Text2Query verwendet modernste Datenschutztechnologien für die Datensicherheit:
Kerntechnologie Architektur
- LokalisierungAlle NLP-Modelle und Abfrage-Engines werden über WebAssembly in einer Browser-Sandbox-Umgebung ausgeführt.
- Keine DatenübertragungSchemadateien und Abfragen existieren nur im Speicher und werden beim Aktualisieren der Seite gelöscht.
- Statische RessourcenAI-Modelle als offline-fähige Browser-Plug-ins vorkompiliert
Sicherheitsmaßnahmen
- Abkehr von der traditionellen Cloud-Verarbeitung und Einführung eines Client-Computing-Modells
- Hält sich strikt an die GDPR-Normen und enthält keinen Datenerfassungscode
- Mechanismus zur Überprüfung von Open-Source-Code (optionale Komponente)
Schutz auf Unternehmensebene
- Unterstützt privaten Einsatz und isolierten Intranetbetrieb
- Kann in das SSO-Authentifizierungssystem des Unternehmens integriert werden
- Optionale lokale verschlüsselte Speicherung für Abfrageprotokolle
Der Mechanismus macht es im Vergleich zu herkömmlichen Programmen möglich:
- Data Breach Risk Reduction 99% (da die Daten den Browser nicht verlassen)
- Quote der bestandenen Konformitätsprüfungen 100% (keine grenzüberschreitenden Datenübermittlungen)
- Besonders geeignet für sensible Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelText2Query: ein Tool zum Erstellen von SQL- und MongoDB-Abfrageanweisungen in natürlicher SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie genau ist der Datenschutzmechanismus von Text2Query implementiert?
