KI auf Confidential Compute auf Azure
Azures Hardware, Ihre Geheimnisse gewahrt. Confidential VMs und GPUs halten Daten und Modelle im Speicher versiegelt — abgeschirmt selbst vor Microsoft, per Attestierung geprüft, bevor irgendetwas Sensibles ankommt.
Während der Nutzung verschlüsselt
Daten und Modelle bleiben über AMD SEV-SNP und Intel TDX im Arbeitsspeicher verschlüsselt — nicht nur im Ruhezustand und bei der Übertragung.
Vertrauliche GPUs
Betreiben Sie KI-Inferenz und -Training auf vertraulichen GPU-VMs, wobei der Speicher der GPU innerhalb der Vertrauensgrenze geschützt ist.
Remote Attestation
Kryptografischer Nachweis, dass ein Workload in einer echten, unmanipulierten TEE läuft, bevor ein Geheimnis oder Modell an ihn übergeben wird.
Derselbe Schutz, speziell auf Azure. Ihre Daten und Modelle bleiben während der Verarbeitung verschlüsselt, abgeschirmt vom Cloud-Anbieter und von privilegierten Administratoren — und die Maschine kann nachweisen, dass sie die erwartete Software ausführt, bevor ihr etwas Sensibles anvertraut wird.
Lesenswert, wenn Sie als Architektin oder Sicherheitsprüfer Azure für Ihr Risikogremium akzeptabel machen müssen.
KI auf Confidential Compute auf Azure bedeutet, KI-Workloads innerhalb hardwarebasierter Trusted Execution Environments auszuführen — vertrauliche Azure-VMs und -GPUs auf Basis von AMD SEV-SNP und Intel TDX — sodass Daten und Modelle während der Verarbeitung im Arbeitsspeicher verschlüsselt bleiben, selbst vor Microsoft und privilegierten Administratoren abgeschirmt, wobei Remote Attestation die Integrität der Umgebung nachweist.
Cloud-Verschlüsselung schützt Daten üblicherweise im Ruhezustand und bei der Übertragung, lässt sie im Arbeitsspeicher während der Nutzung aber ungeschützt. Souveränes Confidential Computing schließt diese Lücke. Das AI OS auf vertraulichen VMs und GPUs von Azure zu betreiben, gibt Ihnen Zugang zu Hyperscale-Kapazität für KI, ohne die Vertraulichkeit Ihrer sensibelsten Daten und Modelle aufzugeben.
Confidential Compute auf Azure in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Confidential Compute auf Azure 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 auf Azure 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 innerhalb einer Trusted Execution Environment
Das AI OS wird auf Azure Confidential Computing bereitgestellt, sodass der gesamte KI-Workload — Daten, Modellgewichte und Prompts — innerhalb hardware-isolierter Enklaven verarbeitet wird. Schlüssel und Geheimnisse werden erst freigegeben, nachdem die Umgebung ihre Integrität durch Attestierung nachgewiesen hat.
Vertrauliche VMs — Hardware-isolierte VMs auf AMD SEV-SNP und Intel TDX halten den Arbeitsspeicher während der Ausführung verschlüsselt.
Vertrauliche GPUs — GPU-beschleunigte Inferenz und Training mit dem Beschleuniger innerhalb der vertraulichen Vertrauensgrenze.
Remote Attestation — Azure Attestation verifiziert die TEE, bevor Geheimnisse, Schlüssel oder Modelle bereitgestellt werden.
Souveränes Schlüsselmanagement — Sie halten die Schlüssel; Microsoft und Administratoren können Daten während der Nutzung nicht lesen.
Hyperscale-Kapazität, ohne Vertraulichkeit aufzugeben
Regulierte und souveränitätsbewusste Organisationen benötigen oft KI in Cloud-Größenordnung, können sensible Daten aber nicht dem Cloud-Betreiber gegenüber offenlegen. Confidential Computing auf Azure löst diesen Widerspruch auf: Sie erhalten Hyperscale-Elastizität und GPU-Verfügbarkeit, während die Daten und Modelle kryptografisch vor der Plattform selbst geschützt bleiben — dieselbe Zero-Trust-Haltung, die das AI OS überall sonst anwendet.
Microsoft Fabric, Databricks und Foundry halten Ihre Daten nicht durchgängig vertraulich. Unsere Lösung schon.
Die gängigen Azure-Plattformen für Analytik und KI — Microsoft Fabric, Databricks und Azure AI Foundry — halten Ihre Daten während der Nutzung nicht durchgängig verschlüsselt. Fabric und Azure AI Foundry verarbeiten Daten in standardmäßigem, nicht vertraulichem Compute. Azure Databricks ist eine teilweise Ausnahme: Classic-Compute-Cluster können auf vertraulichen AMD-SEV-SNP-VMs laufen, doch diese Option deckt allein die Compute Plane ab — die Control Plane mit Notebooks, Abfrageplänen, Job-Logs und Ergebnissen läuft im Konto von Databricks selbst auf standardmäßigem Compute. Das AI OS betreibt dieselbe Klasse von Analytik- und KI-Workloads durchgängig innerhalb von Hardware-Trusted-Execution-Environments, sodass Ihre Daten, Modelle und Prompts während der Nutzung verschlüsselt und außerhalb der Reichweite von Microsoft und privilegierten Administratoren bleiben.
Fabric, Databricks, Foundry — Fabric und Foundry laufen auf Standard-Compute. Databricks kann seine Worker Nodes schützen, nicht aber seine Control Plane — Daten werden ohnehin irgendwo auf dem Pfad im Arbeitsspeicher entschlüsselt.
Das AI OS — Läuft auf vertraulichen Azure-VMs und -GPUs — Daten und Modelle bleiben während der Nutzung verschlüsselt, durch Hardware-Isolation vor dem Cloud-Betreiber geschützt.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann ich KI und Daten auf Azure Confidential Compute betreiben?+
Laufen Microsoft Fabric, Databricks und Azure AI Foundry auf Confidential Compute?+
Was ist Confidential Computing auf Azure?+
Können KI-Workloads vertrauliche GPUs auf Azure nutzen?+
Sind Daten vor Microsoft und Cloud-Administratoren geschützt?+
Was ist Remote Attestation?+
Warum überhaupt souveräne KI bei einem Hyperscaler betreiben?+
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