Vertrauensnachweis

Beweis. Die Nachweise hinter der Schicht.

Operative Fallberichte. Sicherheitszertifizierungen. Patente. Forschung. Auszeichnungen. Partnerschaften. Die Vertrauenssignale, die Beschaffungs-, Sicherheits- und Audit-Teams benötigen—gebündelt.

Sichere KI-Nutzung bedeutet, dass sensible Daten in Ihrer Umgebung verbleiben: Die KI verarbeitet ausschließlich eine geschützte Kapsel, und die Ergebnisse werden lokal in den ursprünglichen Workflow wiederhergestellt—nutzbar, datenschutzsicher und überprüfbar.
0%
Rohdaten-Abfluss an externe KI (Air-Gapped-Fall)
0.94
PII-Erkennungs-F1 bei automatisierter De-Identifikation
Blockiert → Ermöglicht
Externe LLM-Nutzung von zuvor gesperrten Daten
// Eingesetzt in regulierten Branchen — Finanzwesen · öffentlicher Sektor · Verteidigung · Gesundheitswesen · Telekommunikation
Kunden
Woori Bank KYOBO Hana Bank Samsung Securities SK telecom EUMC Claroty
Zertifizierungen
ISO 27001 ISO 42001 GS Certified · Grade 1 KISA Fast Track
Partner
AWS Marketplace NVIDIA Inception Naver Cloud
Auszeichnungen & Anerkennung
Minister of Science & ICT Prize Emerging AI+X Top 100 T-Challenge 2026

Operative Fall- aufzeichnungen

Reale Workflows, die durch Datenexposition blockiert und anschließend mit LLM Capsule entsperrt wurden. Jede Aufzeichnung zeigt, was sich geändert hat, den Schutzmechanismus und wie sie für ein Audit reproduziert werden kann. Filtern Sie nach Fähigkeit; klicken Sie eine Aufzeichnung an, um sie aufzuklappen.

6 Aufzeichnungen · gefiltert: all
Versicherung
LLM-gestützte Schadenbearbeitung — Schutz sensibler Daten
+
Exponiert Sensible Daten in Prompts (vorher)
Ersetzt Sensible Felder (nachher)
Erhalten Nutzbarkeit der Ausgabe
Vorher

Schadendokumente mit Namen der Versicherungsnehmer, Ausweisnummern und medizinischen Angaben wurden direkt an eine externe LLM-API gesendet. Das Compliance-Team blockierte den Workflow.

Nachher

LLM Capsule ersetzte die sensiblen Felder vor der Übermittlung durch wiederherstellbare Platzhalter. Die Ausgaben kamen zurück und wurden lokal für die Nutzung in nachgelagerten Systemen wiederhergestellt.

Was sich geändert hat

Die LLM-Capsule-Schicht wurde in den Workflow eingefügt. Die Ersetzung umfasste Namen, Ausweisnummern, Daten und medizinische Feldmuster. Sensible Rohwerte verblieben im lokalen Token-Tresor.

Reproduzieren

Jeder Ersetzungslauf wird protokolliert und an einen festen Release-Status gebunden, sodass der Workflow mit derselben Ersetzungslogik für Audit und Regressionsprüfung reproduzierbar ist.

  • Erkennung — Namen, Ausweisnummern, Daten, medizinische Feldmuster
  • Ersetzung — wiederherstellbare Platzhalter vor der Übermittlung
  • Kapsel-Übertragung — nur die geschützte Kapsel erreicht das LLM
  • Wiederherstellung — Ausgaben werden lokal für nachgelagerte Systeme wiederhergestellt
↑ Vertrauensgrenze — rohe Versicherungsnehmer- und medizinische Daten überschreiten sie nie
Status-Karte Ersetzungsprotokoll Token-Tresor-Datensatz Wiederholungslauf-Datensatz
Blockiert Externes LLM (vorher)
Ermöglicht Externes LLM (nachher)
0% Rohdaten-Abfluss
N2SF Richtlinienkonform
Vorher

In einer netzwerkgetrennten (Air-Gapped) Umgebung konnten externe LLMs überhaupt nicht genutzt werden, und die Sorge vor der Exposition vertraulicher Kontexte blockierte die KI-Einführung vollständig.

