SandboxAQ

SandboxAQ AI là gì?

SandboxAQ AI là bộ giải pháp kết hợp trí tuệ nhân tạo với tính toán tiên tiến nhằm giải quyết các bài toán quy mô lớn trong an ninh mạng, R&D và vận hành doanh nghiệp. Nền tảng tích hợp các công nghệ như AI mô phỏng vật liệu và quy trình, quản trị mật mã toàn vòng đời để tăng cường an toàn dữ liệu, cùng AI sensing cho xử lý tín hiệu và cảm biến thông minh. Trọng tâm là các Large Quantitative Models (LQMs) – mô hình định lượng dựa trên các định luật vật lý, hóa học, sinh học và kinh tế, được thiết kế cho tình huống thực tế. Mục tiêu của SandboxAQ AI là tăng tốc khám phá khoa học, tối ưu chi phí – rủi ro, và nâng chuẩn bảo mật doanh nghiệp trong kỷ nguyên hậu lượng tử.

Các tính năng chính của SandboxAQ AI

• Large Quantitative Models (LQMs): Mô hình định lượng nền tảng, bám sát quy luật khoa học để dự báo chính xác và tối ưu hóa quyết định trong sản xuất, tài chính, y sinh và logistics.
• AI mô phỏng (AI Simulation): Mô phỏng vật liệu, phân tử và quy trình công nghiệp trên hạ tầng tính toán hiệu năng cao, giúp rút ngắn thời gian R&D và giảm chi phí thử nghiệm.
• Quản trị mật mã và an ninh mạng: Tự động phát hiện, kiểm kê tài sản mật mã, đánh giá tư thế rủi ro, quản lý vòng đời khóa/chứng chỉ và lộ trình nâng cấp mã hóa hậu lượng tử (PQC).
• AI sensing và xử lý tín hiệu: Phân tích tín hiệu từ cảm biến để tăng độ nhạy, lọc nhiễu và phát hiện bất thường cho các hệ thống công nghiệp và y tế.
• Khả năng mở rộng doanh nghiệp: Hỗ trợ triển khai đám mây, tại chỗ hoặc hybrid; API/SDK cho tích hợp hệ thống và pipeline dữ liệu sẵn có.
• Quản trị, tuân thủ và quan sát: Theo dõi hiệu năng, kiểm soát phiên bản mô hình, ghi vết (audit) và hỗ trợ đáp ứng tiêu chuẩn quy định.

Đối tượng phù hợp với SandboxAQ AI

SandboxAQ AI phù hợp với doanh nghiệp và tổ chức cần ra quyết định định lượng dựa trên khoa học và tăng cường an toàn mã hóa: tập đoàn dược – y sinh, vật liệu – hóa chất, năng lượng, sản xuất, tài chính – ngân hàng, viễn thông và khu vực công. Đặc biệt hữu ích cho đội ngũ CISO/CTO, nhóm bảo mật – PKI, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư mô phỏng và bộ phận R&D muốn rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, đồng thời chuẩn bị sẵn sàng cho PQC.

Cách sử dụng SandboxAQ AI

1. Xác định mục tiêu: tối ưu bảo mật mật mã, tăng tốc R&D bằng mô phỏng, hay triển khai AI sensing cho vận hành.
2. Đặt lịch tư vấn/đăng ký demo để khảo sát yêu cầu nghiệp vụ, dữ liệu và ràng buộc tuân thủ.
3. Đánh giá hiện trạng: kiểm kê tài sản mật mã, hệ thống PKI, hạ tầng tính toán và nguồn dữ liệu cảm biến.
4. Thử nghiệm POC: chọn mô-đun (LQMs, quản trị mật mã, AI sensing), xác lập chỉ số thành công (KPIs).
5. Tích hợp qua API/SDK hoặc agent, cấu hình chính sách bảo mật và pipeline dữ liệu cho mô phỏng/huấn luyện.
6. Hiệu chỉnh mô hình: tinh chỉnh LQMs theo dữ liệu miền, thiết lập ngưỡng phát hiện bất thường và quy tắc khắc phục.
7. Triển khai sản xuất: giám sát hiệu năng, bảo trì khóa/chứng chỉ, tự động hóa quy trình và sao lưu cấu hình.
8. Đánh giá liên tục: đo ROI, cập nhật thuật toán/PQC theo tiêu chuẩn mới và mở rộng trường hợp sử dụng.

