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Ein Netzwerk- oder Data-Governance-Ansatz, der Ressourcen in Zonen mit unterschiedlichen Richtlinien unterteilt und den Zugriff auf KI-Systeme entsprechend der Datensensitivität einschränkt.
Architektonische Segmentierung, bei der Umgebungen (z. B. Entwicklung, Test, Produktion) oder Datenklassifizierungen (z. B. öffentlich, intern, vertraulich) verschiedenen Netzwerk- oder logischen „Zonen“ zugewiesen werden. Die Zugriffskonstrukte – Firewalls, IAM-Rollen, Verschlüsselung – werden pro Zone individuell angepasst. Die Governance erfordert die Definition von Vertrauensebenen für Zonen, die Dokumentation von Regeln für die zonenübergreifende Kommunikation und die regelmäßige Überprüfung von Zone-Konfigurationen, um unbefugte laterale Bewegungen oder Datenabflüsse zu verhindern.
Praxisbeispiel:
Eine KI-Plattform im Gesundheitswesen erzwingt einen zonenbasierten Zugriff: Personenbezogene Patientendaten befinden sich in einer „vertraulichen“ Zone, auf die nur der datenschutzrechtlich freigegebene Analysedienst zugreifen kann, während anonymisierte Datensätze in einer „internen“ Zone für umfassendere datenwissenschaftliche Experimente liegen – dies gewährleistet eine strikte Trennung und Richtliniendurchsetzung über alle Zonen hinweg.