Nachher

LLM Capsule kapselt den sensiblen Kontext lokal — nur die geschützte Kapsel, nicht das Original, wird vom externen LLM verarbeitet, und das Ergebnis wird lokal innerhalb der Grenze wiederhergestellt. Der rohe vertrauliche Kontext überschreitet die Grenze nie und ist mit den N2SF-Richtlinien konform.

Was sich geändert hat

Sensibler Kontext wird vor der Verarbeitung durch lokale Platzhalter ersetzt und danach lokal wiederhergestellt — keine Originaldaten verlassen die Enklave.

Reproduzieren

Jedes Kapselungs-/Wiederherstellungsereignis wird lokal protokolliert, sodass jede verarbeitete Anfrage innerhalb der Grenze wiederhergestellt und geprüft werden kann.

  • Sensibler Kontext — vertrauliche Einsatzdetails
  • Kapselung — lokal innerhalb der Enklave durchgeführt
  • Ausführung — Kapsel verarbeitet, 0 % Rohdaten-Abfluss
  • Wiederherstellung — lokal wiederhergestellt; N2SF-richtlinienkonform
↑ Vertrauensgrenze — nichts überschreitet den Air Gap; roher Kontext bleibt innen
Lokaler Token-Tresor Audit-Protokoll N2SF-Konformität
Blockiert LLM für interne Dokumente (vorher)
Ermöglicht Sichere LLM-Nutzung (nachher)
Lokal PII-Erkennung & -Wiederherstellung
Vorher

Interne Dokumente — Verträge, Personalakten, Kundendateien mit persönlichen und vertraulichen Informationen — durften nicht zur Zusammenfassung oder Suche an ChatGPT, Claude oder Gemini gesendet werden. Das Sicherheitsteam blockierte dies.

Nachher

LLM Capsule erkennt und ersetzt persönliche und vertrauliche Felder lokal, bevor die Anfrage ein externes LLM erreicht, und stellt anschließend die Originalwerte in der Antwort wieder her — so können Mitarbeiter interne Dokumente zusammenfassen und abfragen, ohne dass Rohdaten die Organisation verlassen.

Was sich geändert hat

Das LLM-Capsule-Gateway wurde zwischen die internen Tools und das externe LLM geschaltet. Die Erkennung umfasste Namen, Kontaktdaten, Ausweisnummern sowie Konto-/Vertragskennungen; Rohwerte verblieben im lokalen Token-Tresor.

Reproduzieren

Die Ersetzung jeder Anfrage wird protokolliert und an einen festen Release-Status gebunden, sodass ein bestimmter Dokument-Q&A-Lauf für ein Audit rekonstruiert werden kann.

  • Erkennung — Namen, Kontaktdaten, Ausweisnummern, Konto-/Vertragskennungen
  • Ersetzung — wiederherstellbare Platzhalter, bevor die Anfrage ausgeht
  • Gateway — nur die geschützte Anfrage erreicht ChatGPT / Claude / Gemini
  • Wiederherstellung — Originalwerte werden lokal in der Antwort wiederhergestellt
↑ Vertrauensgrenze — rohe interne Dokumente erreichen den externen LLM-Anbieter nie
Ersetzungsprotokoll Token-Tresor-Datensatz Audit-Protokoll
Blockiert Validierungsstatus (vorher)
Entsperrt Validierungsstatus (nachher)
DP-safe Datenschutzmethode
Vorher

Echte Patientenakten, die für die Modellvalidierung erforderlich waren, konnten aufgrund regulatorischer Einschränkungen nicht abgerufen werden. Die Validierungspipeline geriet ins Stocken.

Nachher

Differential-Privacy-sichere (DP-safe) Ersatzdatensätze, die die realen Verteilungsmerkmale abbilden — ohne echte identifizierbare Informationen zu enthalten —, entsperrten die Validierungspipeline.

