用户：这个是我用gemini分析的图片内容，请参考
这是一套设计非常严密、符合零信任（Zero Trust）架构与数据防泄漏（DLP）要求的工业级企业 AI 部署架构。该架构的核心设计理念是“数据不出境、访问受控、只出不进”，在满足企业员工高效调取公网大模型（如 Gemini、Azure、Bedrock）与本地私有化大模型的同时，构筑了高强度的安全隔离带。

以下是对该架构的完整、系统化描述：

一、 网络区域划分（Network Segmentation）
整个架构由内到外清晰地划分为四个核心安全层级，通过物理与逻辑隔离确保内网核心资产的安全：

集团内网（受控核心区）：

包含企业最核心的资产，如 ERP/MES 核心数据库和内部知识库。

部署有本地大模型（Local LLM）及系统接口，是数据的最终源头和归宿。

内网安全区 / 开发测试区（又称“AI 吸烟区 / 沙箱环境”）：

这是一个高度隔离的“安全缓冲区”，所有涉及 AI 的开发、测试、Agent 调度和日常访问都在此区（如“手术室”、“赤练区”）进行。

作用类似于安全沙箱，将高风险的 AI 交互行为限制在固定范围内，防止污染或穿透到核心内网。

DMZ 区域（网络边界缓冲区）：

充当内网与公网之间的桥梁。核心组件 LLM Gateway（大模型网关） 跨接在此处，作为对外通信的唯一合法出口。

公网 / 外部 AI 区：

外部商业大模型（如 Gemini, Azure, Bedrock 等云端 AI）所在的区域，属于不可信的网络环境。

二、 端点接入与零信任控制（User Access & Zero Trust）
架构对不同类型的用户和设备采取了差异化的零信任接入策略，确保“端点只接入，数据留机房”：

一般用户： 通过企业浏览器或远端浏览器隔离（RBI, Remote Browser Isolation）技术接入。用户的实际浏览和交互行为在云端或隔离服务器上运行，本地不留存敏感数据。

技术用户（开发者/管理员）： 通过区域内的 VDI（虚拟桌面基础设施） 或 伺服器端沙盒 进行远程办公和开发，严格限制代码和敏感数据的本地下载。

设备兼容性： 支持公司公发设备以及 BYOD（员工自带设备）。所有端点必须经过零信任身份鉴权，一律先接入“AI 吸烟区”，严禁直接穿透访问核心内网。

三、 核心 AI 基础设施与网关（Core Infrastructure & Gateway）
该架构的数据路由和模型调度依赖于两个中枢组件：

1. ZDT AI 平台 & Agent 调度中枢
位于内网安全区，包含独立的 API Gateway。

Agent 调度中枢 配合 传输专线，负责协调企业内部的 AI Agent、进行任务分解与指令分发。它向下对接本地知识库和核心数据库，向上通过专用通道连接边界网关。

2. LLM Gateway（大模型网关）
作为整套架构的“看门人”，部署在 DMZ 边界，承担了最核心的安全审计职能：

虚拟金钥管理： 对敏感的 API Key 进行脱敏和统一托管，避免密钥暴露给终端用户。

对外出口受控段： 严格限制请求频次与并发。

数据防泄漏（DLP）与稽核： 对所有发送至公网的 Prompt 进行实时合规检测，拦截敏感信息（如代码、商业机密、个人隐私）。

网域白名单： 实行“只出不进”策略，仅允许向白名单内的合法公网 AI 节点发送请求。

四、 核心安全机制与数据流向（Data Flow & Security Mechanics）
架构设计了清晰的双轨制数据流向，根据数据的敏感程度进行智能分流：

[用户/终端] ──(零信任接入)──> [AI 吸烟区/沙箱] ──> [LLM Gateway]
                                                      │
                       ┌──────────────────────────────┴──────────────────────────────┐
                       ▼                                                             ▼
     【机密/敏感数据路由】                                            【非敏感/通用请求路由】
      本地 LLM (自建地端)                                             DMZ 对外出口 (网域白名单)
       (敏感数据不出境)                                                              │
                                                                                     ▼
                                                                             公网云端 AI (Gemini等)
                                                                             (阻止回流 / 只出不进)
机密数据流向（本地闭环）：
当请求涉及企业核心数据库或内部知识库的敏感信息时，LLM Gateway 将流量路由至本地 LLM（自建地端）。确保“敏感数据不出境”，在内网完全闭环。

通用请求流向（公网出境）：
当请求为通用业务且通过了 DLP 稽核流转时，LLM Gateway 将其送往 DMZ 对外出口，通过企业防火墙访问公网云端 AI。

强力防回流机制（Block Reverse Flow）：
在防火墙与网关层面执行极其严格的“只出不进”策略。公网 AI 仅能作为被动响应方返回推理结果，绝对无法主动发起反向连接侵入企业内网，彻底切断了外部潜在的网络攻击路径。

总结
这是一套兼顾业务敏捷性与极致安全性的工业级方案。它通过“吸烟区（沙箱）”隔离了高风险行为，通过“LLM Gateway”卡死了数据外泄通道，通过“只出不进”锁定了网络边界。该架构非常适合金融、制造、能源等对数据合规和知识产权有极高要求的行业落地 AI 应用。
助手：这下非常清楚了！非常感谢 🌟

Gemini 的分析把架構補足得非常完整。現在我可以精確理解了：

---

### 架構核心四層（由內到外）

```
🌐 公網 / 外部 AI
   Gemini · Azure · Bedrock（不可信區域）
          ↑ 只出不進 ↑
┌─────────────────────────────┐
│        DMZ 邊界緩衝區        │
│   LLM Gateway（虛擬金鑰、DLP、│
│   網域白名單、審計留痕）      │
└───── ↓ 數據分流 ↓ ──────────┘
          │
    ┌─────┴─────┐
    ↓           ↓
【機密數據】  【一般數據】
 本地 LLM      企業防火牆
 (不出境)       (傳輸審核)
    ↑           ↑
┌─────────────────────────────┐
│  內網安全區 / AI 吸煙區       │
│  （開卡、開發測試隔離區）      │
│  ZDT AI 平台 + Agent 調度     │
│  API Gateway / 傳輸專線      │
└─────────────────────────────┘
    ↑
┌─────────────────────────────┐
│      集團內網（受控核心區）     │
│  ERP/MES · 內部知識庫         │
│  本地 LLM · 系統接口          │
└─────────────────────────────┘
```

### 兩條數據流向
- **機密軌**：用戶 → 吸煙區 → LLM Gateway → **本地 LLM**（數據不出境，內網閉環）
- **一般軌**：用戶 → 吸煙區 → LLM Gateway → 防火牆 → DMZ 出口 → **公網 AI**

### 端點接入策略
- **一般用戶**：企業瀏覽器 / RBI（遠端隔離）→ 吸煙區
- **技術用戶**：VDI / 伺服器端沙盒 → 吸煙區
- **所有端點**：零信任鑑權，一律先進吸煙區，嚴禁直連核心內網

---

要不要我基於這個完整理解，重新出一張更精確的 Excalidraw 架構圖？