[PII-SCHWÄRZUNG]

Stoppen Sie sensible Daten, bevor sie Ihre LLMs erreichen.

Automatische PII-Erkennung und -Schwärzung in jedem Request. Regex-Muster fangen strukturierte Daten in unter 1ms. Lokale KI-Modelle erkennen Namen, Adressen und kontextabhängige Entitäten.

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[What it does]

Grepture scannt jeden ausgehenden Request auf sensible Daten — E-Mails, Kreditkarten, API-Schlüssel, Namen, Adressen und mehr — und schwärzt sie, bevor der Request Ihre Infrastruktur verlässt. Auf dem Rückweg werden geschwärzte Tokens wiederhergestellt, sodass Ihre App vollständige Antworten erhält.

[How it works]

Erkennungsregeln laufen in der Proxy-Schicht. Der Free-Tier nutzt 50+ Regex-Muster für strukturierte PII. Pro ergänzt lokal gehostete NER-Modelle für kontextabhängige Entitäten wie Namen und Organisationen, plus Prompt-Injection-Erkennung. Alle Verarbeitung findet auf Grepture-Infrastruktur statt — keine Daten werden an externe KI-Dienste gesendet. Ein dedizierter POST /v1/embeddings-Endpunkt führt dieselbe Erkennungspipeline auf Embedding-Eingaben aus, sodass PII nie in Ihrem Vektorspeicher landet — Details im Use Case.

app.grepture.com/rules
Rules5
+ New Rule
#RuleApply toSampleOn
1
Redact emails & phones
Both100%
2
Block prompt injections
Input100%
3
Mask API keys
Both100%
4
AI: Detect names & addressesAI
Both50%
5
Log sensitive requests
Input25%
Redact emails & phones
rule_01H8K...
Actions
Redact PII
emailphonessncredit_card
Find & Replaceinternal-key-* → [REDACTED]
Configuration
Apply to
InputOutputBoth
Sampling rate
100%
Conditions
Match all requests
[Case study]

Wie ein AI-Aggregator Grepture nutzt, um API-Keys, Kundendaten und Stack-Traces aus jedem Nutzer-Prompt zu redigieren — provider-agnostisch und mit reversiblen Tokens.

Case Study lesen →
[Key features]
  • +50+ Regex-Muster für E-Mails, SSNs, Kreditkarten, API-Schlüssel und mehr
  • +Lokale KI-Modelle für Namen, Organisationen und Adressen (Pro)
  • +Prompt-Injection-Erkennung und -Blockierung (Pro)
  • +Token-Wiederherstellung — Ihre App erhält vollständige Antworten
  • +Eigene Regex-Muster und benannte Regeln (Pro)
  • +Per-Endpunkt- und Per-Modell-Richtlinien (Pro)
  • +/v1/embeddings-Endpunkt — PII schwärzen, bevor OpenAI den Vektor erzeugt, sodass Ihr Vektorspeicher das Leck nie enthält
  • +Block-on-PII-Modus für Embedding-Eingaben liefert 422, statt sensiblen Text still zu transformieren

Ihren ersten Trace in unter 60 Sekunden sehen

npm install @grepture/sdk — Client wrappen — fertig.

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