Sicherheitsarchitektur & Vertrauensschicht
Compression Cloud ist als vorgelagerte Effizienz-Instanz konzipiert, die sensible KI-Workloads unterstützt, ohne Angriffsflächen zu erzeugen. Im Mittelpunkt stehen Datensicherheit, Integrität der Modelle und die Wahrung geschäftskritischer Informationen.
Rolle von Compression Cloud in der Sicherheitsarchitektur
Compression Cloud agiert als Neural Compression Engine zwischen Applikationen und LLM-Providern. Die Plattform:
  • empfängt eingehende Payloads (Prompts, Kontextdaten, Metadaten),
  • normalisiert, verdichtet und strukturiert diese vor dem LLM-Aufruf,
  • liefert optimierte Requests an das nachgelagerte Modell.
Dabei bleibt die Hoheit über sensible Inhalte und Geschäftslogik stets beim jeweiligen Kunden. Compression Cloud versteht sich als klar abgegrenzte Infrastruktur-Schicht – nicht als eigenständiges Hochrisiko-KI-System.
Datensicherheit & Isolationsprinzipien
Die Auslegung von Compression Cloud orientiert sich an einem konservativen Sicherheitsverständnis:
  • Mandantentrennung: Datenströme verschiedener Kunden werden logisch voneinander separiert; Konfigurations- und Nutzungsdaten werden so gestaltet, dass eine gegenseitige Einsicht ausgeschlossen wird.
  • Minimierungsprinzip: Es werden nur die Daten verarbeitet, die für die Kompressions- und Normalisierungslogik erforderlich sind. Wo immer möglich, wird auf persistente Speicherung verzichtet oder diese auf das notwendige Maß reduziert.
  • Transportsicherheit: Die Kommunikation mit Compression Cloud und nachgelagerten Modellen erfolgt ausschließlich über verschlüsselte Transportkanäle (z. B. TLS), sofern technisch verfügbar.
Zugriffskontrolle & API-Schutz
Die Nutzung von Compression Cloud erfolgt über einen klar definierten API-Zugriff:
  • API-Key-basierte Authentifizierung: Jeder Mandant erhält eigene Zugangsschlüssel, die zur Absicherung der Requests genutzt werden.
  • Rate-Limiting & Abuse-Control (konfigurierbar): Hohe Anfragevolumina oder atypische Zugriffsmuster können identifiziert und begrenzt werden, um Missbrauch, Brute-Force-Versuche oder automatisierte Attacken zu erschweren.
  • Trennung der Verantwortung: Kundenseitige Anwendungslogik, Nutzerverwaltung und Rechtekonzepte verbleiben beim Kunden; Compression Cloud konzentriert sich auf Absicherung und Effizienz der KI-Transportschicht.
Schutz vor Prompt-Injection & Model-Extraction
Mit zunehmender Verbreitung von LLMs gewinnen Angriffsvektoren wie Prompt-Injection, Datenexfiltration und Model-Extraction an Bedeutung. Compression Cloud ist darauf ausgerichtet, in diesem Bereich als zusätzliche Schutzschicht zu wirken:
  • Strukturelle Normalisierung: Eingaben können so aufbereitet werden, dass unerwartete Steueranweisungen, eingebettete Systemprompts oder manipulative Instruktionen reduziert oder herausgefiltert werden sollen.
  • Policy-basierte Filter (optional): Es können Regeln definiert werden, die bestimmte Muster, Instruktionen oder Ausgaben erkennen und markieren oder unterdrücken – insbesondere dort, wo IP-Schutz oder Compliance-Risiken im Vordergrund stehen.
  • Begrenzung sensibler Rückkanäle: Durch Konfiguration der Antwortformate und Restriktion bestimmter Output-Typen kann das Risiko einer ungewollten Offenlegung interner Systemdetails reduziert werden.
Integrity
Schutz von Geschäftslogik & IP
Fokus auf Minimierung von Model-Extraction- und Exfiltrationsrisiken.
Isolation
Mandanten- & Kontexttrennung
Getrennte Schlüssel, getrennte Kontexte, klar definierte Datenpfade.
Control
Beobachtbarkeit & Telemetrie
Grundlage für Auditing, Anomalie-Analysen und Governance-Entscheidungen.


Telemetrie, Auditing & Governance
Compression Cloud versteht Sicherheit nicht als rein technische, sondern als steuerbare Management-Aufgabe. Daher können – abhängig von Konfiguration und Setup – folgende Elemente eine Rolle spielen:
  • Request- und Effizienzmetriken: Transparenz darüber, wie viele Requests verarbeitet werden, welche Einsparungsraten erreicht werden und wie sich Nutzungsmuster entwickeln.
  • Audit-Fähigkeit: Protokollierung relevanter Systemereignisse kann dabei unterstützen, Sicherheitsvorfälle nachzuvollziehen oder Compliance-Anforderungen nachzukommen.
  • Konfigurations-Historie: Änderungen an wichtigen Infrastruktureinstellungen können nachverfolgbar gemacht werden, um Governance-Prozesse zu unterstützen.
Der konkrete Umfang dieser Funktionen wird jeweils vertraglich und technisch abgestimmt.
Compliance & EU AI Act
Compression Cloud wird unter Berücksichtigung europäischer und deutscher Rechtsrahmen konzipiert, insbesondere:
  • Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO),
  • Bundesdatenschutzgesetz (BDSG),
  • europäische KI-Regulierung, einschließlich EU AI Act, soweit anwendbar.
Die Plattform ist als technische Infrastruktur-Schicht ausgelegt, die bestehende KI-Systeme unterstützt und nicht selbst als eigenständiges Hochrisiko-System operiert. Eine konkrete rechtliche Einordnung erfolgt jeweils projektspezifisch in Abstimmung mit den Kunden und deren Rechts- und Compliance-Teams.
Shared-Responsibility-Modell
Sicherheit im KI-Kontext folgt einem geteilten Verantwortungsmodell:
  • Kundenseite: Sicherung der eigenen Infrastruktur, Nutzerverwaltung, Rechte- und Rollenkonzepte, Anwendungskonfiguration, Umgang mit Geheimhaltungsinformationen.
  • Compression Cloud: Schutz der eigenen Plattform, Sicherung der Kompressions- und Transportpfade, API-Schutzmechanismen, technische und organisatorische Maßnahmen zur Risikominimierung.
  • LLM-Provider: Modell-Sicherheit, Betrieb der Rechenzentren, Zertifizierungen und Einhaltung der jeweiligen Plattform-Richtlinien.
Ziel ist ein klarer, transparenter Zuschnitt der Verantwortlichkeiten, der in Verträgen, SLAs und Auftragsverarbeitungsverträgen präzisiert wird.
Rechtlicher Hinweis
Die auf dieser Seite beschriebenen Sicherheits- und Compliance-Aspekte stellen eine high-level Architektur- und Zielbildbeschreibung dar und ersetzen weder individuelle Vertragsvereinbarungen noch eine rechtliche Beratung. Konkrete Sicherheitsmechanismen, Konfigurationen, Speicherfristen und Datenverarbeitungsprozesse werden im Einzelfall vertraglich geregelt und können von den hier skizzierten Grundprinzipien abweichen.

Aus Gründen des IP-Schutzes und der Angriffssicherheit werden bewusst keine detaillierten Implementierungsdetails, Quellcodes oder spezifische Sicherheitskonfigurationen offengelegt. Weitere Informationen können im Rahmen vertraulicher Gespräche und – soweit erforderlich – nach Abschluss entsprechender Vertraulichkeitsvereinbarungen bereitgestellt werden.