Edge-Privacy und In-Memory Architektur

Schutz sensibler Infrastrukturdaten durch strikte lokale Verarbeitung und deterministisches Prompt-Scrubbing.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) für komplexe "Reasoning"-Aufgaben (z.B. die Ableitung von Handlungsoptionen aus Netzengpässen) erfordert den Datentransfer an externe KI-Anbieter. Dies widerspricht oftmals den Richtlinien für kritische Infrastrukturen (KRITIS).

Die "Local First"-Architektur

Agentic Asset-MDM löst diesen Konflikt durch eine hybride Architektur. Alle primären Datenhaltungen (Asset-Daten, Netztopologien, Echtzeit-Messwerte) verbleiben strikt "In-Memory" oder in lokalen Edge-Datenbanken (z.B. PouchDB) beim Netzbetreiber.

Deterministisches Prompt-Scrubbing

Bevor ein Sachverhalt zur Evaluierung an ein externes LLM gesendet wird, durchläuft der Kontext einen deterministischen "Prompt-Scrubber".

  • Sensible Identifikatoren (PII, exakte Geokoordinaten, Klarnamen) werden herausgefiltert oder maskiert.
  • Die KI erhält lediglich semantische Graphen-Strukturen und anonymisierte Ontologie-IDs (OEO).

Das eigentliche Zusammenführen der KI-Antworten mit den Echtdaten (Mutations) passiert ausschließlich lokal. Diese Methodik macht die Leistungsfähigkeit von Cloud-LLMs sicher und KRITIS-konform im Verteilnetz nutzbar.

Agentic Asset-MDM in der Praxis

Theoretische Methodik ist gut – operative Software ist besser. Cernion bietet die schlüsselfertige Architektur zur automatisierten Konsistenzprüfung, basierend auf den Prinzipien dieses Wikis (Local-First, XAI, OEO).

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