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Datenschutz

Der Datenschutz verhindert den versehentlichen oder böswilligen Verlust vertraulicher Geschäftsinformationen und persönlich identifizierbarer Informationen (PII) während KI-Interaktionen.

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Kernschutzfunktionen

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1. DLP-Management (Business Data Loss Prevention)

Schützt proprietäre Unternehmensressourcen in Eingabeaufforderungen, hochgeladenen Dateien und Modellantworten:
  • API-Schlüssel und Anmeldeinformationen: Verhindert die Offenlegung von AWS-Schlüsseln, OpenAI-Tokens, Passwörtern und privaten Zertifikaten.
  • Quellcode und Architektur: Erkennt interne Repositorys und Codefragmente.
  • Verträge und Finanzen: Identifiziert vertrauliche Vertragsentwürfe und Finanzdaten.

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2. PII-Schwärzung (Datenschutz und Compliance)

Erkennt und maskiert automatisch persönliche Identifikatoren, um den DSGVO-, HIPAA- und CCPA-Standards zu entsprechen:
  • Identifikatoren: Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, nationale Ausweise (SSN, DNI, Passnummern), Kreditkarten.
  • Schwärzungsmodi:
    • Maske: Verschleiert sensible Zeichenfolgen (z. B. user@*****.com, --****-1234).
    • Entfernen: Entfernt den vertraulichen Text vollständig.
    • Tokenize / Hash: Ersetzt sensible Daten durch deterministische Pseudonyme für die interne Verarbeitung.

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3. Semantischer Verifizierer

Hilft bei Sicherheits- und rechtlichen Untersuchungen, indem es ermittelt, ob ein verdächtiger Text von Ihrem SecureAI-Mandanten generiert wurde:
  • Konfidenzstufen: Verifiziert, Wahrscheinliche Übereinstimmung, Mehrdeutig, Keine Übereinstimmung.
  • Nutzung: Gehen Sie zu Admin? Datenschutz? Semantic Verifier und fügen Sie den Textausschnitt ein, um die Ursprungswahrscheinlichkeit zu analysieren.

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Konfiguration und Einrichtung

  1. Globale Einstellungen: Gehen Sie zu Admin? Datenschutz, um Echtzeit-Scans für Eingaben, Ausgaben und Dateianhänge zu ermöglichen.
  2. Vorlagen und benutzerdefinierte Regeln: Laden Sie regionale/branchenspezifische Startervorlagen oder fügen Sie benutzerdefinierte Regex-Muster hinzu.
  3. Simulationsmodus: Testen Sie Richtlinien anhand von Beispieldatensätzen, bevor Sie sie in der Produktion durchsetzen.
  4. Vorfallüberwachung: Überprüfen Sie die Schwärzungs- und Blockierungsmetriken in den Datenschutz-Vorfallprotokollen.