Was sich geändert hat

Nicht zugängliche echte Datensätze wurden durch DP-safe-Äquivalente ersetzt. Die Datenverteilung blieb erhalten, die Compliance-Prüfung wurde bestanden und die Validierungspipeline lief ohne Änderung wieder an.

Reproduzieren

Der Ersatzdatensatz ist versioniert und an einen festen Datenstatus gebunden, sodass der Validierungslauf bei Bedarf mit derselben Verteilung reproduzierbar ist. Der Audit-Trail wird durchgehend geführt.

  • Eingeschränkte Eingabe — echte Patientenakten (regulatorische Sperre)
  • Ersatz — DP-safe, verteilungsangepasste Äquivalente
  • Datenschutz — keine echten identifizierbaren Informationen im Datensatz
  • Ergebnis — Validierung entsperrt; Compliance-Prüfung bestanden
↑ Vertrauensgrenze — echte Patientenkennungen gelangen nie in die Pipeline
Status-Karte DP-Audit-Protokoll Datensatz-Version
Eingeschränkt Rohe OT-Daten (vorher)
Ermöglicht KI-Bedrohungsanalyse (nachher)
Structure-preserving De-Identifikation
Vorher

OT/ICS-Netzwerkdaten enthielten sensible Betriebsdetails, sodass sie nicht zur automatisierten Bedrohungsanalyse an eine externe KI gesendet werden konnten.

Nachher

Die strukturerhaltende De-Identifikation ermöglicht es einem KI-Agenten, die Netzwerkdaten zu analysieren und Bedrohungsfragen zu beantworten — sensible Werte werden durch Platzhalter ersetzt, während die Beziehungen erhalten bleiben. (Integriert mit der Erkennungslösung einer globalen OT-Sicherheitsplattform.)

Was sich geändert hat

Sensible Felder der Netzwerkdaten werden ersetzt, während Topologie und Beziehungen intakt bleiben, sodass der Agent über einen realistischen Kontext schlussfolgern kann.

Reproduzieren

Der de-identifizierte Datensatz und die Analyse des Agenten sind an einen festen Datenstatus gebunden, sodass dieselbe Analyse erneut ausgeführt und verifiziert werden kann.

  • Eingeschränkte Eingabe — OT/ICS-Netzwerkdaten mit Betriebsdetails
  • De-Identifikation — strukturerhaltend (Topologie bleibt intakt)
  • Analyse — KI-Agent schlussfolgert über realistischen, sicheren Kontext
  • Integration — funktioniert mit einer globalen OT-Sicherheits-Erkennungsplattform
↑ Vertrauensgrenze — sensible Betriebswerte verlassen sie nie ohne De-Identifikation
De-identifizierter Datensatz Agenten-Analyseprotokoll Strukturkarte
Manuell Freigabeprüfung (vorher)
Automatisiert Prüfung (nachher)
0.94 PII-Erkennung F1
Multi-agent Erkennen · nachverfolgen · de-identifizieren
Vorher

Benutzer, die sensible aggregierte Statistiken exportierten, benötigten eine manuelle, schalterbezogene De-Identifikation und Freigabeprüfung — inkonsistent und schwer zu auditieren.

Nachher

Ein schalterbezogenes De-Identifikationsmodul zusammen mit einer Multi-Agent-Pipeline erkennt, verfolgt und de-identifiziert personenbezogene Informationen in aggregierten Daten und automatisiert und standardisiert so den Freigabeprüfungsprozess.

Was sich geändert hat

Der Release-Status erstellt vor und nach der De-Identifikation einen Fingerabdruck der Daten, sodass nachvollziehbar ist, welche Datensätze — und wie — transformiert wurden.

Reproduzieren

Eine frühere Freigabe kann gegen ihren gebundenen Release-Status wiedergegeben werden und reproduziert so den Prüfprozess für die behördliche Inspektion.

