Patents

Interval believes that privacy is power.

That’s why we hold three granted U.S. patents covering how private enterprise data is understood, how AI work is coordinated across approved environments, and how transformer inference can run without requiring raw customer data to leave its controlled boundary.

Most AI systems assume that enterprise data can be sent to the model. Interval starts with the opposite condition: the data remains under customer control, and the computation adapts. Our granted patents protect three connected layers of that architecture.

US12437113B1

시맨틱 타입 추론 및 프라이버시 보존을 이용한 데이터 처리 오케스트레이터

2025년 10월

본 발명은 복잡한 데이터 수집 및 모델링 작업을 간소화하는 핵심 엔진에 관한 것입니다. 분산된 데이터셋을 오케스트레이션하여, 완전히 프라이빗한 실행 가능한 인텔리전스 스트림으로 전환합니다.

상기 오케스트레이터는 시맨틱 타입을 자동으로 식별하고, 정형 및 비정형 도메인 전반에 걸쳐 워크플로를 수행함으로써 비체계적 엔터프라이즈 데이터의 과제를 해결합니다. 프라이버시 보존 메커니즘이 처리 전 과정에 걸쳐 단계별로 자동 내장되어, 외부 시스템에 제어권을 노출하지 않으면서 컴플라이언스 사각지대를 식별합니다.

US12437113B1

시맨틱 타입 추론 및 프라이버시 보존을 이용한 데이터 처리 오케스트레이터

2025년 10월

본 발명은 복잡한 데이터 수집 및 모델링 작업을 간소화하는 핵심 엔진에 관한 것입니다. 분산된 데이터셋을 오케스트레이션하여, 완전히 프라이빗한 실행 가능한 인텔리전스 스트림으로 전환합니다.

상기 오케스트레이터는 시맨틱 타입을 자동으로 식별하고, 정형 및 비정형 도메인 전반에 걸쳐 워크플로를 수행함으로써 비체계적 엔터프라이즈 데이터의 과제를 해결합니다. 프라이버시 보존 메커니즘이 처리 전 과정에 걸쳐 단계별로 자동 내장되어, 외부 시스템에 제어권을 노출하지 않으면서 컴플라이언스 사각지대를 식별합니다.

US12316753B1

프라이버시 보존 분산 연산을 위한 보안 멀티 에이전트 시스템

2025년 5월

본 발명은 기업 전용 AI 에이전트로 구성된 분산 네트워크에 관한 것입니다. 엄격한 권한 관리, 감사 가능성 및 데이터 관리권을 유지하면서 사업부 또는 파트너 간 다자간 데이터 연산을 수행할 수 있습니다.

상기 멀티 에이전트 프레임워크는 에이전트 상태를 암호화하고 불변성을 통해 접근을 제어하며, Interval 보안 분산 컴퓨팅의 핵심을 구성합니다. 컴퓨팅 생태계의 무결성, 보안성 및 자율성을 유지하는 미래 지향적 아키텍처입니다.

US12316753B1

프라이버시 보존 분산 연산을 위한 보안 멀티 에이전트 시스템

2025년 5월

본 발명은 기업 전용 AI 에이전트로 구성된 분산 네트워크에 관한 것입니다. 엄격한 권한 관리, 감사 가능성 및 데이터 관리권을 유지하면서 사업부 또는 파트너 간 다자간 데이터 연산을 수행할 수 있습니다.

상기 멀티 에이전트 프레임워크는 에이전트 상태를 암호화하고 불변성을 통해 접근을 제어하며, Interval 보안 분산 컴퓨팅의 핵심을 구성합니다. 컴퓨팅 생태계의 무결성, 보안성 및 자율성을 유지하는 미래 지향적 아키텍처입니다.

US12335379B1

암호화된 차원 축소를 이용한 프라이버시 보존 트랜스포머 모델

2025년 6월

본 발명은 프라이버시를 보존하면서 데이터를 처리할 수 있도록 하는 기술에 관한 것입니다. 트랜스포머 기반 AI 모델을 민감한 엔터프라이즈 데이터셋에 직접 적용할 수 있습니다. 입력 피처는 추론(inference) 수행 전에 압축 및 암호화 처리되어, 데이터 주권을 유지하면서 높은 가치의 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

AI 기반 분석의 전략적 가치를 확보할 수 있습니다. 거버넌스 및 규제 정합성을 자동화하면서, 자사 데이터 파이프라인에 대한 완전한 소유권을 유지합니다.

US12335379B1

암호화된 차원 축소를 이용한 프라이버시 보존 트랜스포머 모델

2025년 6월

본 발명은 프라이버시를 보존하면서 데이터를 처리할 수 있도록 하는 기술에 관한 것입니다. 트랜스포머 기반 AI 모델을 민감한 엔터프라이즈 데이터셋에 직접 적용할 수 있습니다. 입력 피처는 추론(inference) 수행 전에 압축 및 암호화 처리되어, 데이터 주권을 유지하면서 높은 가치의 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

AI 기반 분석의 전략적 가치를 확보할 수 있습니다. 거버넌스 및 규제 정합성을 자동화하면서, 자사 데이터 파이프라인에 대한 완전한 소유권을 유지합니다.

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© 2026 K2 Network Labs, Inc. All rights reserved

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