InnoGE Lab · Deckname (v1)
Deckname: Text anonymisieren, ohne dass er Ihre Infrastruktur verlässt
Deckname erkennt personenbezogene Daten in deutschen und englischen Texten und ersetzt sie durch Platzhalter. Das Modell läuft in Ihrem eigenen Netz, nicht in einer Cloud. Fügen Sie unten einen Text ein und sehen Sie, was Deckname findet.
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Ihre Eingaben werden nicht gespeichert. Die Verarbeitung läuft vollständig auf unseren eigenen Servern in Deutschland. Der Text verlässt unsere Infrastruktur nicht und wird nach der Antwort verworfen.
Deckname in 32 Sekunden
Was passiert, wenn Sie hier einen Text anonymisieren
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Zwei Wege zur Erkennung
IBAN, E-Mail-Adresse oder Telefonnummer findet eine Regel-Ebene, die jede Prüfsumme nachrechnet. Namen, Orte, Berufe und Organisationen erkennt das trainierte Modell. Fahren Sie über eine Markierung, dann sehen Sie, welcher der beiden Wege sie gefunden hat und mit welcher Konfidenz.
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Platzhalter statt Schwärzung
Dieselbe Person bekommt im ganzen Text denselben Platzhalter: Aus „Peter Müller" wird überall [PERSON_1]. Der Text bleibt dadurch lesbar und für ein nachgelagertes Sprachmodell weiter auswertbar. Beim Schwärzen geht dieser Zusammenhang verloren.
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Millisekunden, ohne GPU
Unter jedem Ergebnis steht die reine Modell-Latenz. Deckname läuft auf gewöhnlichen CPUs und braucht keine eigene Hardware.
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Die Demo ist bewusst begrenzt
Sie läuft auf unserer eigenen Hardware: maximal 2.000 Zeichen pro Anfrage und eine begrenzte Zahl von Anfragen pro Stunde. In Ihrem Betrieb gelten diese Grenzen nicht.
So arbeitet die Textanonymisierung von Deckname
Die erste Modellversion heißt technisch InnoGE/deckname (v1). Sie betreiben sie als Container in Ihrem eigenen Netz. Es gibt keine Cloud-API, an die Text geschickt wird, und keine Abrechnung pro Anfrage.
PII-Erkennung für deutsche und englische Texte
Beide Sprachen deckt dasselbe System ab. Jede Ersetzung landet in einem maschinenlesbaren Audit-Report: welche Entität an welcher Stelle erkannt wurde, welchem Typ sie zugeordnet und wodurch sie ersetzt wurde. Wie das aufgebaut ist und was unsere Messungen zeigen, steht im Beitrag zum Launch von Deckname.
Originaldaten nach der Verarbeitung wieder einsetzen
Nichts geht verloren. Zu jeder Ersetzung liefert Deckname die Zuordnung zwischen Platzhalter und Originalwert als strukturierten Bericht: welcher Name hinter [PERSON_1] steht, welche Kontonummer hinter [IBAN_1], jeweils mit der Position im Text. Dieser Bericht bleibt auf Ihren Systemen und geht nicht mit dem Text nach außen. Sie lassen den anonymisierten Text also extern verarbeiten, etwa von einem Cloud-Sprachmodell, und setzen die Originalwerte danach lokal wieder ein. Genau deshalb unterstützt der Vorgang Ihre Pseudonymisierung: Die Verbindung zum Original bleibt bestehen, aber sie liegt allein bei Ihnen.
Textanonymisierung und DSGVO: was Deckname leistet
Deckname erkennt und ersetzt personenbezogene Daten. Damit unterstützt es Ihre Anonymisierungs- und Pseudonymisierungsprozesse und lässt sich als technische und organisatorische Maßnahme nach Art. 25 und Art. 32 DSGVO in Ihr Datenschutzkonzept einordnen. Ob ein Ergebnis rechtlich als anonym oder pseudonym gilt, entscheidet der Kontext: die Restinformation im Text, das Zusatzwissen der empfangenden Stelle, der Zweck der Verarbeitung. Diese Bewertung trifft Ihre Datenschutzorganisation.
Sprechen wir über Ihren Anwendungsfall
Diese Demo läuft auf unseren Servern. Im Einsatz läuft Deckname auf Ihren: als Container in Ihrem Netz, ohne Datenabfluss. In einem kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Texte bei Ihnen anfallen und wie der Betrieb bei Ihnen aussieht.
Benchmark-Quellen: GermEval 2014 NER (Benikova, Biemann, Reznicek) · German LER (Leitner, Rehm, Moreno-Schneider) · Lizenz: CC BY 4.0