Enterprise AI
LLM-Anwendungen bringen eigene Risiken mit: Prompt Injection, Datenabfluss über Kontext, unkontrollierte Kosten. Wir sichern den Zugriff über API-Management, Routing, Filter und Observability ab.
In LLM-Anwendungen ist der Kontext Teil der Ausführung. Manipulierte Dokumente oder Webseiten können Anweisungen einschleusen. Wirksam sind Trennung von Daten und Instruktionen, restriktive Werkzeugrechte und Prüfungen vor jeder wirksamen Aktion.
Statt Schlüssel in Anwendungen zu verteilen, laufen Anfragen über ein zentrales Gateway: Authentifizierung, Quotas, Protokollierung und Modellwahl an einer Stelle — auch die Grundlage unseres Produkts LLMrouter.eu.
Token-Verbrauch je Team und Anwendungsfall, Budgets und Alarme verhindern Überraschungen. Routing auf kleinere Modelle bei einfachen Aufgaben senkt Kosten oft deutlich, ohne dass Nutzer einen Unterschied bemerken.
Antworten auf die Fragen, die uns zu LLM Security am häufigsten gestellt werden.
Ein Angriff, bei dem Anweisungen über eingelesene Inhalte in den Modellkontext gelangen und das Verhalten manipulieren. Gegenmaßnahmen sind Kontexttrennung, minimale Werkzeugrechte und Bestätigungen vor wirksamen Aktionen.
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