缅因州南波特兰（Newsworthy.ai）2026年2月20日星期五东部时间上午7:00 —

VectorCertain LLC今日披露了其全面的55项专利知识产权组合——这是首个基于治理优先、行动许可范式构建的人工智能安全架构，涵盖自动驾驶汽车、网络安全、医疗保健、金融服务、区块链/DeFi、能源基础设施、制造、卫星系统、内容审核和政府人工智能认证等领域。

在该生态系统的55项专利中，21项已提交申请（2025年12月7项，2026年1月12项），其余18项正在积极开发中，计划于2026年内提交。该组合包含超过500项权利要求，每项已提交申请在独立质量保证审查中均获得10.0/10的评分。

人工智能系统不会自我授权。所有人工智能决策都需经过独立的运行时治理，以确定其是否可信、可依赖或可执行。这是我们整个55项专利生态系统的核心范式。——VectorCertain LLC创始人兼首席执行官约瑟夫·P·康罗伊

与附加的安全层或事后审计框架不同，VectorCertain的专利围绕一个单一原则从头开始构建：人工智能每次都必须通过数学上可验证的独立治理来获得行动许可。这一范式取代了以模型为中心的安全性、以优化为中心的人工智能以及回顾性验证，代之以治理优先、行动许可的安全性。

• 安全与治理（SG）专利：15项专利，涵盖核心治理中心、区块链子中心和特定领域安全分支——约350项权利要求——14项已提交（2026年1月）

• 应用分支专利：22项专利，涵盖12个行业垂直领域——约380项权利要求——5项已提交（2025年12月）

• 生态系统总计：55项专利，约730项权利要求，迄今已提交21项，所有已提交专利在独立质量保证审查中均获得10.0/10评分

• 管线：30项额外专利正在积极开发中，涵盖自动驾驶汽车、卫星系统、内容审核、政府人工智能认证、能源、制造、供应链、法律/监管以及额外的金融服务应用。申请计划于2026年内进行。

• 未包含：4项额外专利源自SecureAgent平台的22次冲刺开发，目前正在文档化过程中。

中心与分支架构：设计上治理优先

VectorCertain的55项专利生态系统采用三层中心-分支架构组织，其中权限从治理中心向下流向应用分支。这种结构确保任何应用都不会重新定义安全性——它只应用在中心层面定义的治理。

这些专利定义了允许的内容。它们为人工智能信任、数值安全和执行许可建立了数学和认知基础。它们是领域无关的，并作为整个组合的权威根源。

• HCF2-SG — 认知信任治理（主要中心）：确定人工智能决策是否可信。四层独立验证，包括架构、统计、错误聚焦和自适应方法。虚假共识检测和相关故障识别。基于SPRT的顺序共识。

• TEQ-SG — 数值可容许性治理：确定数值近似是否保持安全性。监控降低精度效应、罕见事件敏感性和数值相关性崩溃。共识保持压缩，实现3.92–4.12倍压缩，同时保持ASIL-D合规性。

• MRM-CFS-SG — 执行治理（微递归模型级联融合系统）：确定可信、可容许的决策现在是否可以执行。256个模型，大小<50KB，尾部事件准确率>99%，单个模型小至29–71字节。运行时约束执行，具有回退行为。

• MRM-CFS（独立） — 微递归模型架构：用于尾部事件检测的独立MRM部署。仅71字节即可实现97.82%的R²准确率——比TinyML最小值小3–4个数量级。支持在8位和16位传统处理器上部署。

• GD-CSR — 通过组合传感器冗余实现优雅降级：在传感器故障下数学证明无盲点保证。C(N,2)组合聚类，具有5倍重叠覆盖。适用于自主、工业和航空航天应用的ASIL-D、PLd和DAL-A合规性。

• HES1-SG — 候选多样性生成：通过跨架构共识提供多样化的候选决策。结合A级变换器（7B–175B+参数）和E级循环模型（5–30M参数）。错误相关性降低67–75%。明确从属于治理中心——非权威性。

区块链环境打破了有界执行、可识别操作者和可执行控制的假设。BC-SG（区块链安全治理）子中心在对抗性、去中心化条件下扩展并加密执行核心中心。BC-SG不是分支——它是治理本身的证明层。

