product
Shield Web
Browserbasierte AI-Workflows steuern, ohne Engineers oder genehmigte Tools auszubremsen.
Für AI- & Engineering-Teams
AI-Features shippen ohne Security-Bottlenecks
Security Reviews bremsen jedes AI Release. Qadar AI gibt Engineering-Teams Runtime Controls, Policy Enforcement und Audit Trails — damit ihr schnell shippt und compliant bleibt.
Ein Endpoint-Swap
YAML Policy Bundles
Provider-agnostisch
Was AI-Teams blockiert
Jeder Pain Point als Control-Pfad
Jedes Risiko und die Kontrolle, die es beantwortet — Seite an Seite, von Detection bis Enforcement.
Security blockiert Features
Jede AI-Feature-Veröffentlichung erfordert einen Security-Review-Zyklus. Security-Teams haben nicht die Tools, um AI-spezifische Risiken zu bewerten, daher dauern Reviews Wochen und blockieren die Auslieferung.
Ausliefern mit integrierten Leitplanken
Qadar AI liefert die Runtime-Control-Schicht, die Security-Teams unabhängig auditieren können. AI-Features mit bereits aktivem Policy Enforcement ausliefern — kein separater Review-Bottleneck.
Dev/Prod Policy-Lücke
Entwicklungs- und Produktionsumgebungen haben unterschiedliche AI-Policies, aber es gibt keinen konsistenten Weg, Policy-Änderungen über Umgebungen hinweg zu verwalten, zu versionieren oder zu promoten.
Umgebungsspezifisches Policy-Management
Shield Control unterstützt Per-Environment Policy Rules mit Versionshistorie und gestuftem Rollout. Policy von Dev über Staging nach Production promoten — mit vollständigem Audit Trail.
Agent Observability
AI Agents führen Tool Calls aus und ergreifen Maßnahmen, aber Ihr Observability-Stack erfasst keine Agent-Level-Decision-Traces. Wenn etwas schiefgeht, können Sie nicht rekonstruieren, was passiert ist.
Lückenlose Agent-Nachverfolgung
Shield Web und Shield Control liefern kanonische Trace IDs und strukturierte Agent Audit Logs. Jeder Tool Call, jede Entscheidung und jede Aktion ist über den gesamten Agent-Lifecycle nachvollziehbar.
Unautorisierte API-Calls
Entwickler und AI Agents machen API-Calls an Modellanbieter ohne zentrale Sichtbarkeit oder Policy Enforcement. Neue Modelle und Provider tauchen in Production ohne Governance auf.
Policy Enforcement auf API-Ebene
Qadar AI setzt Policy durch, bevor jeder API-Call das Modell erreicht. Agent-Tool-Use-Controls und provider-agnostisches Enforcement bedeuten, dass keine unautorisierten Calls Production-Modelle erreichen.
Capabilities
Alles, um AI zu shippen, die Security freigibt
Ein Endpoint-Swap
Ihre AI-API-Calls über Qadar AI leiten — mit einer einzigen Endpoint-Änderung. Keine SDK-Änderungen, kein Code-Refactoring, kein Replatforming. Policy Enforcement startet sofort.
YAML Policy Bundles
Policies als YAML Bundles definieren, die neben Ihrem Code leben. Versionieren, reviewen und Policy-Änderungen über Ihre bestehenden CI/CD-Workflows deployen.
Kanonische Trace IDs
Jede AI-Interaktion erhält eine kanonische Trace ID, die den Request durch Policy-Evaluation, Model Call und Response verbindet. Agent-Verhalten über Tool Calls und Sessions hinweg tracen.
Agent Tool-Use Controls
Per-Agent- und Per-Tool-Policies für AI-Agent-Interaktionen definieren. Kontrollieren, welche Tools Agents nutzen dürfen, welche Daten sie lesen und welche Aktionen sie ausführen können.
Per-Environment Policy Rules
Separate Policy-Konfigurationen für Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen pflegen. Policy-Änderungen durch Umgebungen promoten — mit Versionshistorie und Approval Gates.
Provider-agnostisch
Qadar AI funktioniert über AI-Provider hinweg — OpenAI, Anthropic, Google und andere. Eine Control-Schicht steuert alle Modell-Interaktionen unabhängig vom Provider.
FAQ
Fragen, die Engineering-Teams uns stellen
Fragen, die Engineering-Teams uns stellen
FAQ
Minimal. Für API-basierte AI-Nutzung Ihren Endpoint auf Qadar AI richten. Für browserbasierte Tools die Shield Web Extension über Ihr Device Management deployen. Keine SDK-Änderungen oder Code-Refactoring erforderlich.
Ja. Policies können als YAML Bundles definiert und über Ihre bestehende Versionskontrolle und CI/CD-Workflows verwaltet werden. Änderungen sind versioniert, reviewbar und über Umgebungen hinweg promotbar.
Policy-Evaluation fügt einstellige Millisekunden-Latenz hinzu. Die Enforcement-Schicht ist für produktive AI-Workloads konzipiert, bei denen Latenz zählt.
Qadar AI ist provider-agnostisch. Eine Policy-Schicht steuert alle AI-Interaktionen unabhängig vom Provider. Sie können Per-Provider-Policies, Model-Allowlists und Usage-Controls über Shield Control setzen.
Policies sind versionierte YAML-Bundles mit Regeln pro Environment. Testen Sie Änderungen gegen Ihre Development- und Staging-Konfigurationen, reviewen Sie sie wie Code und promoten Sie nach Produktion — mit voller Versionshistorie und Rollback.
Qadar AI ist EU-sovereign gebaut: Data-Residency-Kontrollen, Redacted-Body-Logging und eine auf DSGVO-Konformität ausgelegte Verarbeitung. Prompt-Inhalte werden am Punkt der Interaktion klassifiziert — Sie kontrollieren, was protokolliert wird und wo es liegt.
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