AI Security Insights

Architektur

Wo AI-Security laufen muss: on-device oder über die Cloud, Traffic-Erkennung über moderne Protokolle und die Abwägungen dahinter.

9 Artikel

AI-Security-Inferenz unter einem Cent: Warum nur 25 % den tiefen Modellpfad brauchen

Patronus Ark schickt am validierten Operating Point nur rund 25 % der Chunks in die tiefe L3-Inferenz und bleibt dabei ungefähr auf Full-L3-Qualität.

Architektur · Sep 19, 2026 · 4 min · Lesen →

Wie NTDBs ohne Transformer entscheiden

Wie Patronus Ark gemeinsame Embeddings und eine Fusion günstiger Klassifikatoren nutzt, um Security-Entscheidungen in Layer 2 ohne Transformer zu treffen.

Architektur · Sep 12, 2026 · 10 min · Lesen →

AI DLP vs. klassisches DLP: Warum dein DLP Prompts an lokale Modelle nicht sieht

Der häufigste Satz in Gesprächen mit Security-Teams lautet: Wir haben DLP, aber es sieht die Prompts nicht. Das ist kein Konfigurationsfehler. Es ist eine Architekturfrage.

Architektur · Sep 7, 2026 · 7 min · Lesen →

AI-Security-Anbieter im DACH-Raum 2026: wer macht was

Wer im DACH-Raum nach AI Security sucht, bekommt eine Liste aus Plattformen, Governance-Tools, Modellanbietern und einer Handvoll echter Sicherheitsprodukte. Dieser Überblick sortiert sie nach dem, was sie tatsächlich tun.

Architektur · Sep 7, 2026 · 9 min · Lesen →

Langdock vs. Patronus Protect: KI-Arbeitsplattform oder AI-Firewall?

Beide Produkte tauchen in denselben Gesprächen auf, lösen aber unterschiedliche Probleme. Langdock gibt Mitarbeitern einen sicheren Ort für KI. Patronus zeigt, ob sie ihn benutzen, und schützt alle anderen Wege.

Architektur · Sep 7, 2026 · 8 min · Lesen →

Wie Patronus Ark KI-Security-Inferenz in Echtzeit auf einer CPU ausführt

Patronus Ark führt mehrstufige KI-Security-Inferenz auf einer normalen Laptop-CPU aus, mit rund 750 MB Peak RSS und etwa 500 Millisekunden Median-Latenz.

Architektur · Aug 31, 2026 · 14 min · Lesen →

Wie Patronus AI-Traffic über WebSockets, SSE, gRPC, Protobuf und moderne Kodierungen erkennt

AI-Kommunikation wandert von einfachen JSON-APIs zu WebSockets, SSE, gRPC, Protobuf und binären Streaming-Protokollen. Wie Patronus AI-Interaktionen über diese Transport- und Kodierungsschichten hinweg erkennt und warum wir Erkennung bewusst von Extraktion trennen.

Architektur · May 17, 2026 · 7 min · Lesen →

Cloud- oder On-Device-AI-Security: der Architekturvergleich

Die meisten AI-Security-Tools leiten jeden Prompt zur Prüfung durch die Cloud des Anbieters. Sie haben ein Werkzeug eingeführt, um Datenabfluss zu reduzieren, und halten am Ende zwei Cloud-Unternehmen Ihre Prompts statt einem. Was das kostet und wie die Alternative aussieht.

Architektur · Apr 2, 2026 · 8 min · Lesen →

Patronus Protect: On-Device-Schutz für deine AI-Interaktionen

Sobald Daten einmal gesendet sind, lassen sie sich nicht zurückholen, nicht auditieren und kaum kontrollieren. Genau deshalb muss die Prüfung auf dem Gerät passieren.

Architektur · Jan 18, 2026 · 7 min · Lesen →

Patronus auf dem eigenen Rechner ausprobieren.

In der Live-Demo wählst du einen Fall und siehst sofort, was beim Anbieter ankommt.

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