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Für AI Data Residency gibt es nicht nur ein Paket oder einen Befehl. OWASP GenAI trennt Prompt Injection, Sensitive-Information-Disclosure und überprivilegierte Agents/Tools. Authorization und Policy Enforcement außerhalb des Modells halten. Dieser Leitfaden bündelt Entscheidungskriterien, Production-Checks, Sicherheitsgrenzen, Kapazitätssignale und Rollback.
Zuerst den Ist-Zustand messen: Kapazität + Latenz + Fehlerrate. OWASP GenAI trennt Prompt Injection, Sensitive-Information-Disclosure und überprivilegierte Agents/Tools. Authorization und Policy Enforcement außerhalb des Modells halten. Backup/Rollback, Zugriffsweg und Abnahmekriterien dokumentieren und vor Production begrenzt testen.
Dieselbe AI Data Residency-Anforderung braucht für Test, normale Production und kritisches/HA-Umfeld unterschiedliche Topologie.
Inventar → Test → Change → Validierung → Beobachtung → Rollback-Entscheidung begrenzt den Blast Radius, besonders bei Stateful/Customer-Systemen.
Ziel ist nicht nur 'installiert', sondern dass Kapazität + Latenz + Fehlerrate im erwarteten Bereich liegt und Rollback funktioniert.
Diese Befehle dienen primär Read-only-Health/Status. IPs, Nutzer, Token, Domains und Secrets vor Sharing maskieren.
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nvidia-smi 2>/dev/null || truefree -hdf -hss -lntp | head -n 30OWASP GenAI trennt Prompt Injection, Sensitive-Information-Disclosure und überprivilegierte Agents/Tools. Authorization und Policy Enforcement außerhalb des Modells halten. Monitoring, Backup oder Access-Control zugunsten von Geschwindigkeit auszulassen erhöht oft die Gesamtausfallzeit.
Diese Reihenfolge kann als Change-Runbook dienen; je Schritt Owner, Wartungsfenster und Erfolgskriterium ergänzen.
OWASP GenAI trennt Prompt Injection, Sensitive-Information-Disclosure und überprivilegierte Agents/Tools. Authorization und Policy Enforcement außerhalb des Modells halten.
AI Incident Response sollte Modell/Version, Prompt Template, Tool Calls, Retrieval und Gateway Logs in einer Timeline korrelieren.
Private AI ist mehr als Self-Hosting des Modells; auch Telemetry, Embeddings, OCR, Object Storage und Observability-Datenflüsse erfassen.
Prompt Injection nicht nur per System Prompt lösen; Tool Authorization, Data Boundary und Output Validation außerhalb des Modells.
Breiter Filesystem-/Netzwerkzugriff macht Modellfehler zu Infra-Auswirkung; Sandbox/Allowlist nutzen.
Bei RAG Document Poisoning sind Source Trust, Ingestion Scanning und Provenance ebenso wichtig wie Retrieval-Qualität.
Keine pauschale Zahl. Kapazität + Latenz + Fehlerrate messen, bevor Production nur nach RAM/vCPU dimensioniert wird.
Backup ist nötig, garantiert Recovery aber erst nach Restore-Test, Rollback-Zeit und State-Konsistenz.
Aktuelle Version/Topologie, Kapazität + Latenz + Fehlerrate, bereinigte Logs, Peak-Zeit, Datengröße und Wartungsfenster; keine Secrets/Passwörter.
Staging/kleiner Pilot, beobachtbare Metriken, kleiner Scope und getesteter Rollback.
Teilen Sie Topologie, User/Traffic, Kapazität + Latenz + Fehlerrate, Datengröße und Ziel; Technikteam plant VPS/VDS/Dedicated oder Migration.