  • Vorher — manuelle, schalterbezogene De-Identifikation (schwer zu auditieren)
  • Erkennung — Multi-Agent-PII-Erkennung (F1 0,94)
  • Pipeline — erkennen, nachverfolgen, de-identifizieren, standardisieren
  • Audit — Release-Status vor & nach mit Fingerabdruck versehen
↑ Vertrauensgrenze — PII wird vor jeder Freigabe entfernt und nachverfolgt
De-Identifikationsbericht Freigabe-Audit-Protokoll Erkennungs-Trace Status-Karte

Sicherheit und Compliance Standards

Unabhängig auditierte Zertifizierungen hinter LLM Capsule.

Zertifizierung
ISO 27001 — Information Security Management
International Standard · Certified by Korea Foundation for Quality (KFQ)

Internationaler Standard für das Management der Informationssicherheit. Er belegt einen systematischen Ansatz zum Schutz sensibler Informationen.

Zertifizierung
ISO 42001 — AI Management System
International Standard · Certified by Korea Foundation for Quality (KFQ)

Internationaler Standard für KI-Managementsysteme. Er belegt eine verantwortungsvolle KI-Governance und ein verantwortungsvolles Risikomanagement.

Zertifizierung · GS Stufe 1
GS Certification (Grade 1) — LLM Capsule
Korean SW Quality Certification, Grade 1 · LLM Capsule 2024 · listed on the public Innovation Procurement Marketplace

Höchststufige (Stufe 1) Software-Qualitätszertifizierung der koreanischen Regierung, die die Beschaffung im öffentlichen Sektor über den Innovation Marketplace unterstützt.

Regierungsprogramm
KISA Fast Track (2024)
Korea Internet & Security Agency (KISA) · 2024

Ausgewählt für das Fast-Track-Programm der KISA für die Informationssicherheitsbranche.

Patente und Anmeldungen

Erteilte Patente und anhängige Anmeldungen hinter LLM Capsule — die dokumentierte Grundlage für die Nutzung von KI, ohne private Informationen offenzulegen.

Patent · KR erteilt · US anhängig
AI-Based Service Providing Method Without Leaking Private Information and Client Apparatus
KR Reg. No. 10-2757651 (App. 10-2023-0133086, Registered 2025-01-16) · US App. No. 18/908,054 (Filed 2024-10-07)

Kernpatent von LLM Capsule. Verfahren und Client-Vorrichtung für KI-Dienste ohne Offenlegung privater Informationen — in Korea erteilt, in den USA anhängig.

Patent · anhängig · KR + US
Method for Providing Security for On-Device Artificial Intelligence Models
KR App. No. 10-2025-0003223 (Filed 2025-01-09) / 10-2026-0000037 (priority, Filed 2026-01-02) · US App. (Ref. PO25-025-US)

Verfahren zur Sicherheitsbereitstellung für On-Device ausgeführte KI-Modelle — unterstützt den On-Premise- / Air-Gapped-Ausführungspfad. Koreanische Prioritätsanmeldungen mit einer entsprechenden US-Anmeldung.

Patent · anhängig · KR · beschleunigt
Data Management Method and System for AI Execution Control
KR App. No. 10-2026-0053050 · Filed 2026-03-24 · Expedited examination granted 2026-04-08

Verfahren und System zur Steuerung und Verwaltung des Datenzustands innerhalb von KI-Ausführungsumgebungen. Beschleunigte Prüfung gewährt.

Patent · anhängig · KR
Method and Inference Apparatus for Building Deep Learning Models Robust to Private Information Exposure
KR App. No. 10-2023-0074745 · Filed 2023-06-12

Konstruktion von Deep-Learning-Modellen, die gegen die Offenlegung privater Informationen robust sind. Anmelder: Ewha Womans University (Gemeinschaftsforschung).

Patent · anhängig · KR
Method and Analysis Apparatus for Building AI Models that Process Heterogeneous Datasets
KR App. No. 10-2023-0013029 · Filed 2023-01-31 · Under examination

Verfahren zur Konstruktion von KI-Modellen für heterogene Datensätze. Anmelder: Ewha Womans University (Gemeinschaftsforschung).

