Confidential Compute
Betreiben Sie KI in hardwarebasierten Trusted Execution Environments, sodass Ihre Daten, Modelle und Prompts während der Verarbeitung im Arbeitsspeicher verschlüsselt bleiben — geschützt selbst vor dem Infrastrukturbetreiber und privilegierten Administratoren. Nutzen Sie leistungsstarke Infrastruktur, einschließlich Public Cloud, ohne Ihre sensibelsten Daten offenzulegen.
Verschlüsselt zur Laufzeit
Daten und Modelle bleiben in einer TEE im Arbeitsspeicher verschlüsselt — nicht nur im Ruhezustand und bei der Übertragung — mithilfe von Hardware wie AMD SEV-SNP und Intel TDX.
Remote Attestation
Kryptografischer Nachweis, dass eine Workload in einer echten, unmanipulierten TEE läuft, bevor ihr ein Geheimnis, ein Schlüssel oder ein Modell übergeben wird.
Die Cloud sicher nutzen
Erreichen Sie Hyperscale-Kapazität und GPU-Verfügbarkeit, während Ihre Daten und Modelle vor der Cloud-Plattform selbst geschützt bleiben und die Schlüssel bei Ihnen liegen.
Confidential Compute betreibt KI-Workloads in hardwarebasierten Trusted Execution Environments (TEEs), sodass Daten und Modelle während der Verarbeitung im Arbeitsspeicher verschlüsselt bleiben — nicht nur im Ruhezustand und bei der Übertragung. Die Hardware isoliert die Workload selbst vom Infrastrukturbetreiber und von privilegierten Administratoren, und Remote Attestation belegt kryptografisch die Integrität der Umgebung, bevor ihr ein Geheimnis, ein Schlüssel oder ein Modell übergeben wird.
Die meiste Verschlüsselung schützt ruhende und übertragene Daten, lässt sie aber im Arbeitsspeicher ungeschützt, während sie tatsächlich genutzt werden. Souveränes Confidential Compute schließt diese Lücke und lässt Sie leistungsstarke Infrastruktur nutzen — von Ihrer eigenen Hardware bis zur Public Cloud — ohne die Vertraulichkeit Ihrer sensibelsten Daten und Modelle preiszugeben. Das AI OS unterstützt Confidential Compute über Deployment-Ziele hinweg — on-premises und auf Azure Local sowie in der Public Cloud, wo Microsoft Azure heute verfügbar ist, mit weiteren geplanten Plattformen.
Confidential Compute in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Confidential Compute ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Confidential Compute im Detail
Das AI OS funktioniert nur, wenn man ihm vertrauen kann. Jede Schicht der Plattform ruht auf einem Zero-Trust-Infrastruktur- und Identitätsfundament, das konsistent arbeitet — von vollständig air-gapped On-Premises-Installationen bis hin zu Hyperscale-Cloud-Umgebungen. Souveränität ist kein obenauf gesetztes Feature — sie ist die Bedingung, unter der alles andere operiert.
- Zero-Trust-Architektur: Kontinuierliche Verifizierung für jede Anfrage, jeden Nutzer und jede Workload — kein implizites Vertrauen, auch nicht innerhalb des Perimeters.
- Föderierte Identität: Nahtlose Integration mit Ihrem bestehenden IdP (SAML, OAuth 2.0, OIDC) für einheitliche, richtliniengesteuerte Zugriffskontrolle.
- Air-Gap-Bereitstellung: Betreiben Sie die komplette Plattform ohne externe Netzwerkabhängigkeiten — ideal für Verteidigung, kritische nationale Infrastruktur und klassifizierte Workloads.
- Confidential Computing: Verschlüsselung von Daten während der Nutzung auf Hardwareebene via AMD SEV-SNP und Intel SGX, wodurch Workloads selbst vor Infrastrukturadministratoren geschützt sind.
Deployment Options: From Air-gapped to Cloud
Setzen Sie die Scrydon-Plattform dort ein, wo es für Sie sinnvoll ist — von Air-Gap-Umgebungen bis zur Public Cloud — mit integrierter Souveränität, Compliance und Auditierbarkeit.
Keine Daten verlassen Ihre Jurisdiktion. Keine Black-Box-KI. Keine Kompromisse bei der Kontrolle.
Das ist Souveränität by Design.
KI-Workloads in einem Trusted Execution Environment
Confidential Compute verarbeitet die gesamte KI-Workload — Daten, Modellgewichte und Prompts — in hardware-isolierten Enklaven. CPU und GPU verschlüsseln den Arbeitsspeicher während der Ausführung, und Schlüssel und Geheimnisse werden erst übergeben, nachdem die Umgebung ihre Integrität durch Attestation belegt hat.
Trusted Execution Environments — Hardware-isolierte Enklaven auf Basis von AMD SEV-SNP und Intel TDX halten Workloads vom Host getrennt.
Verschlüsselter Arbeitsspeicher — Daten und Modellgewichte bleiben während der Verarbeitung im Arbeitsspeicher verschlüsselt, nicht nur im Ruhezustand und bei der Übertragung.
Remote Attestation — Kryptografischer Nachweis, dass die Workload in einer echten, unveränderten TEE läuft, bevor Geheimnisse, Schlüssel oder Modelle bereitgestellt werden.
Kundenseitig gehaltene Schlüssel — Sie halten die Schlüssel; der Infrastrukturbetreiber und die Administratoren können Ihre Daten während der Nutzung nicht lesen.
Wo Sie Confidential Compute betreiben können
Das AI OS ist darauf ausgelegt, vertrauliche Workloads über Deployment-Ziele hinweg zu betreiben — auf Ihrer eigenen Hardware, auf Azure Local und in der Public Cloud. In der Cloud wird Microsoft Azure heute mit Confidential VMs und GPUs unterstützt, und weitere Plattformen sind geplant.
Microsoft Azure — Betreiben Sie das AI OS auf Azure Confidential VMs und GPUs (AMD SEV-SNP, Intel TDX) für zur Laufzeit verschlüsselte KI im Hyperscale-Maßstab. Heute verfügbar.
On-Premise & Azure Local — Betreiben Sie Confidential VMs und GPUs auf Ihrer eigenen Hardware, in Ihrem Rechenzentrum oder auf Azure Local.
Weitere Plattformen geplant — Die Unterstützung weiterer Confidential-Compute-Ziele steht auf der Roadmap, während das Hardware- und Cloud-Ökosystem reift.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Confidential Compute?+
Welche Plattformen werden heute unterstützt?+
Sind Daten vor dem Cloud-Betreiber geschützt?+
Was ist Remote Attestation?+
Warum überhaupt souveräne KI auf einem Hyperscaler betreiben?+
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