Produkte / NativeAI Guard Agent Firewall
Echtzeitschutz für die KI, die Sie betreiben: interne Agenten, RAG-Pipelines, Chatbots und Voice-Agenten. Jeder Prompt und jede Antwort wird geprüft, bevor der Agent handelt.
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 innehält und nachdenkt. Die Regel, die einen Mitarbeitenden hindert, eine Kundendatei in ChatGPT einzufügen, stoppt auch den Agenten.
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.
Patientennamen, Geburtsdaten und Diagnosen anonymisieren, bevor sie ein KI-Werkzeug erreichen.
Entwirf den Austrittsbericht für Lea Brunner, geboren 14.05.1962, Diagnose Diabetes mellitus Typ 2 (E11.9).
Entwirf den Austrittsbericht für <PATIENT>, geboren <DATE>, Diagnose <DIAGNOSIS>.
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.
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. Für Ihr Team nichts zu konfigurieren, kein eigenes Regelwerk zu pflegen.
Geben Sie uns Ihr Datenschutzreglement, Ihre Klassifizierungsrichtlinie und Ihre KI-Weisung, dazu Ihre Datenstrukturen und die Systeme, die Ihre Agenten erreichen dürfen. Wir machen daraus Ihre Richtlinien neben dem Standardsatz und justieren die Erkennung auf Ihre Systeme. Bearbeiten oder erweitern Sie sie jederzeit in Ihrer Administrationsoberfläche.
Betrieb
Die meisten Kunden starten auf unserer Schweizer Infrastruktur: Der Nutzen lässt sich so schneller belegen. 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, der Einweg-Export nach Microsoft Sentinel ist das Muster, nach dem die meisten Schweizer Kunden fragen; die Weiterleitung von Vorfällen in Jira und ServiceNow steht auf der Roadmap. Unsere eigenen Dashboards decken ab, was ein SIEM nicht zeigt: KI-Governance (welche Werkzeuge genutzt werden, von wem, mit welchen Daten) und KI-spezifische Bedrohungen, also Injection- und Jailbreak-Versuche, verhinderte Exfiltration und Übersteuerungen von Richtlinien samt Begründungen.
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.
