LLM Capsule vs. Prompt Security Gateways

Prompt Security Gateways sind zwischen Anwender und KI-Modell geschaltet. Sie prüfen Eingaben auf sensible Inhalte und filtern oder blockieren Anfragen mit auffälligen Mustern. Ihr Wirkungsbereich ist die API-Interaktionsebene. LLM Capsule hingegen arbeitet als KI-fähige Datenschicht: Vertrauliche Daten werden bereits vor dem Eintritt in einen KI-Workflow lokal identifiziert und ersetzt. Das ermöglicht den KI-Einsatz, statt ihn zu blockieren.

Prompt Gateways fangen API-Aufrufe an LLM-Anbieter ab und prüfen den Prompt-Text auf PII-Muster, gesperrte Themen oder Compliance-Verstöße. Bei erkannten sensiblen Inhalten blockiert das Gateway die Anfrage, entfernt die betroffenen Passagen oder benachrichtigt einen Administrator. Einige Gateways prüfen zusätzlich KI-Antworten auf Datenabflüsse.

• Begrenzter Wirkungsbereich. Gateways sehen ausschließlich den finalen Prompt, nicht die zugrunde liegende Datenpipeline. Dokumente, die über RAG-Systeme oder Batch-Pipelines verarbeitet werden, können das Gateway vollständig umgehen.
• Binäre Entscheidung. Die meisten Gateways entscheiden binär: blockieren oder durchlassen. Ein Mechanismus zur Datentransformation unter Erhalt der Nutzbarkeit fehlt.
• Keine Wiederherstellung der Ausgabe. Entfernt ein Gateway sensible Inhalte aus einem Prompt, fehlt dieser Kontext in der KI-Antwort. Ein Mechanismus zur nachträglichen Anreicherung existiert nicht.
• Musterbasierte Erkennung. Gateways arbeiten mit Musterabgleich, der kontextabhängige Sensibilität nicht erfasst. Nicht-sensible Inhalte, die PII-Mustern ähneln, erzeugen Fehlalarme.

LLM Capsule setzt vor der Prompt-Erstellung an. Sensible Daten werden auf Dokumentebene kapsuliert, bevor eine KI-Verarbeitung stattfindet. Die Kapsulierung ist strukturerhaltend — die KI erhält vollständige, verarbeitungsfähige Dokumente. Nach der KI-Verarbeitung werden die Originaldaten durch lokale Wiederherstellung automatisch in die Ergebnisse zurückgeführt.