Personen
Namen und persönliche Nennungen im Text.
⟨PERSON⟩
// Persona · In Mindverse Studio integriert
Mehr Möglichkeiten für KI. Mehr Schutz für Ihre Daten.
Nutzen Sie KI auch für sensible Aufgaben. Unsere integrierte Pseudonymisierung erkennt personenbezogene Daten mit einem feinabgestimmten Modell und ersetzt sie, bevor Ihr Text das weiterverarbeitende KI-Modell erreicht.
- Technologie
- Fine-Tuned-Modell
- Erkennung
- 9 Datenkategorien
- Verarbeitung
- In Deutschland
Persona in AktionFine-tuned model
01 / Ihr Ausgangstext
Bitte beantworten Sie die Anfrage von Anna Weber. Ihre Kundennummer ist KD-20481. Kontakt: anna.weber@example.com.
Persona erkennt & ersetzt
02 / Das sieht das LLM
Bitte beantworten Sie die Anfrage von ⟨PERSON_1⟩. Ihre Kundennummer ist ⟨NUMBER_1⟩. Kontakt: ⟨EMAIL_1⟩.
Interaktives Beispiel · Fiktive Daten
In Studio integriert
Kontextbasierte Erkennung
Konsistente Pseudonyme
Re-Identifikation
// So funktioniert Pseudonymisierung
Der Inhalt bleibt verständlich. Die Identität wird ersetzt.
Persona ergänzt Ihren KI-Workflow um einen Schutzschritt: von der Erkennung sensibler Angaben bis zur nutzbaren Antwort.
01
Sensible Daten erkennen
Das spezialisierte Modell analysiert den Text im Zusammenhang und erkennt personenbezogene Angaben wie Namen, Adressen und Kontonummern.
02
Mit Pseudonymen arbeiten
Erkannte Angaben werden durch konsistente Platzhalter ersetzt. Das nachgelagerte LLM verarbeitet den pseudonymisierten Text und kann Zusammenhänge weiter nutzen.
03
Die Antwort zurückübersetzen
Über die getrennte Zuordnung lassen sich Pseudonyme in der Antwort wieder durch die Originalangaben ersetzen. So wird aus dem Ergebnis ein nutzbarer Entwurf.
// Ein eigenes Modell für den Datenschutz
Auf sensible Daten feinabgestimmt. Auf Kontext trainiert.
Personenbezogene Informationen stecken oft mitten im Fließtext. Deshalb setzen wir auf ein spezialisiertes, feinabgestimmtes Sprachmodell, das Angaben im Zusammenhang erkennt — auch in deutschen Texten.
Erkennung im Zusammenhang
Das Modell berücksichtigt, wie eine Angabe verwendet wird, statt sich allein auf feste Zeichenmuster zu verlassen.
Zusammenhänge bleiben lesbar
Konsistente Pseudonyme halten Personen und ihre Aussagen im Text zusammen. Die KI kann weiter mit dem Inhalt arbeiten.
Analyse auf eigener Hardware
Das Persona-Modell läuft auf dedizierten Servern in Deutschland. Für die Erkennung wird kein externer KI-Dienst aufgerufen.
Kontext statt einzelner Zeichen
Bitte informieren Sie Anna Weber über den Vertragsentwurf. Frau Weber ist unsere Ansprechpartnerin.
Bitte informieren Sie ⟨PERSON_1⟩ über den Vertragsentwurf. ⟨PERSON_1⟩ ist unsere Ansprechpartnerin.
Illustratives Beispiel: Zwei Nennungen werden derselben Person zugeordnet.
// Was Persona erkennt
Neun Kategorien für sensible Informationen.
Von persönlichen Kontaktdaten bis zu Zugangsdaten: Ein spezialisiertes Modell deckt unterschiedliche Arten sensibler Angaben ab.
E-Mail-Adressen
Private und geschäftliche E-Mail-Adressen.
⟨EMAIL⟩
Telefonnummern
Mobilfunk, Festnetz und internationale Nummern.
⟨PHONE⟩
Adressen
Straßen, Hausnummern und persönliche Wohnorte.
⟨ADDRESS⟩
URLs & Profile
Persönliche Links und Social-Media-Profile.
⟨URL⟩
Datumsangaben
Geburtsdaten und identifizierende Termine.
⟨DATE⟩
Konto- & Kundennummern
IBAN, Versicherungs- und Vertragsnummern.
⟨NUMBER⟩
Zugangsdaten
Passwörter, API-Schlüssel und Tokens.
