Privacy Gateway: Hagen-Forscher sperren sensible Daten vor ChatGPT
Veröffentlicht am: 22.08.2026 um 11:21 Uhr | Redaktion boerse-global.de
An der Fernuniversität Hagen wurde ein technologisches Werkzeug entwickelt, das Unternehmen und Privatpersonen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) absichern soll. Das sogenannte Privacy Gateway dient dazu, sensible Informationen zu identifizieren und zu entfernen, bevor diese an externe Sprachmodelle wie ChatGPT übermittelt werden. Ziel der Entwicklung ist es, folgenschwere Datenlecks in Organisationen systematisch zu verhindern.
Der Prototyp des Privacy Gateway wurde von den Forschern Pascal Tippe und Michael Maximilian Grötzner entworfen. Die Software fungiert als eine Art Filterinstanz, die sich zwischen den Nutzer und den KI-Anbieter schaltet. Bevor ein Prompt – also die konkrete Eingabeaufforderung an die KI – das geschützte Netzwerk verlässt, scannt das System den Inhalt auf kritische Bestandteile und filtert diese gegebenenfalls heraus.
Rechtliche Standards als Grundlage der Erkennung
Die technische Basis für die Identifikation schützenswerter Informationen bilden etablierte rechtliche Rahmenwerke. Den Entwicklern zufolge nutzt das System zur Erkennung sensibler Daten die Definitionen der europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Hierbei finden insbesondere die Artikel 4 und 9 Anwendung, welche die allgemeine Verarbeitung personenbezogener Daten sowie den Umgang mit besonderen Kategorien dieser Daten regeln.
Neben dem Schutz persönlicher Informationen integriert das Gateway auch Anforderungen des deutschen Geschäftsgeheimnisgesetzes. Damit wird sichergestellt, dass nicht nur Individualdaten geschützt sind, sondern auch betriebsinterne Geheimnisse und vertrauliche Firmeninformationen nicht unbeabsichtigt in die Trainingsdatensätze oder Speicher der KI-Anbieter fließen.
Auswirkungen auf die Qualität der KI-Antworten
Im Zuge der Entwicklung untersuchten die Forscher der Fernuniversität Hagen auch die Auswirkungen der Datendichte auf die Leistungsfähigkeit der Sprachmodelle. Die zugehörige Studie lieferte dabei Erkenntnisse über die Korrelation zwischen der Menge an personenbezogenen Daten und der Präzision der KI-Ausgaben.
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Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Antwortqualität der KI-Modelle messbar leidet, wenn Prompts eine sehr hohe Dichte an sensiblen Informationen aufweisen. Als Beispiel wurden hierbei medizinische Diagnosen angeführt, bei denen eine Vielzahl personenbezogener Details die Verarbeitung durch die KI negativ beeinflussen kann.
Der Einsatz eines Gateways könnte demnach nicht nur die Sicherheit erhöhen, sondern indirekt auch dazu beitragen, die Eingaben so zu anonymisieren oder zu bereinigen, dass die Modelle effizienter arbeiten können.
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Bedeutung für die betriebliche Praxis
Die Entwicklung adressiert eines der Hauptprobleme beim Einsatz generativer KI in professionellen Kontexten: das Risiko der unfreiwilligen Preisgabe von Interna. Da many gängige KI-Modelle auf externen Servern betrieben werden, stellt jede Eingabe potenziell ein Sicherheitsrisiko dar, sofern keine Schutzmechanismen zwischengeschaltet sind.
Mit dem von Pascal Tippe und Michael Maximilian Grötzner vorgestellten Modell wird ein technischer Lösungsansatz geliefert, der die Brücke zwischen der Nutzung moderner KI-Werkzeuge und der Einhaltung strenger Datenschutzvorgaben schlägt. Das Projekt zeigt auf, wie regulatorische Anforderungen der DSGVO automatisiert in den Workflow der KI-Nutzung integriert werden können, um die digitale Souveränität von Anwendern zu wahren.
