Defensie · Inlichtingen

Analyse van gerubriceerde documenten

Analisten verdrinken in terabytes aan buitgemaakte documenten en onderschepte communicatie, maar de data is te gevoelig voor LLM's in de public cloud.

AI OSSoevereine AI
Boek een demoOntdek het platform
De uitdaging

Wat in de weg staat

Analisten verdrinken in terabytes aan buitgemaakte documenten en onderschepte communicatie, maar de data is te gevoelig voor LLM's in de public cloud.
De oplossing

Hoe Scrydon dit oplost

On-premises Large Language Models (LLM's) nemen gerubriceerde documenten op en vatten ze samen binnen de beveiligde locatie, waarbij ze belangrijke entiteiten en relaties identificeren.
Gebouwd op

AI OS›Soevereine AI

In de praktijk

Hoe dit uitpakt

Eén in beslag genomen laptop of onderschepte communicatiedump kan meer materiaal bevatten dan een team analisten in maanden kan lezen, en niets ervan mag in een publieke chatbot worden geplakt zonder de rubriceringsregels te schenden.

Open-weight-modellen die volledig on-premises via vLLM worden bediend, lezen, vertalen en kruisverwijzen het materiaal binnen de beveiligde locatie en halen er entiteiten, relaties en aanknopingspunten uit waarop een analist onmiddellijk kan handelen — waarbij niet alleen de data, maar ook het model zelf de gerubriceerde omgeving nooit verlaat.

Ontdek Soevereine AI
Het resultaat
  • Versnelde inlichtingencyclus: ruwe data wordt in minuten in plaats van dagen omgezet in bruikbare inlichtingen.

Ontdek hoe dit werkt voor uw organisatie

Laten we deze use case uit de sector defensie vertalen naar uw omgeving, uw data en uw soevereiniteitseisen.
Boek een demoNeem contact op
Use cases Defensie

Ontdek de overige

Terug naar Defensie