⟨SECRET⟩
Weitere sensible Angaben
Etwa Ausweisnummern, Kennzeichen und Gesundheitsdaten.
⟨PII⟩
// Für Ihren Arbeitsalltag
Sensible Aufgaben gehören zum Geschäft. Ihr Schutz auch.
01
Kundenservice
Anfragen zusammenfassen und Antworten vorbereiten, während erkannte Kontaktdaten durch Pseudonyme ersetzt werden.
KI für den Kundenservice 02Personal & HR
Bewerbungen und Personaltexte bearbeiten, ohne erkannte Namen und persönliche Angaben an das nachgelagerte LLM weiterzugeben.
KI für Personalteams 03Recht & Verträge
Vertragsentwürfe strukturieren und Inhalte prüfen, während erkannte Mandanten- und Vertragsdaten pseudonymisiert sind.
KI für Kanzleien// Teil Ihres Sicherheitskonzepts
Datenschutz beginnt vor dem Prompt.
Die Pseudonymisierung ergänzt die Sicherheitsfunktionen von Mindverse Studio. Persona verarbeitet Texte in Deutschland und speichert in seiner zustandslosen API weder Textinhalte noch die Zuordnung der Pseudonyme dauerhaft.
Mehr zur Sicherheit von Mindverse// Auch für eigene Anwendungen
Die Technologie hinter der Funktion: Persona.
Sie möchten Pseudonymisierung in eigene Produkte oder KI-Workflows einbinden? Persona ist auch als eigenständige API verfügbar — mit Erkennung, Mapping, Re-Identifikation und Sensitivitätswert. Für Enterprise-Projekte ist ein Betrieb in der eigenen Infrastruktur möglich.
// FAQ
Fragen zur Pseudonymisierung
Ist die Pseudonymisierung in Mindverse Studio integriert?
Ja. Mindverse Studio nutzt die Persona-Technologie zur Pseudonymisierung mit einem feinabgestimmten Modell. Wenn Sie die Funktion für Ihren Anwendungsfall kennenlernen möchten, zeigen wir sie Ihnen in einer Demo.
Was ist der Unterschied zwischen Pseudonymisierung und Anonymisierung?
Bei der Pseudonymisierung werden identifizierende Angaben ersetzt. Eine getrennte Zuordnung ermöglicht es, die Originalangaben wiederherzustellen. Pseudonymisierte Daten bleiben personenbezogene Daten. Anonymisierung zielt dagegen darauf ab, eine Identifizierung dauerhaft auszuschließen.
Warum verwendet Mindverse ein feinabgestimmtes Modell?
Ein spezialisiertes Sprachmodell kann sensible Angaben im Kontext erkennen. Das hilft bei Informationen, die sich nicht zuverlässig allein über feste Muster beschreiben lassen, etwa Personennamen im Fließtext. Das Persona-Modell unterstützt auch deutsche Texte.
Kann Persona alle sensiblen Angaben garantiert erkennen?
Eine automatische Erkennung kann Fehler machen oder Angaben übersehen. Pseudonymisierung ist deshalb ein Baustein Ihres Datenschutzkonzepts. Die Anforderungen Ihres Anwendungsfalls, die Modellauswahl und passende Prüfprozesse bleiben entscheidend.
Wo verarbeitet Persona die Texte?
Die Persona-API und das Erkennungsmodell laufen auf dedizierter Hardware bei Hetzner in Falkenstein, Deutschland. Für die Erkennung wird kein externer KI-Dienst aufgerufen. Das ist vom nachgelagerten LLM zu unterscheiden, das den pseudonymisierten Text verarbeitet.
Speichert Persona Texte oder nutzt sie zum Training?
Die Persona-API verarbeitet Texte zustandslos und speichert die Inhalte nicht dauerhaft. Die Zuordnung wird in der API-Antwort zurückgegeben. Kundentexte werden nicht zum Modelltraining verwendet. Diese Angaben beziehen sich auf die Persona-API; die Speicherung in Ihrem Studio-Workspace ist davon getrennt.
// Mindverse Studio + Persona
Machen Sie Datenschutz zum Teil Ihres KI-Alltags.
Entdecken Sie die integrierte Pseudonymisierung und besprechen Sie mit uns, wie sie Ihre Arbeitsabläufe unterstützt.
DSGVO-KONFORM · SERVER IN DEUTSCHLAND · SOC-2-ORIENTIERTE PROZESSE