Integridad
¿Han cambiado los bytes protegidos respecto a un recibo o punto de control confiable?
MODELO DE CONFIANZA
Evidencia que puedes inspeccionar.
Afirmaciones que puedes delimitar.
Comprende lo que un registro puede demostrar, de qué depende y lo que queda fuera de su alcance.
Procedencia
¿Qué referencias registradas de origen y contexto están asociadas a este evento?
Reconstrucción
¿Qué estado de memoria almacenado puede recuperarse del historial conservado?
LOS LÍMITES
Lo que el mecanismo establece.
| Mecanismo | Lo que respalda | Lo que no establece |
|---|---|---|
| Recibos criptográficos | Comprobar los datos protegidos frente a una referencia confiable. | Que el origen original sea fácticamente verdadero. |
| Historial de solo anexión | Preservar los eventos anteriores a medida que se añaden nuevos. | Protección automática frente a cualquier escenario de pérdida de datos. |
| Separación de tenants | Acceso limitado por la identidad autenticada del espacio de trabajo. | Aislamiento basado solo en un campo de tenant en una carga útil. |
| Reproducción determinista | Reconstrucción del estado de memoria conservado. | Salidas idénticas de un modelo de lenguaje probabilístico. |
| Recuperación no generativa | Devolver la evidencia almacenada y sus relaciones. | Prevenir toda alucinación en un modelo conectado. |
ACCESO Y SEGURIDAD
Identidad en el límite.
Evidencia dentro de él.
El modelo de acceso utiliza autenticación centralizada, verificación de correo electrónico por enlace y sesiones basadas en JWT. Los límites de MCP y gRPC están protegidos, con una autorización diseñada para fallar de forma cerrada.
Alcance autenticado
La identidad del tenant se resuelve a partir del contexto autenticado del backend.
Acceso con fallo cerrado
Una autorización ausente o inválida no debe convertirse en una respuesta de éxito vacía.
Inspecciona el resultado
Utiliza identificadores de registro autoritativos para seguir un evento hasta su evidencia.
RESPUESTAS CLARAS
Un modelo de confianza debe responder las preguntas difíciles.
¿Evita PHIROK las alucinaciones?
PHIROK proporciona memoria verificable y evidencia trazable. No se anuncia como una garantía matemática contra las alucinaciones en un modelo conectado.
¿Es esto una certificación regulatoria?
No. La evidencia y los flujos de auditoría pueden apoyar la revisión, pero por sí solos no establecen el cumplimiento de la Ley de IA de la UE ni ninguna otra certificación. En este sitio no se afirma ninguna certificación.
¿Son los ejemplos interactivos registros reales de producción?
No. Están claramente etiquetados como ejemplos. La zona de integridad calcula hashes en tu navegador usando SHA-256 para su demostración. Es independiente de la implementación de recibos BLAKE3 de producción de PHIROK.
¿Y si el origen era incorrecto?
Una comprobación de integridad puede confirmar que los bytes conservados coinciden con su referencia. No puede convertir material de origen inexacto en verdad. La calidad del origen y la integridad de la evidencia son cuestiones distintas.
¿Reproduce la reproducción determinista el razonamiento de una IA?
La reproducción se refiere al estado de memoria conservado y al contexto registrado. No afirma acceso al razonamiento interno privado de una IA ni garantiza que un modelo genere de nuevo la misma respuesta.
¿Qué afirmaciones se excluyen deliberadamente?
La detección de contradicciones en vivo, los embeddings comerciales de producción, la prevención matemática de alucinaciones y la certificación regulatoria no se presentan como capacidades disponibles. PHIROK no se comercializa como un generador de respuestas.
TU PRÓXIMA DECISIÓN
Inspecciona la evidencia.
Resuelve la duda.
Un modelo de confianza solo sirve cuando se usa. Llévalo al playground e intenta romper un registro de ejemplo.