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zdr — Kuratierter Leitfaden zu Zero-Data-Retention-Konfigurationen für LLM APIs. Deckt anbieterspezifische ZDR-Endpunkte, Bedrohungsmodelle, Compliance-Zuordnungen und Self-Hosting-Muster für Ingenieure in regulierten Branchen ab. | Kitploit
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zdr

Kuratierter Leitfaden zu Zero-Data-Retention-Konfigurationen für LLM APIs. Deckt anbieterspezifische ZDR-Endpunkte, Bedrohungsmodelle, Compliance-Zuordnungen und Self-Hosting-Muster für Ingenieure in regulierten Branchen ab.

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Zero Data Retention (ZDR) für LLM-Anbieter

License: Apache 2.0 Maintenance PRs Welcome

Zuletzt aktualisiert: April 2026

Ein praktischer Leitfaden, um Ihre Daten bei der Nutzung von LLM-APIs privat zu halten. Deckt Zero-Retention-Endpunkte, Self-Hosting, Compliance-Anforderungen und Datenschutzmuster für Ingenieure in regulierten Branchen ab.


Inhaltsverzeichnis

  • Welcher Ansatz ist der richtige für mich?
  • Bedrohungsmodell
  • Anbieter-Referenz
    • OpenAI
    • Anthropic
    • Google Vertex AI
    • Azure OpenAI
    • AWS Bedrock
    • Mistral AI
    • Groq
    • Fireworks AI
    • Together AI
    • Cohere
    • Hugging Face Inference Endpoints
    • Replicate
  • Gateways & Router
  • Chinesische & internationale Anbieter
  • Self-Hosting von Open-Weight-Modellen
  • Globale Vergleichstabelle
  • Compliance-Mapping
  • Datenschutz über ZDR hinaus
  • Verifikations- & Prüfleitfaden
  • Architektur-Blueprints
  • Mitwirken

Welcher Ansatz ist der richtige für mich?

„Zero-Retention“ ist keine einzelne Funktion – es ist ein Bündel technischer Kontrollen + Vertragsbedingungen, das sicherstellt, dass Kundeninhalte (Prompts, Ausgaben, Dateien) vom Anbieter nicht im Ruhezustand gespeichert werden. Verschiedene Ansätze bieten unterschiedliche Kompromisse:```mermaid flowchart TD Start(["Need Private AI?"]) --> Q1{"Can you\nself-host?"}

Q1 -->|"Yes, have GPUs"| SH["Self-Host Open Weights\n(Llama 4 · DeepSeek · Mistral · Qwen)"]
Q1 -->|"Yes, CPU only"| OL["Ollama + Quantized Models\n(7B–14B on consumer hardware)"]
Q1 -->|No| Q2{"Need frontier\nmodel quality?"}

Q2 -->|Yes| Q3{"Regulatory\nrequirements?"}
Q2 -->|No| Q4{"Budget\nconstrained?"}

Q3 -->|"HIPAA / FedRAMP"| Cloud["Azure OpenAI · AWS Bedrock\n+ Private Endpoints + BAA"]
Q3 -->|"Multi-provider"| GW["OpenRouter · Cloudflare AI Gateway\nwith ZDR routing"]
Q3 -->|"Single provider OK"| Direct["Direct ZDR Contract\n(OpenAI · Anthropic · Google)"]

Q4 -->|Yes| Budget["Fireworks · Together AI\n(open-weights, low cost, ZDR included)"]
Q4 -->|"Not really"| Fast["Groq · Fireworks · Together\nZDR toggle in dashboard"]

style Start fill:#4a90d9,stroke:#2c5f8a,color:#fff
style SH fill:#2ecc71,stroke:#1a9c54,color:#fff
style OL fill:#2ecc71,stroke:#1a9c54,color:#fff
style Cloud fill:#e67e22,stroke:#b3611a,color:#fff
style GW fill:#9b59b6,stroke:#7a3d92,color:#fff
style Direct fill:#3498db,stroke:#2471a3,color:#fff
style Budget fill:#1abc9c,stroke:#148f77,color:#fff
style Fast fill:#1abc9c,stroke:#148f77,color:#fff
### Ansatzvergleich

| Ansatz | Datenschutzstärke | Modellqualität | Betriebskosten | Einrichtungskomplexität |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Self-hosted (Air-Gapped)** | Stärkste | Nur Open-Weight | Hardware + Betrieb | Hoch |
| **Self-hosted (VPC)** | Sehr stark | Nur Open-Weight | Cloud-GPU-Kosten | Mittel |
| **Cloud ZDR + Private Link** | Stark (vertraglich) | Frontier-Modelle | API-Preise | Niedrig-Mittel |
| **SaaS ZDR API** | Gut (vertraglich) | Frontier-Modelle | API-Preise | Niedrig |
| **Gateway mit ZDR-Routing** | Gut (delegiert) | Multi-Provider | API + Gateway-Gebühr | Niedrig |

