KI-Sicherheit für Unternehmen

Nutzen Sie ChatGPT & Co. — ohne Ihre Daten preiszugeben

AI Proxy schaltet sich zwischen Mitarbeitende und KI-Dienste wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot: personenbezogene Daten werden automatisch erkannt, anonymisiert und nach der Antwort wieder eingesetzt — inklusive Guardrails, RAG-Kontext und vollständigem Audit-Log.

Hinweis: AIProxy Guard ist ein unabhängiges Produkt und steht in keiner Verbindung zu OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Perplexity AI, Mistral AI oder DeepSeek. Die genannten Produktnamen dienen ausschließlich der Beschreibung der unterstützten Webseiten und sind Marken ihrer jeweiligen Eigentümer.

DSGVO-orientiert Self-Hosted möglich Open Source Stack (FastAPI, Docker) Browser Extension inklusive

Funktionen

Ein Proxy, der KI-Nutzung erst wirklich unternehmenstauglich macht

AI Proxy läuft zentral in Ihrer Infrastruktur oder als gehosteter Dienst und schützt jede Anfrage an KI-Dienste — egal ob per API, Systemproxy oder Browser.

Automatische Anonymisierung

Namen, IBANs, Adressen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Kundennummern werden vor dem Versand erkannt, durch Platzhalter ersetzt und in der Antwort wieder korrekt eingesetzt.

Eigene Chat-Oberfläche

ChatGPT-ähnliche Oberfläche mit mehreren, in Ordnern organisierbaren Chats und Dokumenten-Upload. KI-Anbieter und API-Keys werden zentral im Admin-Bereich hinterlegt — jede Nachricht durchläuft zwingend dieselbe Anonymisierung, Guardrails und RAG-Injektion wie der restliche Datenverkehr.

Guardrails

Freitextliche Regeln, die automatisch als Systemkontext an jede Anfrage angehängt werden — z. B. um Themen, Tonalität oder verbotene Antworten unternehmensweit festzulegen.

RAG-Wissensbausteine

Strukturierte Wissensdaten als JSON hinterlegen, die bei jeder Anfrage automatisch als Kontext mitgegeben werden — z. B. Produktinfos, Richtlinien oder Glossare.

Whitelist / Blacklist / Passthrough

Pro KI-Anbieter granular festlegen: geschützt erlauben (Whitelist), komplett blockieren (Blacklist) oder unverändert durchreichen (Passthrough).

Browser Extension

Schützt auch Web-Oberflächen wie claude.ai, ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Mistral Chat und DeepSeek — ganz ohne Zertifikatsinstallation im Browser.

System-Proxy & PAC

Zentraler Schutz für alle KI-API-Aufrufe im Unternehmensnetz per PAC-Datei oder Systemproxy — ohne jede Anwendung einzeln anpassen zu müssen.

Dashboard & Auditing

Kennzahlen zu Requests nach Kategorie und erkannten personenbezogenen Daten je Typ, plus vollständiges, durchsuchbares Request-Protokoll.

Rollen & Self-Service

Admin-, Editor- und Viewer-Rollen, mandantenfähige Verwaltung sowie optionale Selbstregistrierung mit E-Mail-Verifizierung und Passwort-Reset.

Browser Extension herunterladen

AIProxy Guard direkt aus dem Store Ihres Browsers installieren.

Chrome Web Store →

Microsoft Edge Add-ons

So funktioniert's

In drei Schritten produktiv abgesichert

  1. Verbindung herstellen. Als System-Proxy/PAC-Datei im Netzwerk, per Direkt-Integration über die Basis-URL oder mit der Browser Extension.
  2. Regeln festlegen. KI-Anbieter als Whitelist, Blacklist oder Passthrough einstufen, Guardrails und RAG-Bausteine hinterlegen.
  3. Automatisch geschützt arbeiten. Anfragen werden anonymisiert, Antworten korrekt wiederhergestellt — alles nachvollziehbar im Dashboard.

Granulare Kontrolle

Jeder KI-Anbieter — genau die Richtlinie, die er braucht

Pro LLM-Produkt (z. B. OpenAI, Anthropic, Google Gemini oder interne Modelle) legen Sie fest, wie damit umgegangen wird:

✓ Whitelist — geschützt erlaubt ⛔ Blacklist — blockiert → Passthrough — unverändert

So bleibt zugelassene KI-Nutzung produktiv, während riskante Ziele zentral gesperrt werden — nachvollziehbar für jede Anfrage im Dashboard.