Die Forschung hinter dem Schutz

LLM Capsule stützt sich auf Datenschutz- und Sicherheitsforschung, die das Gründungsteam in peer-reviewed (begutachteten) Fachforen veröffentlicht hat — zu De-Identifikation, Abwehr von Membership-Inference und Sicherheit im verteilten maschinellen Lernen. Jedes der folgenden Ergebnisse beschreibt, was die Arbeit geleistet hat, und anschließend, wie dasselbe Prinzip heute in der Datenschicht wiederkehrt.

De-Identifikation & Schutz sensibler Daten

IEEE BIBM 2023
Privacy-Preserving Publishing of Individual-Level Medical Data for Cloud Services
Ho Bae, Heonseok Ha, Siwon Kim · IEEE BIBM · Istanbul, Dec 2023

Formalisiert, wie medizinische Daten auf Individualebene unter strengen Datenschutzauflagen an Cloud-Dienste weitergegeben werden können, ohne ihren Nutzen zu verlieren. Damit wird genau das Problem umrissen, das LLM Capsule adressiert: einer Organisation die Nutzung sensibler Daten mit einem externen Dienst zu ermöglichen, ohne die Rohdaten herauszugeben.

IEEE/ACM TCBB 2022
DNA Privacy: Analyzing Malicious DNA Sequences Using Deep Neural Networks
Ho Bae, Seonwoo Min, Hyun-Soo Choi, Sungroh Yoon · IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2022

Ein Deep-Learning-Ansatz für Sicherheit und Datenschutz bei genomischen Sequenzen — einer der am strengsten regulierten Datenklassen überhaupt. Er zeigt, wie weit die Datenschutzforschung des Gründungsteams reicht, weit über die Dokument- und Tabellendaten hinaus, mit denen eine AI-Datenschicht täglich umgeht.

PSB 2020
AnomiGAN: Generative Adversarial Networks for Anonymizing Private Medical Data
Ho Bae, Dahuin Jung, Hyun-Soo Choi, Sungroh Yoon · Pacific Symposium on Biocomputing · 2020

Anonymisiert sensible medizinische Daten mit einem GAN und bewahrt dabei die statistische Struktur, auf die nachgelagerte Modelle angewiesen sind. LLM Capsule arbeitet nach demselben strukturerhaltenden Prinzip: Es de-identifiziert Felder, bevor sie ein externes LLM erreichen, und stellt sie danach wieder her, sodass die Daten nutzbar bleiben, ohne offengelegt zu werden.

Abwehr von Membership- und Inference-Angriffen

BMVC 2022
MPGAN: Membership Privacy-Preserving GAN
Heonseok Ha, Uiwon Hwang, Jaehee Jang, Ho Bae, Sungroh Yoon · BMVC · London, Nov 2022

Trainiert generative Modelle, die Membership-Inference-Angriffen widerstehen, sodass ein Angreifer nicht feststellen kann, ob ein bestimmter Datensatz in den Trainingsdaten enthalten war. Dasselbe Anliegen bestimmt, wie LLM Capsule verhindert, dass einzelne Datensätze in dem, was ein Modell zurückgibt, re-identifizierbar sind.

ACM AsiaCCS 2022
Membership Feature Disentanglement Network
Heonseok Ha, J. Jang, Y. Jeong, S. Yoon · ACM Asia Conference on Computer and Communications Security · 2022

Entkoppelt mitgliedschaftsverratende Merkmale von den Modellrepräsentationen und verringert so die Angriffsfläche für Inference-Angriffe. Es ist die Art von Datenschutzgarantie, nach der Unternehmenskunden fragen, bevor sensible Daten überhaupt ein Modell berühren.

Ausgewählte Publikationen des CUBIG-Gründungsteams und seiner Mitarbeitenden. Vollständige Publikationsliste und Zitationszahlen auf Anfrage verfügbar.

Auszeichnungen und Anerkennungen

Jeder Eintrag nennt die verleihende Stelle, das Datum und genau das, was ausgezeichnet wurde — die überprüfbare Grundlage hinter der Anerkennung, für Käufer, die mehr als ein Logo benötigen.