---

## Bedrohungsmodell

Bevor Sie einen Ansatz wählen, verstehen Sie, wogegen Sie sich schützen:

| Bedrohung | Beschreibung | Gemindert durch |
| :--- | :--- | :--- |
| **Trainingsdaten-Leckage** | Ihre Prompts/Ausgaben werden zum Trainieren der Modelle des Anbieters verwendet | ZDR-Vertrag, API-Tier (nicht Free-Tier), Self-Hosting |
| **Aufbewahrung zur Missbrauchsüberwachung** | Anbieter speichert Prompts zur Sicherheitsprüfung (oft 30 Tage) | ZDR/MAM-Opt-out, Self-Hosting |
| **Mitarbeiterzugriff** | Personal des Anbieters kann Ihre Daten bei der Incident-Response einsehen | ZDR + BYOK-Verschlüsselung, Self-Hosting |
| **Vorladung / rechtliche Offenlegung** | Behördliche oder rechtliche Anfragen an den Anbieter bezüglich Ihrer Daten | Self-Hosting, Datenresidenz-Kontrollen, No-Retention-Vertrag |
| **Sicherheitsverletzung beim Anbieter** | Systeme des Anbieters kompromittiert, Ihre Daten abgeflossen | No-Retention (nichts zu stehlen), Self-Hosting, Verschlüsselung im Ruhezustand |
| **Eigenes Logging** | Ihre Infrastruktur (Proxys, APM, Error Tracker) protokolliert sensible Prompts | DLP-Proxy, Log-Redaktion, Prüfung Ihrer Pipeline |
| **Prompt-Injection-Exfiltration** | Bösartige Eingabe führt dazu, dass das LLM Daten über Tool-Aufrufe preisgibt | Ausgabe-Scanning, Least-Privilege-Tools, Sandboxing |

### Datenlebenszyklus: Wohin Ihre Prompts gelangen```mermaid
flowchart LR
    User["User Input"] --> App["Your App"]

    subgraph YourInfra["Your Infrastructure"]
        App --> Logs1["App Logs ⚠️"]
        App --> DLP["DLP / PII Proxy"]
        DLP --> GW["API Gateway"]
        GW --> Logs2["Gateway Logs ⚠️"]
    end

    subgraph Provider["LLM Provider"]
        GW --> Inference["Model Inference\n(in-memory)"]
        Inference --> Abuse["Abuse Monitor\n(0–30 day retention)"]
        Inference --> Training["Model Training\n(opt-out or ZDR)"]
    end

    Inference --> Response["Response"]
    Response --> App

    style Logs1 fill:#e74c3c,stroke:#c0392b,color:#fff
    style Logs2 fill:#e74c3c,stroke:#c0392b,color:#fff
    style Abuse fill:#f39c12,stroke:#d68910,color:#fff
    style Training fill:#e74c3c,stroke:#c0392b,color:#fff
    style DLP fill:#2ecc71,stroke:#1a9c54,color:#fff
    style Inference fill:#3498db,stroke:#2471a3,color:#fff

Rot = Risikopunkte, an denen Daten gespeichert werden können. Grün = Schutzschicht. ZDR eliminiert die anbieterseitigen Risiken; DLP/Proxy eliminiert Ihre eigenen Risiken.


Anbieterreferenz

OpenAI

Offizielle Dokumentation: Datenkontrollen

  • Name des Controls: Zero Data Retention (ZDR) / Modified Abuse Monitoring (MAM)
  • Standardaufbewahrung: Prompts werden bis zu 30 Tage für Missbrauchsüberwachung gespeichert
  • So aktivieren Sie ZDR: Genehmigung durch Enterprise-Vertrieb erforderlich → Dashboard: Einstellungen → Organisation → Datenaufbewahrung → auf Organisationsebene oder Projektebene konfigurieren
  • ZDR-Verhalten: Der Parameter store wird immer als false behandelt, auch wenn er in Anfragen auf true gesetzt ist
  • MAM-Alternative: Schließt Kundeninhalte aus den Missbrauchsüberwachungsprotokollen aus, behält aber den Parameter store funktionsfähig — für Organisationen, die Datenaufbewahrung benötigen, aber eine reduzierte Überwachung wünschen

ZDR-berechtigte Endpunkte: /v1/chat/completions, /v1/responses, /v1/images/*, /v1/embeddings, /v1/audio/*, /v1/moderations, /v1/completions, /v1/realtime

NICHT ZDR-berechtigt: Assistants API (/v1/assistants, /v1/threads, /v1/vector_stores), Conversations API, Dateien, Fine-Tuning, Batches, Evals, Hintergrundmodus (/v1/responses mit background: true), Gehostete Container (Code Interpreter)

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