01
Erkennen
Namen, Adressen, Kontodaten, Aktenzeichen und eigene Muster werden vor dem Prompt erkannt.
Cortina
Lissa Cortina
Sensible Daten bleiben hinter dem Vorhang.
Cortina maskiert Klartext lokal vor dem LLM-Aufruf und setzt ihn nach der Antwort wieder ein. Das Modell arbeitet mit Platzhaltern, nicht mit Ihren sensiblen Werten.
Warum Cortina
Nutzen Sie KI, ohne jeden Klartext offenzulegen.
Verträge, E-Mails und Akten enthalten Namen, IBANs, Adressen, Telefonnummern und interne Kennzeichen. Cortina erkennt diese Werte vor dem Modellaufruf und ersetzt sie durch Platzhalter. So bleibt die fachliche Aufgabe verständlich, ohne personenbezogene Daten an die KI weiterzugeben.
Datenschutz ansehenCortina vor dem Modell
Erst maskieren, dann fragen.
Kein Klartext im Prompt
Lokal
Originale Nachricht
01
Erkennen
NamenKontodatenAdressen
02
Maskieren
Cortina
Filter
An das Modell
Pseudonymisierter Prompt
03
Antworten
[NAME_1]
[IBAN_1]
[ADDRESS_1]
04
Zurücksetzen
[NAME_1][IBAN_1][ADDRESS_1]
Personenbezogene Daten bleiben im geschützten Kontext.
Die KI bekommt die Aufgabe, aber nicht die Identitäten.
Erkennen
Ersetzen
Zurücksetzen
US Cloud Act
DSGVO-konform klingt oft einfacher, als es rechtlich ist.
Viele Anbieter verweisen auf EU-Rechenzentren, AV-Verträge und Zertifikate. Bei US-Anbietern kann trotzdem ein Drittstaatenrisiko bleiben: US-Gesetze wie CLOUD Act, Stored Communications Act und FISA 702 können Zugriffsbefugnisse auslösen, auch wenn Daten in Europa gespeichert sind.
Das ersetzt keine Rechtsberatung, aber es zeigt den technischen Punkt: Je weniger personenbezogene Daten ein Modell überhaupt bekommt, desto kleiner wird das Offenlegungsrisiko. Cortina setzt deshalb vor dem Modell an, nicht erst in der Datenschutzerklärung.
Uni-Köln-Bericht öffnenAblauf
Von Klartext zu Platzhaltern und zurück.
02
Maskieren
Sensible Werte werden lokal durch Platzhalter ersetzt, bevor ein LLM sie verarbeitet.
03
Antworten
Das Modell arbeitet mit Kontext und Platzhaltern. Es muss den Klartext nicht kennen.
04
Zurücksetzen
Nach der Antwort werden Platzhalter clientseitig wieder durch Originalwerte ersetzt.
Beispiel
Eine Mail bleibt nutzbar. Die Identität geht nicht ans Modell.
Ziehen Sie den Regler: links steht die echte Nachricht mit Name, Adresse und IBAN. Rechts bleiben Struktur und Aufgabe erhalten, aber die sensiblen Werte werden durch Platzhalter ersetzt.
Original
Betreff: Rückfrage zur Rechnung 2026-184 Hallo Frau Dr. Anna Keller, bitte prüfen Sie die Überweisung an Markus Stein. IBAN: DE89 3704 0044 0532 0130 00 Betrag: 12.480,00 EUR Fälligkeit: 18.07.2026 Die Unterlagen liegen bei der Keller & Partner GmbH, Musterstraße 14, 50667 Köln. Viele Grüße Jonas Weber
An das Modell
Betreff: Rückfrage zur Rechnung [CASE_1] Hallo [NAME_1], bitte prüfen Sie die Überweisung an [NAME_2]. IBAN: [IBAN_1] Betrag: [AMOUNT_1] Fälligkeit: [DATE_1] Die Unterlagen liegen bei der [ORG_1], [ADDRESS_1]. Viele Grüße [NAME_3]
Der Regler zeigt die Grenze: links bleibt die echte Mail im geschützten Kontext, rechts sieht das Modell nur Platzhalter. Die KI und damit auch kein US-Dienst muss Namen, IBAN oder Adresse mitlesen.
Funktionsumfang
Datenschutz als Produktlogik, nicht als Fußnote.
PII-Erkennung
Personen, Unternehmen, Adressen, Konten, Aktenzeichen und individuelle Pattern pro Mandant.
Konfigurierbare Regeln
Je Mandant definieren, welche Klassen maskiert, blockiert oder bewusst durchgelassen werden.
Reversible Platzhalter
Antworten bleiben verständlich, während Originalwerte erst auf der Clientseite zurückkehren.
Auditierbare Läufe
Jede Pseudonymisierung wird nachvollziehbar protokolliert, ohne unnötigen Klartext offenzulegen.
Warteliste
Cortina ist in Entwicklung.
Tragen Sie sich ein, und wir melden uns, sobald Lissa Cortina als Beta verfügbar ist. Eine E-Mail-Adresse genügt, die Firma ist freiwillig.
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