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data privacy

39 items

ARTICLEDEV.to AI·5/6/2026

PII Protection for AI Agents: Why Detection Isn't Enough and What Prevents Actual Exposure

Der Artikel hebt hervor, dass die derzeitigen Methoden zur Erkennung und Redaktion von personenbezogenen Daten (PII) für agentische KI-Systeme unzureichend sind, trotz Tools wie lokalen Datenschutz-Firewalls und OpenAIs Privacy Filter. Es wird argumentiert, dass das bloße Abfangen von PII während des Transports oder deren nachträgliche Kennzeichnung keine robuste Lösung für komplexe KI-Interaktionen ist, und betont die Notwendigkeit präventiverer architektonischer Ansätze, um eine tatsächliche Offenlegung zu verhindern.

data protectionLLMsdata privacysecurity
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ARTICLEDEV.to AI·4/27/2026

PIIGhost: a Python library for PII anonymization in LLM agents

Der Autor hat die PIIGhost-Bibliothek entwickelt, um sensible Daten in LLM-Agentennachrichten zu adressieren, insbesondere hinsichtlich der EU-Datensouveränität. Sie zielt darauf ab, Daten vorgelagert zu anonymisieren, um die Nutzung hochwertiger LLMs auch für sensible Dokumente zu ermöglichen, indem die Inhaltssensibilität von der Modelllokalisierung entkoppelt wird.

LLMscloud computingdata privacysecurity
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RESEARCHarXiv CS.CL·5/5/2026

A Systematic Exploration of Text Decomposition and Budget Distribution in Differentially Private Text Obfuscation

Diese Arbeit untersucht systematisch die Textzerlegung und Budgetverteilung bei der Differentially Private (DP) Textverschleierung. Sie bewertet verschiedene Methoden zum Chunking von Texten und zur Zuweisung des Epsilon-Budgets und zeigt, dass diese Designentscheidungen die Ergebnisse erheblich beeinflussen.

Differential Privacydata privacyprivacy budgetsecurity
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ARTICLEDEV.to AI·4/15/2026

Why Build a Local MCP Server (And How to Do It in 15 Minutes)

Dieser Artikel erläutert die Vorteile eines lokalen Model Context Protocol (MCP) Servers für KI-Agenten, insbesondere hinsichtlich Datenschutz, angepasster Tools, fehlender Ratenbegrenzungen und Offline-Funktionalität. Er bietet eine schnelle Anleitung, inklusive einer TypeScript-Implementierung, um einen lokalen MCP-Server in weniger als 15 Minuten einzurichten.

Custom ToolsMCP serverLocal serverdata privacy
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RESEARCHarXiv CS.LG·vor 15T

Approximate Machine Unlearning through Manifold Representation Forgetting Guided by Self Mode Connectivity

Dieses Papier stellt ManiF-SMC vor, eine neuartige Methode für approximatives maschinelles Entlernen, die Einschränkungen bestehender Ansätze überwindet. Es formuliert das Entlernen neu als Verschieben von Manifold-Repräsentationen gelöschter Stichproben hin zu semantischen Nachbarn in den verbleibenden Daten, um die Äquivalenz zum Neu-Training zu erreichen.

data privacyModel Retrainingmachine unlearningManifold Learning
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ARTICLEDEV.to AI·4/20/2026

The E‑Waste of Abandoned Models: What Happens to Obsolete AI Systems and Their Prompt Histories?

Der Inhalt befasst sich mit dem „E-Waste“ von aufgegebenen KI-Modellen und konzentriert sich auf das Schicksal der Prompt-Historien und Daten der Benutzer, nachdem ein System außer Betrieb genommen wurde. Es werden Fragen zur Datenaufbewahrung, -löschung und den Rechten der Benutzer an ihren digitalen Überresten während des gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells untersucht.

e-wasteuser rightsdata privacyAI lifecycle
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ARTICLEDEV.to AI·5/8/2026

I Built an Open-Source AI Firewall Because Every LLM App Leaks Data

Der Artikel weist darauf hin, dass viele LLM-Anwendungen unbeabsichtigt sensible Benutzerdaten an KI-Anbieter weitergeben, da ihnen geeignete Filter- und Redaktionsmechanismen fehlen. Um dies zu beheben, hat der Autor AI Security Gateway entwickelt, einen Open-Source-Proxy, der über 28 Arten von PII aus Prompts prüft und unkenntlich macht, bevor sie ein LLM-Modell erreichen.

Open Sourcedata privacysecurityPII
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ARTICLEDEV.to AI·4/12/2026

Elevate Your Grant Writing: Avoiding AI's Common Pitfalls

Dieser Artikel behandelt die Herausforderungen der KI-Integration ins Fördermittelwesen, wie Generizität und Datenrisiken, und betont, dass das Problem in der Governance der KI-Nutzung liegt. Es wird empfohlen, KI wie einen unbestätigten Praktikanten zu behandeln, sensible Daten zu schützen und sie nur für Struktur und Syntax mit anonymisiertem Inhalt zu nutzen.

Nonprofitdata privacyAIgrant writing
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NEWSDEV.to AI·4/12/2026

LLM Agent Workflows: Local AI Support, Prompt Tooling, & Claude Code API Costs

Dieser Inhalt beleuchtet praktische Fortschritte in LLM-Anwendungen, wie lokale KI-Agenten für den Kundensupport, Prompt-Engineering-Tools und die Kosten der Claude Code API. Zudem wird eine Vision für vollständig offline und private, LLM-basierte Kundensupport-Agenten für Plattformen wie WhatsApp und Telegram vorgestellt, mit starkem Fokus auf Datenschutz.

prompt-engineeringLLM Agentsdata privacyLocal AI
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ARTICLEDEV.to AI·4/10/2026

Why Healthcare Organizations Keep Saying No to AI — And Why One Just Called QIS 'Necessary'

Uma organização nacional de defesa do paciente chamou um protocolo de IA, QIS, de 'necessário' para ajudar pacientes com câncer de pâncreas a encontrar opções de tratamento sem centralizar dados. Este momento revela que a adoção de novas tecnologias na saúde acontece quando a arquitetura resolve um problema real que a organização enfrenta.

Patient Advocacydata privacytechnology adoptionQIS Protocol
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ARTICLEDEV.to AI·4/16/2026

Data Privacy is Non-Negotiable

Als Entwickler muss der Schutz der Nutzerdaten vom ersten Tag an Priorität haben. Datenschutz ist nicht nur aus ethischen Gründen unerlässlich, sondern auch für den langfristigen Erfolg.

ethicsdata privacy
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