Produkte / 02 · NativeAI Guard Agent DLP & Firewall
Echtzeitschutz für die KI, die Sie betreiben: interne Agenten und RAG-Pipelines, autonome Workflows, Chatbots und Voice-Agenten im Kundenkontakt. Jeder Prompt und jede Antwort wird geprüft, bevor der Agent auf die Eingabe reagiert oder die Ausgabe liefert.
NativeAI Guard prüftAPI PROXY · CHFunktionen
Webseiten, Dokumente und E-Mails, die Ihre RAG-Pipeline aufnimmt, können versteckte, feindselige Anweisungen enthalten, die der Agent andernfalls ausführen würde. NativeAI Guard erkennt und blockiert sie, bevor der Agent handelt.
Anrufer und externe Nutzer loten Ihre Agenten aus, um deren Regeln zu umgehen, Daten zu extrahieren, unautorisierte Aktionen auszulösen oder System-Prompts herauszuholen. NativeAI Guard stoppt den Umgehungsversuch, nicht nur das bekannte Muster.
Jede Agentenausgabe wird vor der Zustellung geprüft. Eine Antwort, die Daten eines anderen Kunden, einen System-Prompt oder sensible interne Inhalte enthält, wird zurückgehalten, Datenexfiltration wird an der letzten Linie verhindert.
Schädliche, missbräuchliche oder rechtlich riskante Inhalte werden bei Agenten im Kundenkontakt herausgefiltert, bevor sie eine Kundin oder einen Kunden erreichen, mit kontinuierlich aktualisierten Erkennungsmodellen, ohne laufende Workflows zu stören.
In der Praxis beobachtet
Ein Anrufer überredet Ihren Kundenservice-Voice-Agenten dazu, die Daten eines anderen Kunden vorzulesen. Kein Exploit, keine Malware, nur ein Gespräch. Voice-Agenten im Banking und Versicherungswesen sind das lohnendste Ziel.
Ihre RAG-Pipeline nimmt eine Webseite (oder ein Lieferanten-PDF) mit im Inhalt versteckten Anweisungen auf. Der Agent leitet gehorsam um, gibt Kontext preis oder schreibt seine eigenen Regeln um. Das ist XPIA, und es ist für herkömmliche Werkzeuge unsichtbar.
Der Chatbot von Air Canada wurde dazu überredet, einen nicht autorisierten Rabatt zu versprechen, und ein Gericht nahm die Fluggesellschaft beim Wort. Ein Agent im Kundenkontakt, der sich zu Zusagen verleiten lässt, ist ein kommerzielles Risiko, nicht nur ein Sicherheitsrisiko.
KI-zu-KI-Interaktion ohne Menschen im Prozess ist meine grösste Sorge.
CISO · Schweizer Kantonsverwaltung
Compliance-Zuordnung
Richtlinien-Engine
Ein Agent ist ein weiterer Akteur, der Daten an ein Modell sendet, nur schneller und ohne jemanden, der kurz innehält und nachdenkt. Er liest aus Ihren Systemen, ruft ein Modell auf, handelt nach der Antwort. Die Regel, die einen Mitarbeiter daran hindert, eine Kundendatei in ChatGPT einzufügen, ist dieselbe Regel, die einen Agenten daran hindert, denselben Datensatz in einen Prompt zu setzen. Sie müssen diese nur einmal definieren, in einfacher Textsprache.
Ihre Richtlinien liegen in einer einzigen Konsole. Sie pflegen nicht ein Regelwerk für Mitarbeitende und ein zweites, still auseinanderdriftendes für Ihre Automatisierung.
Die Browser-Erweiterung deckt Ihre Mitarbeitenden ab, der API-Proxy Ihre Agenten. Dieselbe Erkennungs-Engine, dieselbe Richtliniensprache, dieselben Massnahmen.
Aktivitäten von Menschen und Agenten landen im selben Protokoll, sodass die Frage, wer welche Daten an welches Modell gesendet hat, eine einzige Antwort hat statt zwei Systeme, die abzugleichen sind.
Die Pflichten aus Schweizer DSG, DSGVO und EU AI Act, die für alle gelten, sind ab dem ersten Tag abgedeckt. Von uns verfasst, mit Fachleuten aus Sicherheit und Compliance geprüft, und nicht als Übung der Kundschaft überlassen.
Bankgeheimnis, Arztgeheimnis, Versicherungsgeheimnis sowie Pflichten der öffentlichen Hand und kritischer Infrastrukturen. Die branchenspezifischen Fälle sind bereits modelliert, Sie starten also mit einem funktionierenden Satz statt mit einem leeren Blatt.
Ändert sich eine Vorschrift, aktualisieren wir die Standardrichtlinien und Sie erhalten sie. Mit dem Recht Schritt zu halten ist unsere Aufgabe und nicht ein weiterer Punkt auf der Liste Ihres Sicherheitsteams. Es ist im Abonnement enthalten.
Alles oben Genannte betrifft den Datenabfluss: was Ihre Agenten senden dürfen und an welches Modell. Der Verkehr in der Gegenrichtung wird ebenfalls geprüft, und dieser Teil liegt vollständig bei uns. Blockieren von Prompt Injection, Schutz vor Jailbreaks und Filtern schädlicher Ausgaben sind eingebaut, von uns justiert und werden angepasst, wenn sich die Angriffe ändern. Wir verfolgen die Forschung aus Wissenschaft und von anderen Anbietern laufend, denn dieses Feld bewegt sich in Wochen statt in Jahren, und Verbesserungen erreichen Sie als Teil der Leistung. Hier gibt es für Ihr Team nichts zu konfigurieren und kein eigenes Regelwerk zu pflegen.