Trường hợp ứng dụng thực tế của SandboxAQ AI

Trong an ninh mạng, nền tảng hỗ trợ kiểm kê mật mã diện rộng, phát hiện thuật toán/yếu tố cấu hình yếu và lập lộ trình chuyển đổi sang PQC theo chuẩn công nghiệp. Với R&D dược và vật liệu, AI mô phỏng và LQMs giúp sàng lọc hợp chất, dự báo tính chất và tối ưu thông số quy trình trước khi thí nghiệm. Trong tài chính – viễn thông, LQMs phục vụ mô hình rủi ro, tối ưu danh mục và quản trị năng lực mạng. Ở mảng vận hành – bảo trì, AI sensing phân tích tín hiệu cảm biến để dự báo hỏng hóc và giảm thời gian ngừng máy.

Gói cước và mô hình giá của SandboxAQ AI

SandboxAQ AI thường cung cấp mô hình cấp phép theo doanh nghiệp và theo mô-đun (quản trị mật mã, AI mô phỏng, AI sensing, LQMs), kèm tùy chọn triển khai đám mây, tại chỗ hoặc hybrid. Chi phí phụ thuộc quy mô tài sản, mức dịch vụ (SLA), nhu cầu tích hợp và hỗ trợ chuyên gia. Doanh nghiệp có thể yêu cầu demo và gói thử nghiệm/POC trước khi triển khai diện rộng.

Ưu điểm và nhược điểm của SandboxAQ AI

Các câu hỏi thường gặp về SandboxAQ AI

• Câu hỏi: LQMs khác gì so với LLMs?

  Trả lời: LQMs là mô hình định lượng dựa trên quy luật khoa học để mô phỏng, tối ưu và dự báo số liệu; LLMs chủ yếu xử lý ngôn ngữ tự nhiên. LQMs phù hợp các bài toán vật lý, hóa học, sinh học, kinh tế cần ràng buộc nghiêm ngặt.

• Câu hỏi: Có cần máy tính lượng tử để dùng SandboxAQ AI không?

  Trả lời: Không. Nền tảng tận dụng AI và tính toán tiên tiến (bao gồm phương pháp “lấy cảm hứng lượng tử”), chạy trên hạ tầng truyền thống và đám mây.

• Câu hỏi: SandboxAQ hỗ trợ chuyển đổi sang PQC như thế nào?

  Trả lời: Hệ thống giúp phát hiện và kiểm kê tài sản mật mã, đánh giá rủi ro, ưu tiên khắc phục và lập kế hoạch di trú thuật toán/khóa theo lộ trình PQC.

• Câu hỏi: Dữ liệu doanh nghiệp có được bảo vệ không?

  Trả lời: Giải pháp cung cấp cơ chế kiểm soát truy cập, mã hóa và ghi vết, kèm tùy chọn triển khai tại chỗ để đáp ứng yêu cầu lưu trú dữ liệu và tuân thủ.

• Câu hỏi: Có thể tích hợp với hệ thống hiện có?

  Trả lời: Có. API/SDK hỗ trợ kết nối với PKI, HSM, SIEM, data lake, pipeline R&D và các hệ thống vận hành sẵn có.

• Câu hỏi: Những ngành nào hưởng lợi nhiều nhất?

  Trả lời: Dược – y sinh, vật liệu – hóa chất, tài chính – ngân hàng, viễn thông, năng lượng, sản xuất và khu vực công nơi yêu cầu dự báo định lượng và bảo mật mật mã cao.