Verteidigung · Aufklärung

Analyse von Verschlusssachen

Analysten ertrinken in Terabytes an sichergestellten Dokumenten und Abhörmaterial, doch die Daten sind zu sensibel für LLMs in der Public Cloud.

Die Herausforderung

Was im Weg steht

Analysten ertrinken in Terabytes an sichergestellten Dokumenten und Abhörmaterial, doch die Daten sind zu sensibel für LLMs in der Public Cloud.
Die Lösung

Wie Scrydon sie löst

On-Premise betriebene Large Language Models (LLMs) erfassen und fassen Verschlusssachen innerhalb der gesicherten Liegenschaft zusammen und identifizieren dabei zentrale Entitäten und Beziehungen.
Aufgebaut auf

AI OSSouveräne KI

In der Praxis

Wie sich das auswirkt

Ein einziger sichergestellter Laptop oder ein abgefangener Kommunikationsdatensatz kann mehr Material enthalten, als ein Analystenteam in Monaten lesen kann — und nichts davon darf in einen öffentlichen Chatbot eingefügt werden, ohne die Geheimhaltungsvorschriften zu verletzen.

Open-Weight-Modelle, die vollständig On-Premise über vLLM bereitgestellt werden, lesen, übersetzen und verknüpfen das Material innerhalb der gesicherten Liegenschaft und extrahieren Entitäten, Beziehungen und Ansatzpunkte, auf die eine Analystin sofort reagieren kann — wobei nicht nur die Daten, sondern auch das Modell selbst die eingestufte Umgebung niemals verlässt.

Entdecken Sie Souveräne KI
Das Ergebnis
  • Beschleunigter Aufklärungszyklus: Rohdaten werden in Minuten statt Tagen zu verwertbaren Erkenntnissen.

Sehen Sie, wie das für Ihre Organisation funktioniert

Lassen Sie uns diesen Use Case aus dem Bereich Verteidigung auf Ihre Umgebung, Ihre Daten und Ihre Souveränitätsanforderungen übertragen.