Ein DSGVO-Verstoß kann bis zu 20 Mio € kosten. Trotzdem müssen sensible Daten nicht draußen bleiben — mit vier Schritten gibst du sie an die KI, ohne dass ein echter Name oder eine echte Nummer je das Haus verlässt.

Schritt 1: Muster-Filter (Regex)

Feste Formate wie IBAN, Steuer-ID, E-Mail-Adresse oder Telefonnummer haben ein klares Muster. Ein Regex-Filter erkennt sie sicher und zuverlässig — genau da, wo die Form eindeutig ist.

Schritt 2: Named Entity Recognition (NER)

Namen haben kein festes Muster. NER versteht sie im Kontext — auch bei Tippfehlern. Erst wenn Nummern und Namen beide abgedeckt sind, ist die Pipeline wirklich dicht.

Schritt 3: Ersetzen mit Platzhaltern

Jede erkannte Angabe wird durch einen neutralen Platzhalter getauscht: „Max Mustermann" wird zu „Person 1", „Berlin" zu „Ort 1". Die KI versteht den Text trotzdem — nur ohne die realen Daten.

Schritt 4: Vault

Der echte Wert wird verschlüsselt und getrennt in einem Vault abgelegt. Ohne den Tresor ist das, was rausgeht, nur Datenmüll — nicht rekonstruierbar.

Fazit

Filter → NER → Ersetzen → Tresor: Diese Kette macht die Nutzung DSGVO-sicher. Referenz-Tool aus der Open-Source-Welt ist Microsoft Presidio.

Quellen

  • Verfahren (öffentliches Fachwissen): Regex-PII-Filter + Named Entity Recognition + Platzhalter + Vault/Tokenisierung. Referenz-Tool: Microsoft Presidio (Open-Source).
  • Art. 83 DSGVO: Bußgeldrahmen bis 20 Mio € oder 4 % des weltw. Jahresumsatzes (höherer Wert).
  • Inspirationsquelle (nicht kopiert): IG-Reel „Andreas | AI Architect" (DZNIxZ9tP9w) — Teardown unter video/analysis/DZNIxZ9tP9w/.

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