Einblicke

So sieht AI Proxy im Einsatz aus

Ein Blick in Admin-Oberfläche und Browser Extension — auf ein Thumbnail klicken, um es vergrößert anzusehen.

AI Proxy Dashboard mit Kennzahlen zu Requests und erkannten personenbezogenen Daten
Dashboard — Requests und erkannte Daten auf einen Blick
Verwaltung erkannter Personen und Token-Mappings im AI Proxy Admin
Anonymisierung — erkannte Personen & Token-Mappings verwalten
Protokollierter Request mit Original- und anonymisierter Anfrage im Audit-Log
Audit-Log — Original- und anonymisierte Anfrage im Vergleich
ChatGPT im Browser mit automatisch geschützter personenbezogener Angabe
ChatGPT geschützt — Daten werden live in der Web-Oberfläche anonymisiert
AI Proxy Guard Browser Extension mit aktivem Whitelist-Status für ChatGPT
Browser Extension — Schutzstatus direkt im Toolbar-Popup

Live-Demo

Selbst ausprobieren

Registrieren Sie sich kostenlos für einen Demo-Zugang und werfen Sie einen Blick in die Admin-Oberfläche.

Admin-Oberfläche

Dashboard, LLM-Produkte, Guardrails, RAG-Definitionen, Requests und Benutzerverwaltung im Überblick. Der Zugang erfolgt ausschließlich per Selbstregistrierung direkt auf der Seite.

Jetzt registrieren auf aiproxy.dockit.online →

Chat-Oberfläche

Eine selbgehostete Chat-Oberfläche zum Chaten mit KI Agenten unter Verwendung aller Proxy-Funktionen. Für die Nutzung benötigen Sie einen gültigen API-Schlüssel Ihres KI-Providers.

Chat-Oberfläche öffnen →

Selbstregistrierte Demo-Konten erhalten Viewer-Rechte (lesender Zugriff). Die Demo-Umgebung dient ausschließlich zu Testzwecken — bitte geben Sie dort keine echten personenbezogenen oder vertraulichen Daten ein. Für einen erweiterten Testzugang (Editor/Admin) oder eine persönliche Vorführung wenden Sie sich gerne über das Angebotsformular an uns.

Self-Hosting

In der eigenen Infrastruktur betreiben

AI Proxy läuft als Docker-Compose-Stack — bei Ihnen on-premise, in der eigenen Cloud oder gehostet durch Dock-IT. Hier ein minimales Beispiel zum eigenständigen Start:

# docker-compose.yml — Beispiel für einen eigenständigen Deploy mit den
# veröffentlichten Images. Vollständige Datei: docker-compose.yml
services:
  postgres:
    image: postgres:16
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_DB: ${POSTGRES_DB:-aiproxy}
      POSTGRES_USER: ${POSTGRES_USER:-aiproxy}
      POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD:-aiproxy}
#    ports:
#      - "${POSTGRES_PORT:-5432}:5432"
    volumes:
      - postgres-data:/var/lib/postgresql/data

