product
Shield Desktop
Modellnutzung, Clipboard-Bewegungen und lokale AI-Apps am Endpoint kontrollieren.
LLM Access Control
Nicht jedes Modell sollte für alle verfügbar sein
Teams nutzen verschiedene Modelle, senden verschiedene Daten und brauchen verschiedene Rechte. Qadar AI steuert, wer welches Modell nutzen darf, welche Daten gesendet werden und welche Tools erlaubt sind.
Die Lücke
Vom Risiko-Signal zur gesteuerten Aktion
Ein Shield-Web-artiger Walkthrough: zuerst die Challenge, danach der Control-Pfad, den Qadar AI in Produktion anwendet.
Challenge
Die Zugriffslücke
Neue Modelle, neue Provider und neue AI-gestützte Tools tauchen in Ihrer Organisation schneller auf, als Ihr Security-Team sie bewerten und freigeben kann. Ohne Runtime Access Control wächst die Modellnutzung ohne Governance — mit Daten-Exposure, Compliance-Lücken und Shadow-AI-Ausbreitung.
Vor Qadar AIChallenge
Signal erkannt
Die Zugriffslücke
Risiko-Kontext
Neue Modelle, neue Provider und neue AI-gestützte Tools tauchen in Ihrer Organisation schneller auf, als Ihr Security-Team sie bewerten und freigeben kann. Ohne Runtime Access Control wächst die Modellnutzung ohne Governance — mit Daten-Exposure, Compliance-Lücken und Shadow-AI-Ausbreitung.
Qadar AI Response
Policy durchsetzen, bevor jeder Request das Modell erreicht
Qadar AI bietet eine Runtime-Policy-Schicht, die Modellzugriff, Datenklassifizierung und Tool-Use-Permissions kontrolliert. Jeder AI-Request durchläuft eine Policy-Evaluation, bevor er den Provider erreicht. Model-Allowlists, Datensensitivitätsregeln und Tool-Use-Controls werden von einer Console aus durchgesetzt.
Nach Qadar AIQadar AI Response
Policy-Entscheidung
Policy durchsetzen, bevor jeder Request das Modell erreicht
Gesteuerte Aktion
Qadar AI bietet eine Runtime-Policy-Schicht, die Modellzugriff, Datenklassifizierung und Tool-Use-Permissions kontrolliert. Jeder AI-Request durchläuft eine Policy-Evaluation, bevor er den Provider erreicht. Model-Allowlists, Datensensitivitätsregeln und Tool-Use-Controls werden von einer Console aus durchgesetzt.
Capabilities
Wie LLM Access Control mit Qadar AI aussieht
Model-Allowlists
Kontrollieren, welche AI-Modelle und Provider Ihre Teams nutzen dürfen. Genehmigte Modelllisten pro Team, Rolle und Use Case definieren. Unautorisierter Modellzugriff wird mit strukturiertem Logging blockiert.
Datenklassifizierungs-Controls
Daten in AI-Prompts vor dem Absenden klassifizieren. Sensible Inhalte werden erkannt, geflaggt, redaktiert oder blockiert — basierend auf Ihrer Datenklassifizierungs-Policy.
Tool-Use Permissions
Kontrollieren, welche Tools AI Agents nutzen und welche Aktionen sie ausführen dürfen. Per-Tool- und Per-Agent-Permissions setzen Grenzen für autonomes AI-Verhalten.
Gruppenbasierte Zugangs-Policies
Modellzugriff und Datenverarbeitungs-Policies nach Team, Rolle und Abteilung zuweisen. Engineering-, Legal- und Operations-Teams erhalten jeweils Zugangs-Controls, die auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind.
Usage Analytics
Modellnutzungsmuster über Teams und Oberflächen hinweg monitoren. Verstehen, welche Modelle, Provider und Tools genutzt werden und wie Daten durch AI-Workflows fließen.
Provider-agnostisches Enforcement
Eine Policy-Schicht steuert alle AI-Provider — OpenAI, Anthropic, Google und andere. Access Controls funktionieren konsistent, unabhängig davon, welchen Provider das Team nutzt.
FAQ
Fragen, die Teams zu LLM Access Control stellen
Fragen, die Teams zu LLM Access Control stellen
FAQ
Ja. Shield Control unterstützt Model-Allowlists und -Blocklists. Sie können bestimmte Modelle pro Team genehmigen und nicht genehmigte Modelle organisationsweit blockieren. Policy-Änderungen propagieren sofort an alle Oberflächen.
Qadar AI inspiziert Prompt-Inhalte vor dem Absenden und klassifiziert Daten gegen Ihre definierten Kategorien — PII, Finanzdaten, proprietäre Inhalte und benutzerdefinierte Klassifizierungen. Sensible Inhalte lösen Policy-Aktionen aus: Warnen, Redaktieren oder Blockieren.
Ja. Access-Control-Policies, die in Shield Control gesetzt werden, gelten über Shield Web, Shield Desktop und Shield Mobile hinweg. Eine Policy-Definition steuert alle Oberflächen, auf denen Ihr Team mit AI-Modellen interagiert.
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Shield Mobile
Modell- und Datenzugriffsregeln auf iOS, Android und Managed Workspaces anwenden.
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AI Agent Security
Access Control auf autonome Agents, Tools und Runtime-Entscheidungen erweitern.
Model-, Daten- und Tool-Controls in einer Runtime-Policy-Schicht sehen
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