Produkte / NativeAI Guard DLP
DLP in Echtzeit für ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, DeepL und jede Shadow-AI-App, die Ihre Mitarbeitenden als Nächstes entdecken. Geprüft und durchgesetzt in der Schweiz.
NativeAI Guard prüft<200 MS · IN CHSo funktioniert es
Die Mitarbeitenden arbeiten einfach weiter, während NativeAI Guard personenbezogene Daten aus dem Datenstrom filtert. Namen, AHV-Nummern und Adressen verlassen das Haus nie.
Kundenprofil für Thomas Brunner, 14.03.1981, AHV 756.1234.5678.97. Aktualisiere seine Adresse auf Seestrasse 42, 8002 Zürich. Entwirf die interne CRM-Anfrage.
Kundenprofil für <PERSON>, <DATE>, AHV <CH_AHV>. Aktualisiere seine Adresse auf <LOCATION>. Entwirf die interne CRM-Anfrage.
Fasse die Risiken zusammen: Unsere Klinikgruppe übernimmt eine private Radiologie-Kette für rund vierzig Millionen, Closing vor der November-Verwaltungsratssitzung.
NativeAI Guard, WARNUNG: Richtlinienverstoss: Vertrauliche Geschäftsinformationen. Keine Patientendaten erkannt. Dealwert, Zeitplan und Gegenpartei semantisch identifiziert.
Q3_Kundenliste.xlsx (2'400 Zeilen)
NativeAI Guard, BLOCKIERT: Blockierter Anhang: Q3_Kundenliste.xlsx. Blockiert durch Richtlinie: Customer Data Leakage Prevention.
Kundendossier_final.pdf (passwortgeschützt)
Label erkannt: Vertraulich · Microsoft Purview
NativeAI Guard, PASSWORT ERFORDERLICH: Purview-Label erkannt. Geben Sie das Dateipasswort ein, damit die Datei geprüft werden kann; Microsoft 365 bestätigt derweil Ihre Leseberechtigung.
Funktionen
Die LLM-basierte Prüfung versteht, was Mitarbeitende meinen, nicht nur, was einem Muster entspricht: Zusammenfassungen ohne Identifikatoren, Kontext, der dennoch Bedeutung trägt, Dokumente in Uploads, mehrstufige Konversationen.
Sensible Felder werden zu Tags ([PERSON], [IBAN], [DIAGNOSIS]), sodass die Arbeit mit voller Geschwindigkeit weitergeht, während die echten Daten im Unternehmen bleiben. Blockierungen sind in Sekunden überprüf- und übersteuerbar, mit Audit-Trail.
Wer wann was an welches Modell gesendet hat und was NativeAI Guard damit gemacht hat. Ihr Verarbeitungsverzeichnis für die gesamte KI-Nutzung, DSG Art. 12 und DSGVO Art. 30, automatisch erstellt. YAML/API-Export für Auditoren.
«Kundenidentifizierende Daten verlassen das Unternehmen nie, Gesundheitsdaten werden anonymisiert», genau so geschrieben, durchgesetzt wie Code. Ihr DPO kann jede Regel lesen. Speisen Sie ein Compliance-Dokument ein, und NativeAI Guard entwirft die passenden Regeln. Starter-Pakete pro Branche inbegriffen.
Wenn NativeAI Guard eingreift, sehen die Mitarbeitenden direkt in ihrem Arbeitsfluss, warum (welche Richtlinie, welche Datenkategorie). Security-Awareness-Schulung, geliefert genau im entscheidenden Moment.
Jedes genutzte KI-Tool (auch jene, die die IT nie freigegeben hat) mit Nutzenden, Häufigkeit und Datenkategorien. Der Bericht ans Management, den Sie heute nicht erstellen können.
Jeder Prompt ist bereits für DLP klassifiziert; dieselben Daten zeigen, welche Zwecke die meiste KI-Nutzung im Unternehmen verursachen. Wir vergleichen zudem das gewählte Modell mit der Aufgabe und markieren, wo ein leichteres, günstigeres Modell die Arbeit ebenso gut erledigt hätte, mit einer Schätzung, was das Routing zum optimalen Modell einsparen würde.
Abgedeckte Kanäle
Die Prüfung sitzt im Browser, nicht in Integrationen pro Website; die Abdeckung ist darum keine Liste unterstützter Websites: jede Weboberfläche, die Ihre Mitarbeitenden erreichen, nach denselben Richtlinien.
Für diese vier justieren wir die Erkennung zuerst. Die Browser-Erweiterung, heute Chrome und Edge, deckt jeden anderen Assistenten nach denselben Regeln ab; interne Modelle laufen über den API-Proxy.
In der Praxis gesehen
Ein Nutzer entfernt die Kennzeichnung «vertraulich» von einer mit Purview klassifizierten Datei und lädt den nun «öffentlichen» Inhalt zu einem LLM hoch. Klassifizierungsbasierte DLP sieht nichts Falsches. Die Richtlinie hielt; die Absicht nicht.
Ein Analyst fasst ein Kundendossier in eigenen Worten zusammen, ohne Namen, ohne IBAN, ohne Kontonummer. Regex-basierte DLP erkennt kein Muster und lässt es durch. Der gesamte Kontext der Beziehung verlässt das Unternehmen trotzdem.
Das ChatGPT-Firmenkontingent ist mitten in der Deadline aufgebraucht; der Mitarbeitende wechselt zum privaten Konto und fügt weiter Kundendaten ein. Gleiche URL, gleiche Oberfläche, aber Auftragsverarbeitungsvertrag, Auditrechte und Löschgarantien sind weg.
