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So schützt BRANE

Fünf Schutzmechanismen für jeden Prompt.

Echtzeit-Erkennung, reversible Maskierung, Kontext-Erhalt, lokaler Vault, Policy pro Datenklasse.

  • Echtzeit-Erkennung.

    Mehrschichtige Erkennung aus Mustern, NER-Modellen und einem Adressmodell findet personenbezogene Daten — von Namen und IBAN bis zu Gesundheitsangaben (Art. 9 DSGVO) —, bevor der Prompt das Netz verlässt.

  • Reversible Pseudonymisierung.

    Sensible Entitäten werden durch stabile Tokens ersetzt. Cloud-LLM arbeitet mit Kontext; BRANE löst Tokens auf dem Response-Pfad wieder auf.

  • Kontext-Erhalt.

    BRANE hält den Prompt nutzbar. Person, Adresse und Konto sind maskiert, aber kohärent, damit die KI Beziehungen weiter erkennt.

  • Lokaler Vault.

    Token-zu-Klartext-Mapping bleibt in Ihrer BRANE-Instanz, nie in der Cloud. Der Vault ist verschlüsselt und EU-souverän.

  • Policy pro Datenklasse.

    Eigene Regeln für PII, PHI, IP, Verträge: Pro Rolle und Use-Case. Compliance definiert einmal, BRANE setzt überall durch.

Die Entscheidung fällt in drei Phasen.

Jede Nachricht durchläuft den Guardian Core, bevor sie verarbeitet wird. Er entscheidet in Echtzeit: lokal verarbeiten, mit Anonymisierung in die Cloud, oder blockieren.

  • 1

    Harte Vorbedingungen · unter 1 ms

    Bildinhalte werden lokal ausgelesen und wie Text geprüft. Ist ein Chat bereits sensitiv, steht der Modus auf „Nur lokal“ oder fehlt ein Cloud-Zugang, bleibt die Verarbeitung lokal.

  • 2

    PII-Erkennung · Millisekunden bis Sekunden

    Musterprüfung, lokale NER-Modelle und eine kontextbasierte Prüfung durch das lokale Sprachmodell laufen zusammen, von IBAN bis zu den besonderen Kategorien nach Art. 9 DSGVO.

  • 3

    Routing-Entscheidung

    Kein PII gefunden, dann ist die Cloud erlaubt. PII mit Policy „Block“ erzwingt lokale Verarbeitung, PII mit Policy „Anonymize“ geht maskiert in die Cloud.

Drei Grundregeln des Guardian

  • 01

    Im Zweifel wird lokal verarbeitet. Liefert die semantische Prüfung kein verwertbares Urteil, etwa nach einer Zeitüberschreitung, antwortet das lokale Modell.

  • 02

    Häufen sich in einem Chat personenbezogene Daten aus mehreren Kategorien, bleibt er für den Rest des Gesprächs lokal.

  • 03

    Fällt bei der Routing-Prüfung ein Kern-Detektor für Namen, Adressen oder Kennungen aus, wird lokal verarbeitet.