Lassen Sie Ihre Mitarbeitenden KI nutzen. Mit NativeAI Guard als Auffangnetz für sensible Daten.

Wir ergänzen Purview. Purview schützt die strukturierten Kanäle, für die es gebaut wurde: Mail, Endgeräte, SharePoint. Es verfügt über Shadow-AI-DLP, allerdings nur in Edge for Business, nutzungsabhängig abgerechnet und über statische Regeln gesteuert. Das ehrliche Argument für eine zweite Schicht lautet nicht, Purview sei schwach, sondern dass statische Regeln und Klassifizierungskennzeichen Inhalte nicht erfassen, deren Sensibilität in ihrer Bedeutung liegt, und dass die KI-Oberfläche weit über den Microsoft-Perimeter hinausreicht. Ein Leiter IT-Sicherheit einer Schweizer Bank hat die Rechnung nüchtern formuliert: Statische Regeln erfassen die grosse Mehrheit, den Rest innerhalb von Purview zu schliessen kostet einen sechsstelligen Betrag an Beratung, und diese Schicht zu kaufen ist günstiger, als sie zu bauen. NativeAI Guard bietet digitale Souveränität. Eine Option, um keine weitere Abhängigkeit zu einem US-Unternehmen aufzubauen.

Heute: Chrome und Edge über die Browser-Extensions, womit alle browserbasierten KI-Werkzeuge, Übersetzungsdienste und Webmail abgedeckt sind, die Ihre Mitarbeitenden nutzen könnten. Ein direkt einsetzbarer API-Proxy für interne Systeme bietet Ihnen die Möglichkeit alle selbst gebauten AI Applikationen zu schützen. In aktiver Entwicklung: ein systemweiter Endpoint-Agent für Desktop-Anwendungen und CLI wie Claude Code. Auf der Roadmap: macOS, Firefox und Safari. Die Reihenfolge dieser Roadmap steht nicht im Voraus fest: Sie richtet sich danach, was die Organisationen, die mit uns arbeiten, tatsächlich brauchen, und mehr als ein Punkt darauf steht dort, weil ein Kunde danach gefragt hat.

Die flüchtige Verarbeitung ist unser Standardmodus. Der Prompt wird im Arbeitsspeicher auf unseren eigenen Servern in der Schweiz geprüft und unmittelbar danach verworfen, und nichts von seinem Inhalt wird auf einen Datenträger geschrieben. Was standardmässig bleibt, ist der Prüfeintrag: wer wann an welches Modell gesendet hat und was NativeAI Guard damit getan hat. Den Prompt-Inhalt selbst aufzubewahren ist eine Möglichkeit, die wir anbieten, weil einige unserer Kunden sie brauchen. Insbesondere Banken tragen Aufbewahrungspflichten, bei denen der Inhalt einer Mitteilung reproduzierbar bleiben muss und nicht nur die Tatsache, dass sie stattfand. Wo das zutrifft, wird die Aufbewahrung von Prompts bewusst eingeschaltet.

Keine operativen Daten. Prompts, Metadaten, Entscheidungen und Nutzungsprotokolle, die durch Ihre Nutzung der Plattform entstehen, werden niemals verwendet, um Machine-Learning-Models zu trainieren, zu justieren oder zu validieren, und das steht im Auftragsverarbeitungsvertrag und nicht bloss in einer Grundsatzerklärung. Unsere Klassifizierungsmodelle sind auf synthetischen und öffentlichen Korpora vortrainiert. Die eine Ausnahme ist ausdrücklich und einwilligungsbasiert: Wenn Sie sich entscheiden, im Onboarding einen anonymisierten Kalibrierungsdatensatz bereitzustellen, um die Erkennung auf Ihre eigenen Dokumente abzustimmen, wird diese Nutzung im Vertrag benannt und erfolgt nur, weil Sie darum gebeten haben.

Beides, und es gibt eine dritte Antwort, die oft die bessere ist: Anonymisierung. Statt die Anfrage zu stoppen, kann NativeAI Guard die sensiblen Elemente ersetzen (Namen, Kundennummern, Patientenkennungen, Vertragsreferenzen), bevor der Prompt das Modell erreicht. Der Mitarbeiter erhält weiterhin eine brauchbare Antwort und arbeitet ohne Unterbrechung weiter, während der Verlust von sensiblen Daten verhindert wird. Für einen grossen Teil der Alltagsfälle ist dies die beste Lösung, denn eine harte Blockade macht das Sicherheitsteam zum Hindernis. Darum arbeiten wir, wo es der Datentyp zulässt, mit Anonymisierung statt mit Blockierungen. Hartes Blockieren bleibt für jene Kategorien reserviert, in denen keine Ausnahme akzeptiert werden soll. Jedes Blockieren wird mit dem Richtlinienverstoss protokolliert, und im Audit-Log sind diese Einträge sichtbar, was mehrere Versicherer ausdrücklich verlangt haben.

Für jede Domain lässt sich eine eigene Regel festlegen, eine Standardregel gilt automatisch für alle Domains, bis Sie sie gezielt anpassen. Jede Regel läuft in einem eigenen Modus: Anonymisierung, Policy Enforcement, Zulassen oder Blockieren, sodass dieselbe Installation an einer Stelle streng und an einer anderen zurückhaltend sein kann. Neue Regeln schreiben Sie in einfacher Sprache per Texteingabe, bestehende Regeln passen Sie auf demselben Weg an. Benutzergruppen legen Sie selbst an und verwalten sie, sodass sich Regeln pro Team oder Abteilung unterschiedlich durchsetzen lassen. Das KI-Governance-Dashboard zeigt Ihnen jederzeit, welche Regeln aktiv sind und wie sie greifen.

Passwortgeschützte Dateien werden beim Hochladen abgefangen: Die Person wird nach dem Passwort gefragt, damit der Inhalt im Klartext geprüft werden kann, bevor irgendetwas gesendet wird. Bei z.B. Purview-klassifizierten Dokumenten blockieren wir als vertraulich markierte Dokumente von Uploads, prüfen aber bei unvertraulich-klassifizierten den Inhalt selbst, sodass eine Datei, deren Vertraulichkeitsmarkierung vor dem Hochladen entfernt wurde, dennoch geprüft wird und keine sensiblen Daten das Unternehmen verlassen. Dateien, die mit Rechteverwaltung verschlüsselt sind, insbesondere Microsoft Purview Information Protection und Azure RMS, werden noch nicht geprüft. Dies steht auf unserer Roadmap. Bis dies umgesetzt ist, werden solche Dateien nicht stillschweigend durchgelassen: Eine Richtlinie kann sie beim Hochladen stoppen, sodass eine nicht prüfbare Datei eine Entscheidung ist, die Sie treffen, und keine Lücke, die Sie später entdecken.