Legal übersetzt Verträge, HR Arbeitsverträge, Finance Prüfberichte, über DeepL, täglich, in der viersprachigen Schweiz. Niemand stuft einen Übersetzer als KI-Risiko ein. Ganze Dokumente verlassen das Unternehmen, unüberwacht.
Passt in Ihren Stack
NativeAI Guard deckt ab, was Ihre bestehende DLP-Lösung nicht prüfen kann: die Prompt-Ebene, die Web-Oberfläche, die KI-Apps ausserhalb des Microsoft-Perimeters. Heute Browser-Erweiterung, ein Desktop-Agent für Windows in Entwicklung, ein direkt einsetzbarer API-Proxy für interne Systeme. Swiss SaaS oder On-Premises; Ereignisse fliessen in das SIEM Ihres SOC.
Purview schützt strukturierte Kanäle. NativeAI Guard schützt die LLM-Prompt-Ebene, die Purview nicht prüfen kann.
Security Architect · Schweizer Finanzmarktinfrastruktur
Compliance-Zuordnung
Richtlinien-Engine
Formulieren Sie die Regel so, wie Sie sie einem Kollegen erklären würden; unser eigenes Sprachmodell macht daraus eine durchsetzbare Richtlinie. Keine Klassifikationsbäume, kein RegEx, kein Kennzeichnungsprojekt.
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.
Geben Sie uns Ihr Datenschutzreglement, Ihre Klassifizierungsrichtlinie und Ihre KI-Weisung, dazu Beispiele Ihrer Datenstrukturen. Wir machen daraus Ihre Richtlinien neben dem Standardsatz, damit Sie mit einer funktionierenden Konfiguration starten. 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
Wir ergänzen es. Purview schützt die strukturierten Kanäle, für die es gebaut wurde: Mail, Endgeräte, SharePoint. Sein Shadow-AI-DLP läuft nur in Edge for Business, nutzungsabhängig abgerechnet und über statische Regeln gesteuert, und statische Regeln und Klassifizierungskennzeichen verfehlen Inhalte, deren Sensibilität in ihrer Bedeutung liegt, sowie die KI-Oberfläche jenseits des Microsoft-Perimeters. Ein Leiter IT-Sicherheit einer Schweizer Bank hat es nüchtern formuliert: Diesen Rest innerhalb von Purview zu schliessen kostet einen sechsstelligen Betrag an Beratung; die Schicht zu kaufen ist günstiger, als sie zu bauen. NativeAI Guard bringt zusätzlich digitale Souveränität: keine neue Abhängigkeit von einem US-Unternehmen.
Heute: Chrome und Edge über die Browser-Extensions, womit alle browserbasierten KI-Werkzeuge, Übersetzungsdienste und Webmail abgedeckt sind, dazu mobile Geräte; ein direkt einsetzbarer API-Proxy schützt die KI-Anwendungen, die Sie selbst bauen. In aktiver Entwicklung: ein systemweiter Endpoint-Agent für Desktop-Anwendungen und CLI-Tools wie Claude Code. Auf der Roadmap: macOS, Firefox und Safari, in der Reihenfolge, die die Organisationen, die mit uns arbeiten, tatsächlich brauchen.
Die flüchtige Verarbeitung ist der Standardmodus: Der Prompt wird im Arbeitsspeicher auf unseren eigenen Servern in der Schweiz geprüft und sofort verworfen, nichts von seinem Inhalt wird auf einen Datenträger geschrieben. Was bleibt, ist der Prüfeintrag: wer wann an welches Modell gesendet hat und was NativeAI Guard damit getan hat. Den Prompt-Inhalt aufzubewahren ist eine Option für Kunden mit Aufbewahrungspflichten, insbesondere Banken, und wird 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 die bessere Antwort ist oft eine dritte Option: Anonymisierung. NativeAI Guard ersetzt die sensiblen Elemente (Namen, Kundennummern, Patientenkennungen, Vertragsreferenzen), bevor der Prompt das Modell erreicht; Mitarbeitende erhalten weiterhin eine brauchbare Antwort und arbeiten weiter. Hartes Blockieren bleibt Kategorien vorbehalten, in denen keine Ausnahme akzeptabel ist, und jedes Blockieren wird mit dem Richtlinienverstoss im Audit-Log protokolliert.
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 gibt das Passwort ein, und der Inhalt wird im Klartext geprüft, bevor etwas gesendet wird. Als vertraulich markierte Dokumente werden direkt blockiert; bei unvertraulichen prüfen wir den Inhalt, sodass eine Datei mit entfernter Kennzeichnung dennoch erkannt wird. Mit Rechteverwaltung verschlüsselte Dateien (Microsoft Purview Information Protection, Azure RMS) werden noch nicht geprüft; bis dahin kann eine Richtlinie sie beim Hochladen stoppen, sodass eine nicht prüfbare Datei eine Entscheidung ist, keine Lücke.
Demo buchen
Eine 45-minütige Sitzung mit den Gründern, online. Wir geben sensible Daten in ChatGPT ein und zeigen wie NativeAI Guard diese, basierend auf verschiedenen Richtlinien, im selben Moment anonymisiert oder blockiert.
Das Ergebnis: ein Gefahrenüberblick zu Datenabflüssen, Shadow-AI, KI-Nutzung und Modellkosten, die Belege für Ihr Management, dass das Thema dringend ist.
