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AI Redaction (KI-Schwärzung)

Automatisches Entfernen sensibler Inhalte vor Speicherung/Weitergabe

AI Redaction (KI-Schwärzung) ist das automatische Erkennen und Entfernen bzw. Unkenntlichmachen sensibler Informationen (z. B. personenbezogene Daten, Geheimnisse, Vertragsdetails) aus Texten, Dokumenten, Bildern oder Audio-Transkripten, bevor diese gespeichert, geteilt oder an KI-Systeme weitergegeben werden. Ziel ist es, Datenschutz- und Sicherheitsrisiken zu reduzieren und Datenminimierung praktisch umzusetzen.

Im KI-Kontext ist KI-Schwärzung besonders wichtig, weil Inhalte häufig in Workflows, Logs, Tickets, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Trainingsdaten oder Prompts für Large Language Model (LLM)-Anwendungen landen. Ohne Redaction können vertrauliche Daten unbeabsichtigt in externe APIs, Vektorspeicher oder Monitoring-Systeme gelangen.

Wie funktioniert AI Redaction?

KI-Schwärzung kombiniert meist mehrere Verfahren, um hohe Trefferquoten bei gleichzeitig wenigen Fehlalarmen zu erreichen:

  • Erkennung (Detection): Identifikation sensibler Inhalte wie Namen, Adressen, IBAN, Kreditkartennummern, Gesundheitsdaten, interne Projekt-Codenamen oder API-Keys. Dafür werden Regeln/Regex, NER-Modelle (Named Entity Recognition) und teils LLM-basierte Klassifikation genutzt (siehe auch PII Detection (PII-Erkennung)).
  • Klassifizierung & Policy: Einordnung nach Kategorien (z. B. PII, Geheimnis, Finanzdaten) und Abgleich mit Richtlinien: Was darf raus, was darf bleiben? Das ist eng verbunden mit AI Governance und Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI.
  • Transformation (Redaction): Schwärzen (z. B. „[REDACTED]“), Maskieren (****), Tokenisieren, Generalisieren („Musterstraße 12“ → „Adresse“) oder Pseudonymisieren (konstante Ersetzung, damit Referenzen erhalten bleiben).
  • Validierung: Checks gegen Leaks (z. B. ob noch eine IBAN-ähnliche Sequenz vorhanden ist) und optional Human Review (siehe Human-in-the-Loop (HITL)) bei kritischen Dokumenten.

Beispiele aus der Praxis (LLM, Automatisierung, Dokumente)

  • Support- & CRM-Tickets: Kundennachrichten werden vor der Zusammenfassung durch ChatGPT automatisch von Namen, Telefonnummern und Kundennummern bereinigt, damit keine PII im Prompt oder in Logs landet.
  • Dokumenten-Workflows: Bei OCR- oder IDP-Prozessen (z. B. Rechnungen, Verträge) werden Bankdaten und Unterschriften geschwärzt, bevor Dokumente im DMS abgelegt oder extern geteilt werden (siehe OCR (Optical Character Recognition) und Document AI (Intelligent Document Processing, IDP)).
  • Automation mit n8n: In n8n-Workflows kann eine Redaction-Station vor dem „LLM Node“ stehen: Eingaben werden bereinigt, erst dann an das Modell gesendet und anschließend sicher weiterverarbeitet (siehe Automatisierung (Automation)).
  • RAG & Vektordatenbanken: Vor dem Erstellen von Embeddings und dem Speichern in einer Vektordatenbank (Vector Database) werden vertrauliche Passagen entfernt, damit sie nicht später über semantische Suche wieder auftauchen.

Warum ist KI-Schwärzung wichtig?

Grenzen und typische Fehler

KI-Schwärzung ist nie „perfekt“: Zu aggressive Redaction kann Informationen zerstören (False Positives), zu schwache Redaction lässt Daten durch (False Negatives). Besonders schwierig sind kontextabhängige Geheimnisse (z. B. „Projekt Falcon“), unstrukturierte Texte, Screenshots sowie mehrsprachige Inhalte. Best Practice ist daher: klare Policies, Tests mit realistischen Beispielen, Monitoring und ein Eskalationspfad für Sonderfälle.

Abgrenzung: PII Redaction (PII-Schwärzung) fokussiert primär auf personenbezogene Daten. AI Redaction ist oft breiter und umfasst zusätzlich Geschäftsgeheimnisse, Sicherheitsdaten (Tokens/Keys) und domänenspezifische Sensitivität.