Air-Gapped KI
Air-Gapped KI ist ein KI-System, das vollständig in einem Netz ohne Außenverbindung arbeitet: Modellinferenz, Datenzugriff und Lizenzprüfung funktionieren, ohne dass ein Aufruf die Perimetergrenze verlässt.
Der Begriff wird oft unscharf verwendet. Ein System, das Daten on-premise hält, aber eine gehostete Modell-API aufruft, ist nicht air-gapped; ebenso wenig eines, das zur Lizenzprüfung, Update-Abfrage oder Telemetrie nach Hause telefoniert. Eine einzige ausgehende Abhängigkeit im kritischen Pfad genügt, und sie zeigt sich meist im ungünstigsten Moment — bei einer Störung oder einer Sicherheitsprüfung.
Echter Offline-Betrieb ändert mehrere Annahmen. Modelle müssen lokal betrieben werden, was die Auswahl auf Gewichte beschränkt, die sich in der Umgebung bereitstellen lassen. Lizenzierung muss ohne Rückruf prüfbar sein, in der Regel über kryptografisch signierte Lizenzdateien statt Serverabfragen. Updates werden zum betrieblichen Vorgang statt zum Automatismus.
Die Gründe für dieses Muster sind unterschiedlich: Einstufungsvorgaben, Anforderungen an die Datenresidenz, vertragliche Beschränkungen zum Verarbeitungsort oder schlicht die Entscheidung, sensibles Material nicht an einen Drittanbieter zu senden.
Was es auszeichnet
- Keine ausgehenden Aufrufe im kritischen Pfad, auch nicht für Lizenz und Telemetrie
- Modellinferenz läuft auf Infrastruktur innerhalb der Perimetergrenze
- Lizenzprüfung erfolgt offline, typischerweise über signierte Dateien
- Updates sind bewusste Betriebsvorgänge statt automatischer Hintergrundabrufe
In DataQube
DataQube ist für den vollständigen Air-Gap-Betrieb ausgelegt: Agentenlaufzeit und Modellinferenz liegen in der Umgebung des Kunden, die Lizenzprüfung erfolgt aus signierten Lizenzdateien ohne Check-in. Dieselbe Architektur läuft on-premise, in der Private Cloud und getrennt — die Einsatzgrenze ändert sich, das Verhalten nicht.
Häufige Fragen
Ist on-premise dasselbe wie air-gapped?
Nein. On-premise beschreibt, wo Software läuft; air-gapped beschreibt, ob sie die Außenwelt erreichen kann. On-premise-Software, die eine gehostete Modell-API aufruft oder Lizenzen über das Netz prüft, ist nicht air-gapped, auch wenn sie im eigenen Rechenzentrum steht.
Lassen sich kommerzielle Sprachmodelle air-gapped einsetzen?
Nur dort, wo die Gewichte in der Umgebung bereitgestellt werden können. Modelle, die ausschließlich über eine gehostete API verfügbar sind, funktionieren ohne ausgehende Verbindung nicht; air-gapped Deployments bleiben daher auf selbst betreibbare Modelle beschränkt.
Was durchbricht den Air Gap in der Praxis?
Lizenz-Check-ins, Telemetrie, automatische Update-Abfragen und gehostete Modell-Endpunkte. Sie werden leicht übersehen, weil jedes für sich geringfügig wirkt, und fallen meist erst auf, wenn das Netz tatsächlich getrennt ist.
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