FSHI采集Pipeline上线
核心指标数据全量入库实现自动化采集与清洗
📅 交付周期：2周
核心治理原则：全频谱非侵入式介入
治理层独立于业务层部署，不侵入核心业务代码。通过Sidecar和Filter模式透明介入，在保障业务连续性的同时，实现流量监控、熔断降级与服务治理的全生命周期覆盖。
业务指标：RT / 错误率
合规指标：隐私 / 全链路溯源
自定义：S_meaning
FSHI = 0.4S + 0.3R + 0.3M - P
S=Survival R=Relation
M=Meaning P=Penalty
智能告警：触发阈值推送
状态快照：全量指标存储
实时流：增量数据订阅
FSHI 健康指数引擎是AI模型的"实时体检中心"。它聚合了来自监控系统、审计日志及业务侧的多维数据，通过预设的加权算法模型计算出量化的健康分数。该分数不仅用于即时触发告警以响应异常，还会将结果快照持久化存储，并通过消息流实时推送。
FSHI < 0.2
系统完全隔离
0.2 ≤ FSHI < 0.7
动态观察监控
FSHI ≥ 0.7
系统正常运行
仅允许对外部请求进行读取、解析和数据记录，严禁执行任何可能改变系统状态的操作。
仅允许执行经过预定义的低风险操作，且操作过程受实时监控，一旦异常立即回滚。
拥有系统的完整操作权限，支持执行复杂的规划与执行任务，系统处于高度自治的安全模式。
AI 推理的"安检员"与"解说员"
在 AI 服务的入口处，为每一次请求建立完整的可信链路。通过动态注入身份标识、实时生成决策解释、精确记录资源消耗，解决 AI 黑盒决策不可追溯、不可解释的痛点。
自动为请求分配唯一DID，确立数据权属。
调用模型服务，同步生成推理逻辑与决策依据。
量化计算资源消耗，生成精准的成本账单。
用户请求 → API Gateway → 网关处理(注入DID/生成解释) → 后端服务 → 附加成本标签 → 返回可信响应
基于真实信贷业务场景构建涵盖高风险拒贷解释等典型考核案例库
基于Docker构建隔离运行环境支持断网运行与超时熔断确保模型执行的安全性
客观题结果自动匹配判定主观题采用人工双评+仲裁建立严谨公正的评分机制
考核通过颁发VC格式数字证书基于区块链技术实现链上存证全流程可追溯、可查验
核心价值：构建 AI 模型的标准化准入与能力认证体系，从源头确保上线模型的可靠性、安全性与合规性
基于多源实时监测与动态规则引擎，在系统风险阈值触发时，毫秒级执行保护动作
🔴 节流 (Throttle)：动态降低业务流量峰值
🟡 降级 (Scale)：切换至备用简化规则集
🔵 熔断 (Break)：毫秒级暂停高危服务调用
事件捕获
全链路操作实时监听
日志持久化
结构化数据不可篡改
事件总线
核心Topic: gov.events
合规接口
权限管控与数据隔离
核心关键字段：
timestamp, agent_did, action,
fshi_before/after, penalty, tdp_shown
提供只读 GraphQL API
专门面向监管机构开放，支持复杂条件的审计日志查询与历史数据追溯。
采集组件 + TDP网关接入
仅监控与日志记录，不干预业务运行
摸清现状与基线
分层权限管控 + SMP考试认证体系
关键岗位必须持证上岗，违规操作拦截
建立标准与规范
BSRM 熔断规则库全面配置生效
系统自动降级（初期辅以人工二次确认）
实现自动化治理闭环
核心指标数据全量入库实现自动化采集与清洗
📅 交付周期：2周
用户侧UI身份信息实时可见鉴权逻辑与数据打通
📅 交付周期：4周
完成首批模型守庙人认证确保5+核心人员持证上岗
📅 交付周期：8周
高并发场景下自动降级生效验证系统的稳定性与容错能力
📅 交付周期：12周
github.com/blackswan-ai-immunity/full-spectrum-ethics
Confluence / 接口规范 v2.0 (已更新)
所有资源已同步至团队内部知识库
各组需在本周三前完成核心组件Owner的认领与登记。
基于 AsyncAPI / Protobuf 标准，完成所有微服务接口定义。
下周一下午召开架构评审会，确认最终技术落地实施方案。