Lösung / AI-DLP

Stoppe sensible Daten, bevor sie ein AI-Modell erreichen.

Klassisches DLP überwacht Dateien und E-Mails, aber heute verlassen sensible Daten das Unternehmen über Prompts: Kundendaten in ChatGPT, Zugangsdaten im Copilot-Kontext, interne Dokumente in einer RAG-Pipeline. Patronus inspiziert jeden Prompt und jede Antwort auf dem Gerät, erkennt PII, Secrets und Policy-relevante Inhalte in Millisekunden und schwärzt oder blockiert sie, bevor sie deinen Perimeter verlassen, über jedes AI-Tool hinweg, inklusive Streaming-Protokollen wie WebSockets und SSE.

Wo klassisches DLP blind ist

Prompts sind keine Dateien

DLP für Anhänge und Uploads parst weder konversationalen AI-Traffic noch gestreamte Antworten.

Verschlüsselung verbirgt die Payload

AI-API-Calls sind TLS-verschlüsselt. Netzwerk-DLP sieht Bytes, nicht die Kundendaten im Prompt.

Jedes Tool ist anders

ChatGPT, Copilot, Gemini, lokale Modelle, Agents: DLP-Integrationen pro Tool halten mit dem Tempo der AI-Verbreitung nicht Schritt.

Wie Patronus AI-Datenabfluss verhindert

1

On-Device-Inspektion

Prompts und Antworten werden lokal im Netzwerkpfad analysiert, vor der Verschlüsselung, bevor Daten den Rechner verlassen.

2

PII- & Secrets-Erkennung

Spezialisierte lokale Modelle erkennen persönliche Daten, Zugangsdaten und sensible Inhalte in Echtzeit, ganz ohne Cloud-Scanning.

3

Schwärzen, blockieren oder markieren

Policies entscheiden je Datentyp und App: automatische Schwärzung, harter Block oder auditiertes Durchlassen mit Alarm.

Schutz ohne Kompromiss

0 Bytes

Prompt-Daten an irgendeine Scanning-Cloud

Millisekunden

Erkennungslatenz, kein Workflow-Impact

Alle Protokolle

REST, WebSockets, SSE, gRPC abgedeckt

FAQ

AI-DLP, häufige Fragen

AI-DLP schützt sensible Daten speziell in AI-Interaktionen: Es inspiziert Prompts, Antworten und Agent-Traffic auf persönliche Daten, Secrets und vertrauliche Inhalte und setzt Policies durch: Schwärzung, Blockierung, Logging, bevor Daten ein externes Modell erreichen.