AirGap-EdgeGateway: 边缘可信隐私保护网关

"在绝对的物理隔离面前，一切软件防御都是纸老虎。"

本项目针对传统云端AI家居及物联网设备存在的隐私泄露痛点，重构边缘计算架构。采用独创的“双路径异构拓扑”与“硬件级气隙（Air-Gap）物理熔断机制”，为高敏感场景提供不可逾越的物理级可信边界。

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Wave 1: 项目提案与规格书 (Specs)

1. 核心痛点与目标用户 (Core Problem & Target Users)

当前智能家居与企业物联网高度依赖云端大模型（LLMs）进行语义解析，导致敏感语音/环境数据持续暴露于公网，极易遭受高级持续性威胁（APTs）和数据外泄。

• 目标用户： 对数据隐私有绝对安全诉求的政企客户、高净值个人用户。
• 使用场景： 高密级政企空间（商业谈判室、法律咨询室）与绝对隐私家庭场景（卧室、私人书房）。

2. 产品思路与核心架构 (Product Logic & Architecture)

本项目的核心思路是“物理级阻断 + 边缘侧接管”，工作流程与架构如下：

• 硬件级物理熔断 (Hardware-Level Air-Gap)： 摒弃传统的软件防火墙，通过专有底层硬件逻辑直接切断广域网（WAN）模块的 VCC 供电，实现物理层面的不可逆网络阻断。
• 双路径异构拓扑： 将 WAN（如 Wi-Fi）与局域网 LAN（如 Zigbee/BLE）在物理和逻辑上解耦。断网状态下，LAN 保持全功率运行。

3. AI 在哪里发挥作用 (The Role of AI)

本项目并非单纯的物理断网开关，而是“隐私与智能的平衡器”。 在触发物理熔断、切断云端大模型连接后，系统会无缝切换至边缘侧轻量级 AI（本地 NLP 引擎，部署于 Cortex-A72 等节点）。AI 在此阶段接管核心工作，负责离线状态下的复杂语义解析、意图识别与局域网设备路由。这确保了用户在绝对隐私状态下，依然能享受 AI 带来的自然语言交互，实现“隐私降级”但不“智能降级”。

4. 评测标准与验证方式 (Evaluation Standards)

本项目已完成原型机开发与严格测试，后续验证项目是否成功的量化指标如下：

• 物理阻断延迟: < 5ms （验证是否能瞬间完成关键的断网任务）。
• 本地指令响应: < 30ms （验证离线 AI 引擎是否能高效输出符合要求的解析结果）。
• 数据泄露率: 0% （通过抓包嗅探测试，验证是否彻底消除了隐私外泄风险）。

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核心机密数据室 (Data Room)

注：鉴于本项目具备极高商业护城河，核心底层代码暂不开源。目前本团队已完成底层物理隔离架构与离线 NLP 接管的原型机（Prototype）开发，构筑了坚实的硬件基座。下一步将重点部署“风险感知模型”，将其演进为具备自主决策与物理执行能力的完整隐私保护智能体（Agent），以迎接后续赛段。

为供评委及同行查阅，相关实机演示视频、国家发明专利受理书及 IEEE 会议(EI检索)录用证明，已作为附件脱敏提交至下方加密数据室：

• 演示与背书附件库: https://pan.baidu.com/s/1spqdd0qHoDbkUULn96-fLA?pwd=8888
• 提取码: 8888

包含内容：

1. [核心演示] 物理熔断与离线接管实机 Demo 视频 (2分42秒)
2. [知识产权] 国家发明专利受理通知书 (第一发明人)
3. [学术背书] IEEE GAIIS 2026 录用论文及同行评审 Excellent 报告