Der Sicherheitsstandard
für AI-Systeme.

Warum es uns gibt

Unternehmen setzen AI in kritischen Workflows ein, haben aber keinen systematischen Weg, diese Interaktionen zu überwachen, zu auditieren oder abzusichern. Prompt-Injection-Angriffe bleiben unentdeckt. Sensible Daten sickern durch Modell-Grenzen. Compliance mit dem EU AI Act wird ohne Observability unmöglich.

Bestehende Lösungen sind Cloud-abhängig und plattformspezifisch. Patronus ist anders: eine modell-agnostische, gerätelokale AI-Sicherheitsschicht, die über jedes Tool, jedes Modell und jedes Deployment hinweg funktioniert, ohne ein einziges Byte in die Cloud zu senden.

Echtzeit

Verarbeitung

25.000+

Model-Downloads auf Hugging Face

100%

On-Device-Architektur

Das Team

Drei Gründer. Eine Obsession.

Benedikt Veith

CTO: Technologie & Produkt-Architektur

Benedikt Veith

Benedikt verantwortet die technische Architektur und treibt die Produktentscheidungen auf der Engineering-Seite. Er definiert, wie Patronus im Kern gebaut ist, von Detection-Modellen bis zur System-Infrastruktur.

Dominik Hommer

CEO: Produkt, AI-Richtung & Research

Dominik Hommer

Dominik verantwortet den Auftritt von Patronus nach außen. Er bringt das Produkt zu den Kunden und übersetzt tiefe AI-Security-Technik in etwas, das Unternehmen verstehen und einsetzen können. Dabei verbindet er die technische mit der kommerziellen Seite und trägt zur angewandten ML-Forschung des Teams bei.

Moritz Trautmann

CFO: Business, Markt & Partnerschaften

Moritz Trautmann

Moritz baut das kommerzielle Fundament von Patronus. Er verantwortet Finanzstrategie, Go-to-Market-Planung und Partnerschaften und öffnet die Türen zu regulierten Branchen wie Finanzwesen und Healthcare.

Traction & Referenzen

25.000+ Downloads

Über alle Patronus-Modelle auf Hugging Face; Wolf Defender allein liegt bei 5.000+ pro Monat und schlägt ProtectAI-Benchmarks

Open-Source-Stack

Patronus Ark und sechs Modell-Collections, öffentlich auf GitHub und Hugging Face

RCAI AI Day 2026

Angewandte AI-Security-Forschung, präsentiert am OTH Regensburg AI Day

Enterprise-tauglich

Deployment-Architektur validiert für regulierte, Air-gapped-Umgebungen