FAQ — часто задаваемые вопросы

AMAGI — это reference architecture, определяемая шестью аппаратными инвариантами безопасности. Она не является конкретным процессором, FPGA или микросхемой. AMAGI может быть реализован на различных аппаратных платформах (FPGA, ASIC, SoC security island) при условии сохранения инвариантов. Любая платформа, удовлетворяющая всем шести инвариантам, является AMAGI-class системой. Подробнее: AMAGI Open Specification v1.1, AMAGI Framework v2.0.

Архитектура (AMAGI) — это набор свойств (инвариантов), которые должны выполняться. Реализация — конкретное аппаратное воплощение (SCC на Artix-7, NIPU на SoC, ASIC и т.д.). Архитектура определяет «что» должно быть гарантировано; реализация — «как» это сделано на конкретной платформе. Меняется платформа, но не инварианты. Подробнее: AMAGI Framework v2.0.

Потому что инварианты обеспечиваются средствами аппаратного исполнения, а не программным обеспечением. INV-001 (Physical Non-Bypassability) гарантирует, что любой путь к исполнительным механизмам физически проходит через SCC. INV-003 (HW Separation) аппаратно разделяет Secure World (где работает SCC) и Normal World (где работает ИИ). Программное обеспечение работает в Normal World и не имеет прямого доступа к Secure World. Это свойство архитектуры процессора, а не настройка ОС. Подробнее: AMAGI Open Specification v1.1, AMAGI-NIPU v1.1.

Да, и это часть roadmap. Reference implementation на Xilinx Artix-7 FPGA доказала жизнеспособность архитектуры и прошла формальную верификацию (SPIN, 25,9M состояний, 15 LTL). Переход на ASIC сохранит все 6 инвариантов, но обеспечит более высокую производительность и меньшее энергопотребление. Ключевое: ASIC должен физически реализовывать разделение Secure/Normal World и неизменяемое хранение MAG matrix (eFuse/OTP). Подробнее: AMAGI Framework v2.0.

Да. AMAGI — универсальная архитектура для любых систем, где ИИ управляет физическими процессами с возможностью катастрофических последствий. Критерий — не отрасль, а наличие safety-critical actuation. Соответствие: IEC 61508 (общая функциональная безопасность), ISO 26262 (автомобильная), IEC 62443 (промышленная кибербезопасность), EU AI Act, NIST AI RMF. ALTHEA (медицина) — одна из реализаций на базе AMAGI; равным образом применимо к ADAS, Smart Grid, IIoT, аэрокосмосу. Подробнее: NIST AI RMF Profile v1.1.

Обычные решения — программные: фильтры промптов, runtime monitoring, alignment tuning. Они работают в той же доверенной среде, что и ИИ, поэтому могут быть обойдены скомпрометированной моделью. AMAGI переносит контроль на аппаратный уровень: инварианты обеспечиваются физически и не зависят от состояния ПО. Безопасность — свойство архитектуры, а не версия патча. Подробнее: AMAGI Framework v2.0.

AMAGI Architectural Class — формальное определение класса систем с binary compliance: 6/6 инвариантов = full member, 5/6 = Reduced Assurance Mode (по Architectural Class Definition v1.1, DOI 10.5281/zenodo.20145198). AGIAM Technologies Ltd — licensed integrator AMAGI под S-APL v2.0, действует на основании AGIAM Charter v1.2. AGIAM не владеет IP, а является лицензиатом. Управление: Shamir 3-of-5 secret sharing для succession, ZKP audit protocol, Wassenaar dual-use compliance.

Согласно FMEDA v1.0 (DOI 10.5281/zenodo.20753410) по IEC 61508-2: λ_DU = 18.9 FIT (dangerous-undetected failure rate), SFF = 93% (Safe Failure Fraction), PFD_avg = 6.9×10⁻⁵ (1oo1 архитектура, SIL 2 compliant). Проанализировано 9 подсистем. HARA v1.0 (DOI 10.5281/zenodo.20753408) идентифицирует 8 hazards с bidirectional traceability к INV-001 — INV-006. CRTM в NIPU ≤ 15 мкс.

Двухуровневая система: Layer 1 — CC BY-NC 4.0 для научного использования (свободно), плюс CC0 1.0 для ALTHEA-протоколов (Public Domain); Layer 2 — S-APL v2.0 (DOI 10.5281/zenodo.20753406) — обязательная для коммерческой и safety-critical реализации. S-APL v2.0 определяет 6 non-droppable invariants, certification tiers и DALA процесс для third-party implementations. AGIAM Technologies Ltd — единственный лицензированный integrator.

Scio v1.0.0 — мультимодальный детектор deepfake с тремя независимыми каналами: rPPG Multi-ROI (физиология, FaceMesh), спектральные инварианты SGI/LJ/WER (статистика, устойчивы к H.264/H.265), аудиоанализ (voice clone detection). 15 признаков через HistGradientBoosting late fusion. Метрики: AUC-ROC 0.950 (combined), 1.000 (rPPG), ~1.5s на CPU, 58/58 тестов. GitHub ↗. Лицензия: SCIO-APL v1.0 + CC BY-NC 4.0. Архитектура: AMAGI Framework v2.0.

SCIO-APL v1.0 требует 4 структурных инвариантов: INV-S1 Multi-ROI Coherence (физиологический firewall), INV-S2 Face/Neck Spectral Ratio (compression-invariant), INV-S3 Compression Invariance (survives H.264/H.265), INV-S4 Multimodal Fusion (15-feature HistGradientBoosting). Коммерческое использование — через SCIO-APL лицензию (altea_ltd@mail.ru). Лицензирование: S-APL v2.0.