Branchenauszeichnung
Deutsche Telekom T-Challenge 2026 — 2nd Place
T-Mobile / Deutsche Telekom · 2026

Belegte im globalen Open-Innovation-Programm mit De-Identifikations- und lokaler Wiederherstellungstechnologie den 2. Platz.

Regierungsauszeichnung
Information Security Product Innovation Award — Minister of Science and ICT Prize
Ministry of Science and ICT · 2024-11-26

Großer Preis in der Kategorie Informations- und physische Sicherheit.

Anerkennung
2026 Emerging AI+X Top 100
Korea AI Industry Association · 2026

Ausgewählt für die Zero-Access-Architektur und die Datenschutztechnologie.

Startup-Anerkennung
NVIDIA Inception · SKT × Hana Bank AI Accelerator
2024–2025

Mitglied von NVIDIA Inception und Auswahl für den gemeinsamen KI-Startup-Accelerator.

Anerkennung
Startup World Cup Finalist · NextRise Global Innovator
2024

Finalist eines globalen Startup-Wettbewerbs und Auswahl als Innovator.

Technologie- und Ökosystem- Partner

Was jede Partnerschaft konkret leistet — Bereitstellungskanal, Infrastruktur oder Validierung — und nicht nur eine Logo-Wand.

Marketplace
AWS Marketplace
LLM Capsule gelistet · beschaffungsbereit

Über AWS für den Direktkauf und die Private-Offer-Bereitstellung verfügbar, was die Beschaffung im Unternehmen vereinfacht.

Infrastruktur
NVIDIA Inception
Mitgliederprogramm

Zugang zu NVIDIAs Technologie und Go-to-Market-Ressourcen, die On-Premise- und beschleunigte Bereitstellungen unterstützen.

Cloud
NAVER Cloud
Bereitstellungspartner

Bereitstellungsweg über die koreanische Public-/Enterprise-Cloud, relevant für Kunden mit Anforderungen an die Datenresidenz.

In der Presse

Berichterstattung und Interviews zu LLM Capsule und dem Ansatz für sichere KI.

Pressebericht
CUBIG Validates LLM Capsule's Technical Efficacy Across Global Industrial Sites ↗
Korea Economic Daily Business · April 22, 2026

Berichterstattung darüber, dass die Zero-Exposure-AI-Gateway-Architektur von LLM Capsule gemeinsam mit dem globalen Industrie-Cybersicherheitsunternehmen Claroty im Produktivbetrieb validiert wurde, wobei Originaldaten niemals externe LLM-Anbieter erreichen.

Pressebericht
CUBIG Listed in Gartner Hyper-Synthetic Data Report — Only Asian Vendor Named ↗
Electronic Times (etnews) · July 30, 2025

Gartners „Emerging Tech: Trends for Hyper-Synthetic Data" (Juni 2025) nannte CUBIG nach einem viermonatigen Tiefeninterview-Prozess und der Analyse von über 60 realen Anwendungsfällen als einen von 26 globalen Schlüsselanbietern. Das einzige in Asien ansässige Unternehmen auf der Liste.

Pressebericht
LLM Capsule Emerges as Essential Tool for Safe Enterprise AI Adoption ↗
Korea Economic Daily · April 1, 2025

Während Unternehmen und öffentliche Einrichtungen aus Sorge vor Datenlecks vor dem Einsatz generativer KI zögern, gewinnt die Echtzeit-Blockierung sensibler Daten von LLM Capsule für ChatGPT, Claude und Gemini als bevorzugte Lösung für den regelkonformen KI-Einsatz an Anerkennung.

Interview
[VivaTech 2025] CUBIG — "Designing the Future of AI Data Security" ↗
NewsPim · June 4, 2025

CEO Bae Ho im Interview auf der VivaTech 2025 in Paris über die drei Kerntechnologien von CUBIG — DTS, LLM Capsule und DataXpert — und die Erläuterung, warum die Air-Gapped-Bereitstellung eine rasche Verbreitung in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Verteidigung vorantreibt.

