AI Detection
Erkennung, die nicht am Anbieter hängt.
Patronus erkennt KI-Traffic am Verhalten der Verbindung, nicht am Namen des Anbieters. Neue Tools, eigene Modelle und unbekannte Dienste tauchen auf, sobald sie genutzt werden.
Zur Desktop AppLive-Klassifikation
Echtzeit01
Verifizierte Performance
Erkennung, die schnell bleibt, wenn der Traffic fremd wird.
<10 ms
pro AI-Detection
Obfuskiert
AI-Transporte erkannt
<100 MB
Peak-RAM
100+
getestete AI-Verbindungen
02
Von Pre-TLS bis Tool-Call-Signale
AI-Traffic erkennen, bevor er im normalen Datenverkehr untergeht.
Patronus setzt vor TLS an und korreliert dann Endpoint-, Protokoll-, Header-, Payload-, Process-Origin- und Cadence-Signale zu einer Provider-agnostischen Klassifikationsschicht. Korrelierte AI-Fingerprints identifizieren bekannte, unbekannte und obfuskierte Transporte im selben Durchlauf.
Ein Detection-Layer
Eine gemeinsame Sprache für Signale, die bisher in getrennten Silos lebten.
Die Engine bleibt stabil, auch wenn sich Provider, Modelle, Apps und Agent-Frameworks ändern.
Signale im Korrelations-Durchlauf
Destination / SNI / Port / Protocol / Headers / Payload / Tool calls
Vor TLS
Start mit Metadaten, die Verschlüsselung überleben: Destination, SNI, Port, Process-Origin und Cadence.
Über Protokolle hinweg
Endpoint-, Header-, Payload- und Tool-Call-Signale werden übereinandergelegt. So entscheidet das Verhalten, nicht eine Signatur.
Korrelierte AI-Fingerprints
Verhaltens-Fingerprints über Payloads und Transportmuster identifizieren AI-Traffic auch dann, wenn Provider oder APIs wechseln.
Provider-agnostisch
Ein Erkennungsmodell für jeden AI-Provider.
Klassifiziert wird das Verhalten des Traffics, nicht eine Signatur. Wechselt ein Provider seine API oder taucht ein neues Tool auf, bleibt die Erkennung stabil.
Patronus auf dem eigenen Rechner ausprobieren.
Erkenne bekannte, unbekannte und verschleierte KI-Kommunikation in Echtzeit.
03
AI Detection FAQ
Klare Antworten zu Pre-TLS-Erkennung, On-Device-Klassifikation und Signalabdeckung.