• DeFi-SG — 金融风险治理：治理DeFi清算、杠杆和敞口决策。基于Copula的跨协议尾部依赖性分析，防止跨互连DeFi协议的级联系统性故障。

• MEV-SG — 交易执行治理：在交易排序中强制执行公平性和安全性。将最大可提取价值视为治理问题，而非必然性。安全约束下的执行许可。

• ZKML-SG — 加密人工智能验证：零知识证明验证人工智能决策，无需揭示模型或数据。在模型透明度不可能的对抗性环境中实现信任治理。

• DAICON-SG — 分布式人工智能共识治理：治理跨去中心化网络的分布式人工智能共识。检测去中心化协议中的认知失败。将共识与正确性分离——仅协议本身不建立安全性。

每个应用分支应用由中心定义的治理。分支从不重新定义安全性，也从不声称权威。它们是可替换、可扩展且非脆弱的——设计使得组合可以扩展到新行业而无需结构修改。

22个应用分支涵盖12个不同的行业垂直领域。以下7项已作为临时专利申请提交：

• HCF2-PROV-ENHANCED — 分层级联框架（增强版）：四层独立验证引擎。架构、统计、错误聚焦和自适应验证方法，基于SPRT的顺序共识。2025年12月提交。

• HES1-PROV — 混合集成系统：跨架构共识实现，结合A级变换器（7B–175B+参数）和E级循环模型（5–30M参数）。2025年12月提交。

• TEQ-PROV — 温度缩放集成量化：用于边缘部署的共识保持压缩。3.92–4.12倍压缩，退化<0.2%，同时保持ASIL-D合规性。2025年12月提交。

• ICCS-PROV — 保险索赔合规系统：人工智能驱动的保险索赔处理，具有集成验证的欺诈检测、合规自动化和NAIC模型公告监管审计跟踪。2025年12月提交。

• CMTD-PROV — 网络安全监控与威胁检测：用于威胁检测的跨架构共识。MITRE ATT&CK集成，涵盖14种战术和200+种技术。时间新颖性检测和对抗性规避（ATIT）对策。2025年12月提交。

• HC-PROV — 医疗保健索赔处理：新兴计费模式检测，欺诈检测时间<72小时，而行业平均为18+个月。FDA PCCP对齐，用于临床决策支持。2025年12月提交。

• ETS-PROV — 电子交易系统：用于交易风险的尾部依赖性分析，防止闪崩。在针对历史市场事件的回测中，实现了77%的回撤减少。2025年12月提交。

其余15项应用分支专利正在积极开发中，涵盖自动驾驶汽车、卫星/航空航天、内容审核、政府人工智能认证、能源电网优化、制造质量控制、供应链弹性、法律/监管监控、金融欺诈检测、交易对账以及额外的区块链/DeFi应用。这些专利计划于2026年内提交。

三个运营领域：安全、应用和实时合规

VectorCertain的安全与治理专利定义了权限层——确定人工智能何时可信的数学和认知基础。该领域涵盖6项核心中心专利、4项区块链子中心专利和5项特定领域治理分支，总计15项安全与治理专利，约350项权利要求。

核心能力 — 行动许可验证：每个人工智能决策在授权任何安全关键行动之前，都必须通过四个顺序门：

• 门1 — 呈现数据：传感器数据和模型输入呈现给治理层进行评估。

• 门2 — 评估数据有效性：四种互补验证方法独立评估数据，实现94–98%的相关故障识别检测。

• 门3 — 量化许可：TEQ确保数值近似保持安全属性。只有在不降低安全裕度的情况下通过量化的数据才能继续。

• 门4 — 执行许可：MRM-CFS执行跨架构共识。人工智能必须通过所有四个门才能授权任何行动。如果共识失败，系统将弃权、升级或回退到已知安全状态。

监管对齐与实时合规监控

VectorCertain的架构原生应对47+个监管框架。关键的是，合规性不是定期审计功能——它是系统运行的连续、实时属性。每次推理都会自动生成可审计的合规证据，并全面记录所有任务关键事件。

