Bei Cashcrown implementieren wir diese Schicht als integralen Bestandteil jeder AI-Lösung, nicht als Add-on. Sensible Daten maskieren oder pseudonymisieren wir, bevor sie zum Modell gelangen; DSGVO- und AI-Act-Konformität berücksichtigen wir beim Architekturdesign, nicht bei der Abnahme. Aktionen mit rechtlichen Konsequenzen oder irreversible Schritte erfordern menschliche Aufsicht – das ist eine harte Grenze, die wir nicht automatisieren.
cashcrown // ai.infra
DSGVO- & Sicherheitsschicht
Compliance by Design.
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Problem
Sie brauchen „DSGVO- & Sicherheitsschicht“, doch die Umsetzung mit eigenen Mitteln bleibt an Integrationen, Wartung und Zeitmangel hängen — und das Ergebnis ist oft fragil und schwer zu skalieren.
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Was wir bauen
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Prozess
- Dimensionierung und Kosten
Auswahl von Modellen und Hardware passend zu realer Last und Budget.
- On-Prem-Einführung
LLM-Serving + Embeddings, vorgelagert durch einen Router/Gateway.
- RAG über Wissen
Dokumentenindizierung, semantische Suche, Antworten mit Zitaten.
- Härtung
Beobachtbarkeit, Backups, Netzwerkisolierung, Kostenkontrolle.
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Stack
self-hosted LLMOllamavLLMBGE-M3QdrantNSSM / systemd
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Verwandt
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FAQ
Was kostet dieser Service und wann amortisiert er sich?#
Wir arbeiten in abhängigkeitsbasierten Bereichen; wir starten mit einem begrenzten Piloten, damit Du den Mehrwert vor einer größeren Investition siehst. Wenn der Service das Risiko kostspieliger DSGVO-Vorfälle eliminiert oder AI-Prozesse ermöglicht, die ohne ihn blockiert wären, amortisiert er sich schnell. Die genaue Amortisation kannst Du im ROI-Rechner berechnen; wir geben keine Preise im Voraus an, da sie vom tatsächlichen Umfang abhängen.
Lässt sich das mit unseren Systemen integrieren und ist es DSGVO-konform?#
Ja. Die Maskierung von PII und Guardrails implementieren wir unabhängig davon, welches Modell Du nutzt (lokal oder cloudbasiert). Wo eine DPIA erforderlich ist, helfen wir bei der Datenerfassung für deren Durchführung; die Bewertung selbst wird von einer bei Dir benannten Person unterzeichnet. DSGVO- und AI-Act-Konformität designen wir von Anfang an, nicht rückwirkend.
Wie starten wir?#
Mit einem Audit der Datenflüsse und der Identifikation von Stellen, an denen PII mit dem Modell in Kontakt kommt. Anschließend ein Pilotprojekt in einem engen, messbaren Bereich: Wir zeigen funktionierenden Schutz, bevor wir um Vertrauen für eine breitere Implementierung bitten. Mehr zum Ansatz: Wie wählt man den ersten Prozess aus.