베니스는 종단간 암호화된 AI 추론 기능을 출시했습니다. 오늘날 모든 주요 AI 플랫폼은 동일한 기본적 신뢰 전제를 기반으로 작동합니다. 즉, 제공업체가 사용자의 데이터를 책임감 있게 처리할 것이라는 신뢰를 가져야 합니다. @AskVenice는 약간 다른 아키텍처로 운영됩니다. 대화 내용은 사용자의 기기에 로컬로 저장되며, 프롬프트는 서버 측에 저장되지 않습니다. 프론티어 모델을 사용하는 경우, 베니스는 요청을 프록시하여 제공업체가 사용자의 신원 정보를 수신하지 않도록 합니다. 하지만 여기에서도 동일한 신뢰 가정이 적용됩니다. 베니스 또는 파트너가 데이터를 가로채려고 한다면, 아키텍처상 이를 막을 수 있는 방법은 없습니다. 이번 신제품 출시에는 하드웨어로 제어되는 두 가지 개인 정보 보호 모드가 도입되었습니다. TEE는 NEAR AI 클라우드와 팔라 네트워크(Phala Network) 에서 운영하는 보안 하드웨어 인클레이브 내에서 추론을 실행하여 호스트 운영 체제 및 인프라 운영자로부터 연산을 격리합니다. 원격 인증을 통해 암호화 인증서를 물리적 하드웨어에 연결하므로 누구나 독립적으로 모델이 실제 인클레이브 내에서 실행되고 있는지 확인할 수 있습니다. 더 이상 GPU 운영자를 신뢰할 필요는 없지만, Venice의 트랜짓 레이어는 여전히 신뢰해야 합니다. E2EE는 남아 있던 신뢰 가정을 제거합니다. 프롬프트는 전송 전에 기기에서 암호화되고, 베니스의 인프라를 통과하는 동안에도 암호화된 상태로 유지되며, 검증된 인클레이브 내부에서만 디크립트(Decrypt) . 베니스는 정상 작동 중 어떤 시점에서도 사용자의 데이터를 볼 수 없습니다. 단점으로는 응답 속도가 느려질 수 있고, 웹 검색 및 메모리 기능은 인클레이브 외부에서 복호화가 필요하기 때문에 비활성화된다는 점입니다. 현재 두 모드 모두 NEAR AI 클라우드와 팔라 네트워크(Phala Network) 통해 소수의 오픈 소스 모델에서 실행되며, 프로 구독자에게만 제공됩니다. 이러한 보증이 실제로 얼마나 견고한지는 인증 이행 방식과 독립적인 감사가 해당 주장을 확인하는지 여부에 달려 있습니다.