应对的监管框架：

• 自动驾驶汽车：ISO 26262（ASIL-D）、ISO PAS 8800、NHTSA AV指南、SAE J3016。实时监控功能安全指标，连续审计每次传感器融合决策、模型共识结果和回退激活。

• 医疗保健与医疗设备：FDA 21 CFR Part 11（电子记录/签名）、FDA PCCP（预定变更控制计划）、HIPAA、IEC 62304 C类、ISO 14971。每次临床决策支持建议都包括时间戳模型身份、置信度分数、共识结果和升级理由——构成21 CFR Part 11下的完整电子签名。

• 金融服务：OCC SR 11-7（模型风险管理）、SEC Rule 17a-4（记录保留）、Basel III/IV、Dodd-Frank。结构不同模型系列之间的跨架构共识满足OCC对“客观、知情方的关键分析”要求。分歧指标、单个模型预测和升级结果自动记录和保留。

• 保险：NAIC人工智能模型公告、州特定保险法规。每次索赔决策的全面审计跟踪，包括模型共识、欺诈检测触发器和合规检查点。

• 网络安全：NIST网络安全框架、MITRE ATT&CK、SOC 2 Type II。持续监控威胁检测决策，实时记录分析师疲劳指标、误报率和每次警报升级的跨模型共识分数。

• 能源与关键基础设施：NERC CIP（关键基础设施保护）、IEEE 2030、FERC标准。实时审计电网优化决策、负载平衡行动和级联故障预防干预，具有毫秒级时间戳。

• 区块链与DeFi：欧盟MiCA（加密资产市场）、SEC数字资产指南、FinCEN AML要求。通过ZKML的加密验证，无需暴露专有模型或用户数据即可实现合规证明。

• 内容审核：欧盟人工智能法案（高风险人工智能系统）、欧盟数字服务法案（DSA）、平台特定内容政策。每次内容决策的全面审计跟踪，用于监管报告。

• 政府与国防：NIST人工智能风险管理框架（AI RMF）、CMMC（网络安全成熟度模型认证）、FedRAMP、DO-178C（DAL-A）。实时合规监控，具有不可变审计记录，适合联邦检查和认证。

• 制造：ISO 13849（PLd）、IEC 61508（SIL 3）、FDA 21 CFR Part 820（质量体系法规）。持续记录质量控制决策、缺陷检测共识和生产线安全干预。

• 航空航天与卫星：DO-178C（DAL-A）、NASA-STD-8739.8、ITU无线电法规。每次碰撞避免决策、轨道调整和辐射诱发异常响应的任务关键事件记录。

实时合规基础设施

在所有受监管领域，VectorCertain提供以下合规基础设施，作为运行时操作的固有属性：

• 级联审计跟踪：HCF2级联层级之间的每次转换都会自动生成时间戳合规记录，包括触发置信度阈值、路由理由、输入数据的加密哈希以及作为电子签名的模型身份。这些记录不可变且防篡改。

• 有效挑战文档：A级变换器和E级循环模型之间的跨架构共识满足独立挑战和客观分析的监管要求。每次决策自动记录分歧指标、单个模型预测、共识置信区间和升级结果。

• 全面任务关键事件记录：每次安全关键推理产生完整事件记录：输入数据哈希、预处理转换、单个模型输出、共识分数、门通过/失败结果和最终处置（执行、抑制、升级或弃权）。记录结构化，适用于所有适用框架的监管检查。

