KI-TRANSPARENZ

Welche KI sieht
dein Dokument?

Wir legen offen, welche Modelle in Datenmaske arbeiten, wo sie laufen und woraus sie gelernt haben. Inferenz ausschließlich in der EU, kein Training an deinen Dokumenten, finale Schwärzungsentscheidung stets durch die nutzende Person.

EU-KI-VERORDNUNG

Datenmaske ist ein System mit minimaler Risiko-Klasse.

Die EU-KI-Verordnung (KI-VO) stuft KI-Systeme nach Risiko ein. Datenmaske fällt nicht unter die High-Risk-Kategorien des Anhangs III (keine Biometrie, keine Strafverfolgung, keine der dort genannten kritischen Einsatzbereiche). Die PII-Erkennung in Textdokumenten ist werkzeugunterstützend und unterliegt stets der menschlichen Freigabe.

Einstufung: minimaler Risiko-Klasse(vergleichbar mit Spam-Filtern). Wir beanspruchen kein „KI-Act-Zertifikat” — ein solches gibt es für minimale Risiko-Klassen nicht. Die korrekte Aussage ist: minimaler Risiko + freiwillige Transparenz-Disclosures.

Datum

Meilenstein der KI-VO

Status

02/2025

Verbotene Praktiken (Art. 5) + KI-Kompetenzpflicht (Art. 4) gelten

gilt

08/2025

GPAI-Modell-Pflichten (Kapitel V) gelten

gilt

08/2026

High-Risk-Pflichten + Art. 50 Transparenz gelten

kommend

MODELLKARTEN

Die Modelle im Einzelnen

spaCy NER (de_core_news_lg)

Zweck: Erkennung deutscher Eigennamen (Personen, Orte, Organisationen) im Text-Layer
Herkunft: Open-Source-Modell (Explosion / spaCy), vortrainiert auf deutsche Korpora
Inferenz-Standort: Selbst gehostet auf spacy.mokka-dev.de (EU)
Training an Kundendokumenten: Nein — niemals.
Aktualisierung: Versionsgebunden; kein automatisches Re-Training an Kundendaten

GLiNER (selbst gehostet)

Zweck: Zero-Shot Named Entity Recognition zur Erweiterung der spaCy-Erkennung
Herkunft: Open-Source-Modell
Inferenz-Standort: Selbst gehostet in der EU
Training an Kundendokumenten: Nein — niemals.
Aktualisierung: Versionsgebunden; kein Training an Kundendaten

Azure Document Intelligence (OCR)

Zweck: Texterkennung ausschließlich für eingescannte Seiten (PDF-Bilder)
Herkunft: Microsoft Ireland Operations Ltd.
Inferenz-Standort: Region Deutschland (Germany West Central); EU Data Boundary
Training an Kundendokumenten: Nein — niemals.
Aktualisierung: Microsoft-seitig; keine Nutzung zum Modelltraining (vertraglich)

ZUSICHERUNGEN

Was wir zusichern — und was nicht.

EU-Inferenz. Sämtliche Modellinferenz läuft in der EU — spaCy/GLiNER selbst gehostet (Deutschland), Azure OCR in der Region Deutschland (Germany West Central). Eine Übermittlung in Drittstaaten findet nicht statt (siehe AVV § 2 Abs. 3).
Kein Training an Kundendokumenten. Wir verwenden deine Dokumente niemals zum Trainieren, Fine-Tunen oder Verbessern unserer Modelle. Modelle sind versionsgebunden und werden unabhängig von Kundendaten gepflegt.
Human-in-the-Loop, fail-closed. Jede Schwärzung erfordert die Freigabe durch die nutzende Person. Der Export wird blockiert, solange die Verifikation (kein erkannter PII-String mehr im Text-Layer) nicht bestanden ist.
Audit-Trail. Jede Erkennung und Schwärzung wird im Schwärzungsprotokoll (mit SHA-256-Hashes) nachvollziehbar dokumentiert — Art. 5 Abs. 2 DSGVO-Accountability.
Kein LLM-Chat-Feature aktuell.Datenmaske setzt aktuell kein generatives Large-Language-Modell ein, das direkt mit Endnutzern „interagiert” (Art. 50 Abs. 1 KI-VO). Die KI läuft als Hintergrundverarbeitung mit menschlicher Freigabe. Sollte ein LLM-Feature hinzukommen, wird die Art. 50-Transparenz-Pflicht vorab erfüllt.
Keine Garantie für Erkennungsvollständigkeit. KI-basierte Vorschläge müssen von der nutzenden Person geprüft werden. Datenmaske unterstützt die manuelle Prüfung, ersetzt sie nicht.

Transparenz, die du überprüfen kannst.

Lade ein PDF hoch und prüfe Erkennung, Freigabe und Schwärzungsprotokoll selbst — kostenlos, ohne Anmeldung.

Welche KI siehtdein Dokument?