Geben Sie uns Ihr Datenschutzreglement, Ihre Richtlinie zur Informationsklassifizierung, Ihre interne KI-Weisung sowie einige Beispiele dafür, wie Ihre Daten strukturiert sind und welche Systeme Ihre Agenten erreichen dürfen. Wir machen daraus kundenspezifische Richtlinien neben dem Standardsatz und justieren die Erkennung auf Ihre Systeme, damit Sie mit einer funktionierenden Konfiguration starten statt mit einer leeren. Das ist die Vorarbeit, und dort endet unsere Arbeit und beginnt Ihre: Jede von uns gelieferte Richtlinie lässt sich in Ihrer Administrationsoberfläche bearbeiten, und neue schreiben Sie dort selbst, in derselben klaren Sprache, ohne auf uns zu warten.
Betrieb
Die meisten Kunden starten auf unserer Schweizer Infrastruktur, weil sich der Nutzen so schneller belegen lässt. Regulierte Umgebungen, die nichts aus dem eigenen Netz senden dürfen, betreiben NativeAI Guard auf eigener Hardware.
Unsere Server, unser Rechenzentrum, Lausanne
Am besten geeignet für: den schnellen Nachweis des Nutzens und für Organisationen, denen eine Verarbeitung in der Schweiz bereits genügt.
Ihre Hardware, Ihr Netz, Ihre Schlüssel
Am besten geeignet für: klassifizierte Daten, abgeschottete Netze und Richtlinien, die jede externe Verarbeitung untersagen.
Häufige Fragen
Ja, und das ist genau der Fall, für den die Browser-Erweiterung nicht gebaut ist. NativeAI Guard läuft als direkt einsetzbarer API-Proxy zwischen Ihren Systemen und den Modellanbietern. Sie richten den Agenten auf den Proxy statt auf den Anbieterendpunkt, und die Prüfung beginnt, ohne Änderung an der Agentenlogik. Das ist der Kanal, auf dem am häufigsten überhaupt keine Kontrollen liegen, denn weder Ihr Proxy noch Ihr CASB sieht ihn, und diese Informationen fliessen nie durch einen Browser.
In beide Richtungen. Eingehend prüfen wir, was das Modell erreicht, einschliesslich indirekter Injection in abgerufenen Dokumenten und Webinhalten, die ein Agent aufnimmt, ohne dass ein Mensch sie je liest. Ausgehend prüfen wir, was das Modell erzeugt, bevor es handelt oder zurückgegeben wird. Für einen autonomen Agenten ist die Eingabe ebenso gefährlich wie die Ausgabe, weshalb wir keine von beiden als vertrauenswürdig behandeln.
Heute über API-Schlüssel, pro Agent begrenzt, mit dem vollständigen Prüfpfad am Schlüssel. Eine registerbasierte Agentenidentität und -governance, bei der jeder Agent eine überprüfbare Identität unabhängig von seinem Zugangsschlüssel trägt, steht auf der Roadmap. Sie steht dort, weil ein Cybersicherheitsarchitekt eines grossen Industrieunternehmens mit uns durchgegangen ist, wie Agentenidentität in seiner Grössenordnung aussehen muss, und genau diese Art von Rückmeldung prägt, was wir als Nächstes bauen.
Die Prüfung läuft im unteren dreistelligen Millisekundenbereich und findet innerhalb der Schweiz statt, sodass dafür kein Umweg das Land verlässt. Für einen interaktiven Agenten ist das gegenüber den Antwortzeiten des Modells in der Regel nicht spürbar, doch die ehrliche Antwort lautet: Es hängt von Ihrem Richtliniensatz und der Nutzlastgrösse ab, und es gehört zu den Dingen, die eine Pilotphase an Ihrem eigenen Verkehr misst und nicht an unserem.
In die Werkzeuge, die Ihr SOC bereits betreibt. Ereignisse fliessen in Ihr SIEM, und der Einweg-Export nach Microsoft Sentinel ist das Muster, nach dem die meisten Schweizer Kunden fragen, weil sie ihre eigenen Alarmregeln dort bauen. Die Weiterleitung von Vorfällen in Ticketsysteme wie Jira und ServiceNow steht auf der Roadmap. Wir liefern zwar eigene Dashboards, doch wenn Sie andere präferieren, können Sie die Audit-Log-Daten in Ihr Lieblingstool streamen. Sie decken zwei Dinge ab, die ein SIEM von sich aus nicht zeigt: KI-Governance, also welche Werkzeuge von welchen Teilen der Organisation genutzt werden und was an sie gesendet wird, und die KI-spezifischen Bedrohungen, also Versuche von Prompt Injection und Jailbreaks, verhinderte Exfiltration sowie Übersteuerungen von Richtlinien samt der abgegebenen Begründungen. Das ist die Ansicht, nach der das Management, eine Datenschutzbeauftragte oder eine Prüferin gewöhnlich fragt.
Eine 45-minütige Sitzung mit den Gründern, online. Wir führen einen Injection-Versuch gegen einen Agenten vor und zeigen, was ihn stoppt. In der anschliessenden Pilotphase testen Sie NativeAI Guard mit Ihren eigenen Agenten, Ihrem Verkehr und Ihren Anwendungsfällen.