# Wie schützen wir vertrauliche Daten beim produktiven Einsatz von LLMs?

Gestalten Sie es so, dass das Modell nur sieht, was die Aufgabe braucht, und gehen Sie davon aus, dass alles, was es sieht, wieder herauskommen kann. Konkret: Wählen Sie eine Bereitstellung mit Vertragsbedingungen, die zu Ihren Daten passen, etwa eine Enterprise-API ohne Training auf Eingaben, mit festgelegter Aufbewahrung und, wo nötig, Verarbeitung in der EU, oder ein selbst gehostetes Modell; minimieren und pseudonymisieren Sie, was in Prompts geht; setzen Sie in Retrieval-Systemen die Zugriffsrechte des Nutzers auf die Dokumente durch, die das Modell abrufen darf, damit es keine Dateien zusammenfasst, die der Nutzer nicht öffnen darf; halten Sie Geheimnisse, Schlüssel und Systemzugangsdaten aus Prompts und Kontext heraus; filtern Sie Ausgaben auf personenbezogene Daten und Geheimnisse, bevor sie Nutzer oder Logs erreichen; begrenzen Sie die Werkzeuge, die das Modell aufrufen darf, und verlangen Sie Freigaben für Aktionen; und protokollieren Sie Prompts und Antworten geschützt für Untersuchungen, mit passender Aufbewahrung. Testen Sie vor dem Start und nach jeder Änderung gegen Prompt Injection und Versuche, Daten zu extrahieren. Ab dem Pro-Plan zeigt NetSenX, welche Server Daten an welche externen KI-Dienste senden und wie viel, was hilft zu bestätigen, dass produktiver Verkehr nur dorthin geht, wo das Design es vorsieht.

FAQ: [KI-Nutzung und KI-Sicherheit](https://netsenx.com/de/faq/ai) · https://netsenx.com/de/faq/how-to-protect-confidential-data-when-using-llms-in-production

## Weiterlesen

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- https://netsenx.com/de/ai-transparency

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