SecurityとTrust Boundary

現行運用の境界 / Private Deploymentは導入設計段階

MURASAMEの信頼境界は、モデルの出力をすべて正しいとみなさないことから始まります。探索・候補生成・Provenance保存・評価開始・Proposal作成は自動化できますが、確定知識、共有、確認なしのImport、外部への不可逆操作は別の承認境界を通します。

データと操作の境界

境界	対象	現行の扱い
Local / Private Knowledge	社内文書、コード、個人情報、顧客固有情報	Globalへ自動送信しない。一般化、Candidate化、Evidence、Evaluation、人間レビューを経る
Knowledge Card	共有Q&A、手順、制約、判断基準	candidateを通常検索へ流さず、verified / referenceを対象にする
Project Knowledge Graph	Requirement、Decision、Constraint、Evidence	Node / Edgeを直接上書きせず、ProposalとRevisionを経由する
External Effect	Tool、ファイル変更、外部API、公開操作	Semantic Runtime Coreとは分離し、Tool / Approval層で扱う

PortalとGatewayを公開面に置き、推論・GPU・共有Knowledge DBを内部側へ分離する構成です。Gatewayは認証とWebSocket Relayを担い、内部daemonや認証DBを直接公開する責務ではありません。

利用者の入口。CLIは発行されたTokenでGatewayへ接続します。

Token検証とRelay。公開面の責務を限定します。

Brain、Tool、Evaluation、Knowledge、LLM、Task recoveryを内部で扱います。

candidateは未評価の候補であり、通常の検索注入へ流しません。
verified / referenceは、Evidenceと評価を経た検索対象です。適用条件を越えて一般化しません。
Distillerのauto-approveはProposalの承認状態を自動で進める運用設定で、Node・Edge・Cardをverifiedへ昇格させません。
LocalからGlobalへの寄与は、Provenance、Evaluation、人間レビューを境界にします。

User Brainは端末側の個人カード、Memoryはユーザー単位、Knowledge Cardは組織共有の評価境界です。個人の判断と共有Knowledgeを同じ信頼状態として扱わず、必要な関連Contextだけを実行へ渡します。