• 边缘到云审计同步：TEQ的共识保持量化在边缘设备上部署时保持合规属性。轻量级审计缓冲区和加密哈希链确保完整性，尽管网络中断，重新连接后完全同步。

• 24小时监管检测：自动监管监控在24小时内检测新要求、修订和执法行动，而手动审查需要2–4周，为受不断发展的监管框架约束的组织提供6–12个月的合规先机。

• 跨司法管辖区合规映射：治理架构同时映射47+个框架的合规义务，使组织能够从单一审计跟踪向多个监管机构证明合规性，而不是为每个机构维护单独的合规计划。

22项应用专利在12个行业垂直领域实施治理。每个分支设计为模块化、可独立部署的系统，从中心层继承权限，同时应对行业特定的运营和监管要求。

• 自动驾驶汽车：L4认证路径、ASIL-D合规性、尾部事件检测、MRM-CFS + GD-CSR传感器冗余集成

• 网络安全：MITRE ATT&CK跨架构共识、分析师疲劳检测、SOC治理、对抗性规避对策

• 医疗保健：72小时欺诈检测（对比18+个月）、FDA PCCP对齐、III类医疗设备批准路径

• 金融服务：闪崩预防、77%回撤减少、具有拜占庭容错的T+1交易对账

• 保险：集成验证的索赔合规性、NAIC模型公告对齐、具有监管审计跟踪的自动欺诈检测

• 区块链/DeFi：加密治理、交易排序公平性、分布式共识安全性、零知识合规验证

• 能源：电网稳定性监控、级联故障预防（在启动前15–30分钟）、NERC CIP合规性

• 制造：多模态融合质量控制、自适应缺陷预测、具有ICS集成的生产线安全性

• 卫星/航空航天：碰撞避免、辐射硬化人工智能治理、用于任务关键轨道操作的DAL-A合规性

• 内容审核：欧盟人工智能法案和DSA合规性、用于CSAM、恐怖主义和仇恨言论的跨架构尾部事件内容检测

• 政府人工智能：联邦人工智能认证框架、NIST AI RMF对齐、CMMC和FedRAMP合规性

• 供应链：多模态中断预测、自主风险缓解、供应商可靠性共识

VectorCertain架构的一个关键区别在于，合规性不是单独的审计功能——它是运行时操作的固有属性。每次推理、每次共识决策和每次行动许可门都会自动生成可审计的合规证据。这种实时合规能力消除了“运行人工智能系统”和“证明其安全运行”之间的差距——它们成为同一活动。

完整的实时合规基础设施在上述监管对齐部分详细说明，包括级联审计跟踪、有效挑战文档、全面任务关键事件记录、边缘到云审计同步、24小时监管检测和跨司法管辖区合规映射。

已提交专利注册：迄今已提交21项专利

以下21项临时专利申请已提交给美国专利商标局。每项申请在独立质量保证审查中均获得10.0/10评分。

• HCF2-SG：认知信任治理——主要中心专利。独立验证、虚假共识检测、相关故障识别。

• TEQ-SG：数值可容许性治理——量化安全性、罕见事件敏感性监控、数值相关性崩溃检测。

• MRM-CFS-SG：执行治理——256个微递归模型，大小<50KB。运行时行动许可执行。

• MRM-CFS（独立）：微递归模型架构——71字节神经网络，97.82% R²准确率。

• GD-CSR：通过组合传感器冗余实现优雅降级——无盲点保证、5倍重叠覆盖。

• HES1-SG：候选多样性生成——跨架构共识、错误相关性降低67–75%。

• Insurance-CCS-SG：保险索赔合规与安全治理——NAIC模型公告对齐。

• Cybersecurity-SG：人工智能网络安全治理——三层治理、MITRE ATT&CK集成、50项权利要求。

• Medical-SG：医疗保健安全治理——FDA 21 CFR Part 11、HIPAA、临床决策支持治理。

• AutoSafety-SG：自动驾驶汽车安全合规——ASIL-D认证路径、ISO 26262、NHTSA对齐。

• DeFi-SG：去中心化金融风险治理——清算和敞口治理、级联故障预防。

• MEV-SG：交易执行治理——交易排序公平性、提取预防。

• ZKML-SG：加密人工智能验证——人工智能模型输出的零知识证明验证。

• DAICON-SG：分布式人工智能共识治理——检测去中心化协议中的认知失败。

• HES1-PROV（VC-2025-HES1-PROV）：混合集成系统——跨架构共识实现。

• TEQ-PROV（VC-2025-TEQ-001-PROV）：温度缩放集成量化——用于边缘部署的共识保持压缩。

• ICCS-PROV（VC-2025-ICCS-001-PROV）：保险索赔合规系统——集成验证的欺诈检测和合规自动化。

• CMTD-PROV（VC-2025-CMTD-001-PROV）：网络安全监控与威胁检测——MITRE ATT&CK共识和对抗性规避对策。

• HC-PROV（VC-2025-HC-001-PROV）：医疗保健索赔处理——72小时新兴计费模式检测、FDA PCCP对齐。

额外开发中的专利

18项额外专利正在积极开发中，计划于2026年内提交。这些专利将生态系统扩展到自动驾驶汽车、卫星/航空航天、内容审核、政府人工智能认证、能源电网优化、制造质量控制、供应链弹性、法律/监管监控、金融欺诈检测、交易对账以及额外的区块链/DeFi应用。具体专利披露将在提交时进行。

