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Privacy Gateway schützt im Test vor der Preisgabe von Geheimnissen

In den begutachteten Proceedings on Privacy Enhancing Technologies beschreiben Forschende der FernUniversität in Hagen ein Privacy Gateway für Sprachmodell-Prompts. Ein Codebuch überträgt den DSGVO-Test des „motivated intruder“ in ausführbare Prüfschritte. Bei 127 von Hand annotierten Referenzfällen neutralisierte das Verfahren 90 Prozent der Geschäftsgeheimnis-Risiken; Regex und Namenserkennung blieben unter 5 Prozent.

Aussagen gegen die Quellen geprüft · 19. August 2026

Das Gateway sucht nicht nur nach Namen oder festen Mustern. Es soll aus Kontextangaben ableiten, ob ein hinreichend motivierter Dritter eine Person oder ein Geschäftsgeheimnis erkennen könnte, und sensible Teile vor der Weitergabe an ein Sprachmodell entfernen.

Die Studie berichtet eine lineare Beziehung zwischen Reinigungsqualität und dem Umfang der Gedankenkette (r = 0,985). Für die Bewertung nutzten die Autoren ein starkes Referenzmodell und eine mehrstufig von Menschen annotierte Referenz mit N = 127.

Die 90 Prozent beziehen sich auf Geschäftsgeheimnisse in diesem Versuchsaufbau, nicht auf jede sensible Information. Das Gateway ist ein Forschungsergebnis; eine verfügbare Implementierung mit geklärter Lizenz ist nicht belegt.