Pressebericht
LLM Capsule Selected for South Korea's Government Tech Pilot Purchase Program ↗
TechWorld News · June 2, 2025

Das Ministerium für KMU und Start-ups wählte LLM Capsule für sein Technologie-Pilot-Beschaffungsprogramm aus, nachdem es eine strenge Bewertung von technischer Leistungsfähigkeit, Marktfähigkeit und Innovation bestanden hatte — und eröffnete damit einen direkten Bereitstellungsweg im öffentlichen Sektor.

Pressebericht
CUBIG to Unveil Next-Generation Synthetic Data Technology at World IT Show 2025 ↗
AVING News · April 22, 2025

CUBIG präsentierte LLM Capsule auf der WIS 2025 im COEX Seoul und hob den eigenständigen Air-Gapped-Betrieb, Beta-Tests mit globalen SaaS- und Gesundheitsunternehmen sowie die geplante Cloud-Integration mit AWS und Google Cloud hervor.

Häufige Fragen

Ein operativer Nachweis ist eine konkrete, überprüfbare Dokumentation, dass ein KI-System sich unter realen Produktionsbedingungen wie behauptet verhält — was zuvor blockiert wurde, was sich nach der Bereitstellung geändert hat, die Bereitstellungsreferenz sowie die Zertifizierungen, Patente und begutachteten (peer-reviewed) Forschungsarbeiten, die dies belegen. Das ist der Unterschied zwischen einer Marketingaussage und einem Nachweis, den ein Beschaffungs- oder Audit-Team überprüfen kann.
Durch Zertifizierungen von Drittanbietern (ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001, KISA Information Security Fast Track, GS Certification), eingetragene Patente zu datenschutzwahrenden KI-Diensten und On-Device-KI-Sicherheit, begutachtete (peer-reviewed) Veröffentlichungen des Gründungsteams sowie Bereitstellungsreferenzen in regulierten Branchen.
Zertifizierungen zeigen, dass eine unabhängige Stelle die Sicherheits- und KI-Management-Praktiken geprüft hat; Patente zeigen, dass die Schutzmethode neuartig und dokumentiert ist; begutachtete (peer-reviewed) Forschung zeigt, dass die zugrunde liegenden Techniken einer wissenschaftlichen Prüfung standhalten. Zusammen ermöglichen sie es einem Käufer, sich auf mehr als nur das Wort des Anbieters zu verlassen.
Nein. Bei jedem Datensatz auf dieser Seite wird nur der kapsulierte Kapsel-Kontext mit der KI geteilt. Sensible Werte verbleiben durch strukturerhaltende, auf Differential Privacy basierende Kapselung innerhalb der Umgebung, und die Ausgaben werden lokal in den ursprünglichen Workflow wiederhergestellt.
Die Zertifizierungen, Patente, Forschungsarbeiten und Pressemeldungen auf dieser Seite verweisen jeweils auf eine Primärquelle, die Sie unabhängig überprüfen können — ohne uns beim Wort nehmen zu müssen. Die Zertifizierungen tragen Zertifikatsnummern der ausstellenden Stelle, die beim Zertifizierer bestätigt werden können; die Patente führen ihre offiziellen KIPO-Nummern auf, die im nationalen Register oder bei Google Patents nachschlagbar sind; die Arbeiten nennen Veranstaltungsort und Autoren, die über DBLP nachverfolgbar sind; und jede Pressemeldung verlinkt auf ihren Originalartikel.
Ein glaubwürdiger Nachweis ist ein Beleg, den ein Dritter überprüfen kann, ohne sich auf das Wort des Anbieters zu verlassen — kein Erfahrungsbericht und keine Marketingaussage. Für eine KI-Datenschicht bedeutet das mehrere Signale zusammen: operative Aufzeichnungen darüber, was blockiert wurde und was sich geändert hat, unabhängige Zertifizierungen, in einem öffentlichen Register eingetragene Patente sowie begutachtete (peer-reviewed) Veröffentlichungen des Gründungsteams. Jedes einzelne für sich ist schwach; zusammen ermöglichen sie es einem Käufer, sich auf mehr als ein Versprechen zu verlassen.

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