriebs. Jede Inferenz generiert automatisch auditierbare Compliance-Nachweise mit umfassender Aufzeichnung aller missionskritischen Ereignisse. Das Unternehmen bietet Echtzeit-Compliance-Infrastruktur einschließlich Kaskaden-Audit-Trails, effektiver Challenge-Dokumentation, umfassender missionskritischer Ereignisaufzeichnung, Edge-to-Cloud-Audit-Synchronisation, 24-Stunden-Regulierungserkennung und grenzüberschreitendem Compliance-Mapping.

Das Unternehmen validierte seine Technologie anhand von mehr als 50 katastrophalen Ausfällen von 2000 bis 2024 über 11 Branchen hinweg. Durch Anwendung der patentangemeldeten Permission-to-Act-Architektur auf historische Ausfalldaten demonstrierte VectorCertain, dass Verluste in Höhe von 1,777 Billionen US-Dollar vermeidbar waren. Dies umfasst 476 Milliarden US-Dollar an Verlusten bei autonomen Fahrzeugen, 557 Milliarden US-Dollar an Finanzbetrug, 300 Milliarden US-Dollar an Qualitätskontrollfehlern in der Fertigung, 93 Milliarden US-Dollar an Energienetz-Systemausfällen, 54 Milliarden US-Dollar an regulatorischen Compliance-Verlusten, 25 Milliarden US-Dollar an Finanzhandelsverlusten und 20 Milliarden US-Dollar an Cybersicherheitsverlusten.

Die Analyse von über 1.600 KI-Governance-Patenten von IBM, über 5.000 KI-Patenten von Automobil-OEMs, über 1.100 KI-Patentfamilien von Siemens Healthineers und umfassende Recherchen über die Portfolios von Google/DeepMind, Microsoft und NVIDIA offenbaren konsistente Lücken, in denen die Governance-First-Ensemble-Ansprüche von VectorCertain neuartig sind. Die Hub-and-Spoke-Architektur des Unternehmens bietet strukturelle Vorteile einschließlich Patentverteidigungsfähigkeit, Lizenzierungsflexibilität und Zukunftssicherheit, da neue Branchen KI in sicherheitskritischen Anwendungen übernehmen.

Zu den wichtigsten technischen Spezifikationen gehört das MRM-CFS (Micro-Recursive Model Cascading Fusion System) mit individuellen Modellgrößen von 29–71 Bytes, einem Gesamtspeicher-Footprint von weniger als 50 KB für ein vollständiges autonomes Fahr-Ensemble, einer Inferenz-Latenz unter 1 Millisekunde und einer Tail-Event-Genauigkeit von über 99 %. Das System zielt auf die höchsten Sicherheitszertifizierungen über Branchen hinweg ab, einschließlich ASIL-D für Automobil, IEC 62304 Klasse C für Medizin und DO-178C DAL-A für Luft- und Raumfahrtanwendungen.

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