1.777万亿美元已验证预防损失：历史回测

VectorCertain针对2000–2024年间跨越11个行业的50多起灾难性故障验证了其技术。通过将待批的行动许可架构应用于历史故障数据，VectorCertain证明1.777万亿美元的损失是可预防的。

这种回测方法提供了具体、可验证的证据，表明治理优先的人工智能安全性不是理论性的——它解决了已经发生的现实世界故障，并量化了预防的经济影响。

特斯拉高速公路死亡事故——跨模态雷达验证本可提供8.3秒的提前驾驶员警告，并将碰撞能量减少78%。GD-CSR的无盲点保证可防止雨、雾和雪中的传感器退化故障。MRM-CFS尾部事件检测识别感知系统灾难性失败的罕见分布边缘场景。

复合药物欺诈（5亿美元敞口）——HC-PROV的新兴计费模式检测本可在72小时内识别该计划，而实际发现时间为36个月，将敞口限制在200万美元以下。跨架构共识标记单模型欺诈检测系统持续遗漏的异常计费模式。

高田安全气囊召回（100亿美元成本）——地理聚类分析本可在召回前6–7年检测到佛罗里达州湿度相关的推进剂故障，防止4300万缺陷单元到达消费者手中。多模态融合检查针对故障事件的实际缺陷数据进行了验证。

东北大停电（2003年，5500万人受影响）——尾部依赖性分析本可在级联启动前15–30分钟检测到相关设备故障，实现保护性减载。实时电网治理防止将局部设备故障转变为区域停电的级联故障。

24小时监管检测对比手动审查的2–4周，提供6–12个月的合规先机，通过早期合规检测和对不断发展的监管要求的主动响应，防止440–540亿美元的股东损失。

闪崩（2010年）和COVID市场崩盘（2020年）——跨相关工具的尾部依赖性检测本可触发保护性头寸减少，实现77%的回撤减少。MRM-CFS识别系统性市场混乱之前的罕见事件条件。

SolarWinds供应链攻击——跨架构检测本可在大约9个月前识别异常网络行为，减少14个月的驻留时间。MITRE ATT&CK集成涵盖14种战术和200+种技术，提供全面的威胁覆盖。

已验证预防损失总计：1.777万亿美元

跨越50+起灾难性故障、11个行业、2000–2024年。所有估计均保守，基于公开可用的故障数据和既定的精算方法。

回测方法

每个案例研究将特定专利技术应用于实际故障事件的历史传感器数据、交易记录或系统日志。分析确定：(a) 行动许可架构本应在何时检测到异常，(b) 将触发何种治理行动——抑制、升级或弃权，以及 (c) 基于更早干预窗口的经济损失减少。

为何此组合独特

对IBM的1,600+项人工智能治理专利、汽车OEM的5,000+项人工智能专利、西门子Healthineers的1,100+项人工智能专利家族以及Google/DeepMind、Microsoft和NVIDIA组合的全面搜索显示，VectorCertain的治理优先集成权利要求具有新颖性的持续空白。

• 对比IBM（7,000+项人工智能专利）：IBM通过watsonx.governance专注于单模型治理。无集成特定合规权利要求；无作为监管“有效挑战”的多模型共识。

• 对比Google/DeepMind：通过前沿安全框架专注于对齐。无合规聚焦的集成验证；无集成决策的审计跟踪。

• 对比Microsoft：US12299140B2（花旗银行/Microsoft）涵盖“多模型上层结构”，但使用相同架构模型。缺乏跨架构独立性和监管映射。

• 对比NVIDIA：通过TensorRT专注于硬件优化。无软件级集成合规治理；无边端模型审计同步。

• 对比汽车OEM：通过硬件安全性专注于传感器融合和感知，具有ISO 26262合规性。无用于软件级安全认证的集成模型验证。

专利可防御性：中心-分支结构防止终端免责声明蔓延、显而易见性崩溃和审查员混淆。核心中心锚定优先权，而分支可独立扩展。

许可灵活性：模块化架构支持行业特定许可捆绑。汽车被许可方访问AV-SG + AutoSafety-SG + MRM-CFS + GD-CSR，无需区块链专利。DeFi平台许可BC-SG子中心专利，无需自动驾驶汽车知识产权。