  aiproxy:
    image: dockitmed/ai-proxy-proxy:latest
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - postgres
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql+psycopg://${POSTGRES_USER:-aiproxy}:${POSTGRES_PASSWORD:-aiproxy}@postgres:5432/${POSTGRES_DB:-aiproxy}
      ADMIN_AUTH_SECRET: ${ADMIN_AUTH_SECRET:-change-this-secret}
      ADMIN_BOOTSTRAP_USERNAME: ${ADMIN_BOOTSTRAP_USERNAME:-admin}
      ADMIN_BOOTSTRAP_PASSWORD: ${ADMIN_BOOTSTRAP_PASSWORD:-ChangeMe123!}
      ALLOW_SELF_REGISTRATION: ${ALLOW_SELF_REGISTRATION:-false}
      SELF_REGISTRATION_DEFAULT_ROLE: ${SELF_REGISTRATION_DEFAULT_ROLE:-viewer}
      SELF_REGISTRATION_RATE_LIMIT: ${SELF_REGISTRATION_RATE_LIMIT:-5}
      SELF_REGISTRATION_RATE_LIMIT_WINDOW_MINUTES: ${SELF_REGISTRATION_RATE_LIMIT_WINDOW_MINUTES:-15}
      PUBLIC_ADMIN_URL: ${PUBLIC_ADMIN_URL:-http://localhost:8080}
      SMTP_HOST: ${SMTP_HOST:-}
      SMTP_PORT: ${SMTP_PORT:-587}
      SMTP_USERNAME: ${SMTP_USERNAME:-}
      SMTP_PASSWORD: ${SMTP_PASSWORD:-}
      SMTP_FROM_EMAIL: ${SMTP_FROM_EMAIL:-no-reply@aiproxy.local}
      SMTP_USE_TLS: ${SMTP_USE_TLS:-true}
      MITMPROXY_LOG_LEVEL: ${MITMPROXY_LOG_LEVEL:-WARNING}
      # Prevent Docker Desktop from routing outbound LLM API traffic back through
      # the Windows system proxy (which points to this container on port 8001).
      # Without this, Docker Desktop's system-proxy integration creates a loop:
      # mitmproxy → api.anthropic.com → PAC → PROXY localhost:8001 → mitmproxy.
      NO_PROXY: "api.openai.com,api.anthropic.com,generativelanguage.googleapis.com,api.mistral.ai,api.cohere.ai,api.x.ai,api.perplexity.ai,api.deepseek.com,api.together.xyz,api.groq.com,api.fireworks.ai,api.aleph-alpha.com"
      no_proxy: "api.openai.com,api.anthropic.com,generativelanguage.googleapis.com,api.mistral.ai,api.cohere.ai,api.x.ai,api.perplexity.ai,api.deepseek.com,api.together.xyz,api.groq.com,api.fireworks.ai,api.aleph-alpha.com"
    ports:
      - "${PROXY_PORT:-8000}:8000"
      - "${FORWARD_PROXY_PORT:-8001}:8001"
    volumes:
      - proxy-certs:/app/certs

  aiproxyadmin:
    image: dockitmed/ai-proxy-admin:latest
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - aiproxy
    environment:
      PROXY_API_BASE_URL: http://aiproxy:8000
    ports:
      - "${ADMIN_PORT:-8080}:8080"

  aiproxychat:
    image: dockitmed/ai-proxy-chat:latest
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      - aiproxy
    environment:
      PROXY_API_BASE_URL: http://aiproxy:8000
    ports:
      - "${CHAT_PORT:-8082}:8080"

volumes:
  postgres-data:
  proxy-certs:

Passende .env-Beispieldatei mit allen unterstützten Variablen und Standardwerten:

# ENV.example.txt — nach dem Herunterladen in ".env" umbenennen, Werte anpassen
POSTGRES_DB=aiproxy
POSTGRES_USER=aiproxy
POSTGRES_PASSWORD=aiproxy
POSTGRES_PORT=5432

PROXY_PORT=8000
FORWARD_PROXY_PORT=8001
ADMIN_PORT=8080
CHAT_PORT=8082
MITMPROXY_LOG_LEVEL=WARNING

ADMIN_AUTH_SECRET=change-this-secret
ADMIN_BOOTSTRAP_USERNAME=admin
ADMIN_BOOTSTRAP_PASSWORD=ChangeMe123!

# Self-registration (e.g. for cloud/demo deployments)
ALLOW_SELF_REGISTRATION=false
SELF_REGISTRATION_DEFAULT_ROLE=viewer
SELF_REGISTRATION_RATE_LIMIT=5
SELF_REGISTRATION_RATE_LIMIT_WINDOW_MINUTES=15
PUBLIC_ADMIN_URL=http://localhost:8080

# SMTP settings for self-registration email verification.
# If SMTP_HOST is left empty, verification links are logged instead of emailed (dev/demo fallback).
SMTP_HOST=
SMTP_PORT=587
SMTP_USERNAME=
SMTP_PASSWORD=
SMTP_FROM_EMAIL=no-reply@aiproxy.local
SMTP_USE_TLS=true
ENV.example.txt herunterladen

Beide Dateien herunterladen, ENV.example.txt in .env umbenennen und darin mindestens ADMIN_AUTH_SECRET und ADMIN_BOOTSTRAP_PASSWORD setzen. Für produktive Umgebungen empfehlen wir zusätzlich SMTP für Selbstregistrierung/Passwort-Reset sowie ein eigenes CA-Zertifikat für den Proxy.

Guardrails und RAG richtig schreiben

Die Hilfeseite erklärt Schritt für Schritt, wie Guardrail-Regeln formuliert und RAG-Wissensbausteine als JSON strukturiert werden — inklusive Beispielen.

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