未来验证：新应用分支可以添加到组合中，而无需修改核心中心专利。随着新行业在安全关键应用中采用人工智能，VectorCertain可以通过额外分支扩展生态系统，同时保持相同的治理权限。

关键技术规格

MRM-CFS（微递归模型级联融合系统）

• 单个模型大小：29–71字节（INT8），最大209字节

• 每个模型参数：25–209（平均89）

• MRM总数（8摄像头系统）：828个模型

• 总内存占用：<50 KB（完整自动驾驶集成）

• 推理延迟：<1毫秒（整个828模型集成）

• 每次推理能耗：<10皮焦耳每MRM

• 尾部事件准确率：>99%（对比传统神经网络在分布尾部的60–70%）

• 硬件兼容性：8位和16位传统处理器（无需硬件升级）

集成独立性与共识

• 成对模型相关性：<0.5（对比基于LLM的集成>0.81）

• 错误相关性减少：0.80–0.85 → 0.10–0.20（通过跨架构共识减少67–75%）

• 量化退化：<0.2%（FP32 → INT8）

• 压缩比：3.92–4.12倍，同时保持ASIL-D合规性

GD-CSR（通过组合传感器冗余实现优雅降级）

• 每个传感器重叠：5倍（对于N=6外围摄像头）

• 盲点保证：数学证明——单传感器故障下的无盲点引理

目标安全认证

• 汽车：ASIL-D（ISO 26262最高完整性级别）

• 工业：ISO 13849 PLd、IEC 61508 SIL 3

• 医疗：IEC 62304 C类

• 航空航天：DO-178C DAL-A（最高设计保证级别）

市场机会

• 可寻址市场（安全关键人工智能）：到2030年1570–2400亿美元

VectorCertain LLC是一家特拉华州公司，总部位于缅因州，专注于人工智能安全和治理技术。由约瑟夫·P·康罗伊创立，他是一位拥有30年人工智能系统经验的资深人士，曾通过Envapower（为NYMEX市场参与者提供人工智能电价预测）实现八位数退出，并为EPA、DOE和波音公司构建了任务关键人工智能系统。

VectorCertain的核心范式——人工智能系统不会自我授权——代表了从反应性安全（在故障发生后检测）到主动治理（通过执行前的数学验证预防故障）的根本转变。该公司的55项专利生态系统提供了治理层，确定人工智能何时可以在物理、数字、人类和对抗性领域中被信任、依赖或允许行动。

约瑟夫·P·康罗伊是《人工智能代理危机：如何避免当前70%的失败率并实现90%的成功》的作者，并持有21+项临时专利，涵盖人工智能集成系统和多模型共识技术。他的职业生涯涵盖为波音、EPA、区域电网运营商和NYMEX交易系统部署，特别擅长必须在监管审查下运行的安全关键人工智能系统。

本新闻稿包含关于VectorCertain专利组合、技术能力和市场定位的前瞻性声明。专利申请是临时提交，需经USPTO审查。市场规模估计、预防损失计算和性能规格基于内部分析、历史数据和原型测试。实际结果可能有所不同。

媒体联系人
约瑟夫·P·康罗伊
VectorCertain LLC创始人兼首席执行官
缅因州
www.vectorcertain.com

媒体可用资产：执行头像、技术架构图、专利组合图、行业特定案例研究、回测方法白皮书和SecureAgent平台演示。

免责声明：此翻译是由NewsRamp™ 为 Newsworthy.ai（统称为“公司”）使用公开可访问的生成式人工智能平台自动生成的。公司不保证此翻译的准确性或完整性，并且不对任何错误、遗漏或不准确之处承担责任。依赖此翻译风险自负。公司对因依赖此翻译而产生的任何损害或损失不承担责任。此新闻稿的官方和权威版本是英文版本。