LLM-Datenanonymisierung aufheben
Die Originalwerte wiederherstellen, die der LLM-Datenanonymisierer durch Platzhalter ersetzt hat.
Funktionsweise
Der Schritt nimmt einen Text mit Platzhaltern des Anonymisierers und ersetzt jeden Platzhalter durch den Originalwert, dem er beim vorherigen Anonymisieren zugeordnet wurde. Die Zuordnung ist im Speicher erhalten geblieben, deshalb müssen Sie in diesem Schritt nicht von Hand festlegen, was wozu gehört.
Einstellungen
| Feld | Was es steuert | Erforderlich | Hinweise |
|---|---|---|---|
| Anonymisierter Inhalt | Der Text mit den Platzhaltern aus dem Speicher. | erforderlich | Meist die Antwort eines KI-Schritts, der den anonymisierten Text verarbeitet hat. |
| Deanonymisierter Inhalt | Wohin die deanonymisierte Fassung im Speicher geschrieben wird. | erforderlich | Kann gefahrlos an den Benutzer oder an ein externes System gesendet werden. |
| Nur bestimmte Kategorien wiederherstellen | Beschränkt die Wiederherstellung auf bestimmte Kategorien (Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Postadressen, Orte, Social-Media-Handles, benutzerdefinierte Daten). | optional | Nützlich, wenn einige Platzhalter in der endgültigen Ausgabe bleiben sollen – zum Beispiel Namen wiederherstellen, E-Mail-Adressen aber maskiert lassen. |
📷 SCREENSHOT: Der Schritt „LLM-Datenanonymisierung aufheben“ mit den Feldern für Eingabe und Ausgabe und der optionalen Beschränkung auf Kategorien.
Beispielszenario
Eine KI-generierte Antwort personalisieren. Ein Workflow anonymisiert die E-Mail eines Kunden, schickt den anonymisierten Text an eine externe KI, die einen Antwortentwurf erstellt, und deanonymisiert den Entwurf anschließend, damit der Kunde mit Namen angesprochen wird. Die fertige E-Mail geht hinaus, ohne dass die externe KI je den Namen des Kunden gesehen hat.
Empfehlungen
- ✅ Setzen Sie diesen Schritt direkt vor die Ausgabe (E-Mail-Versand, HTTP-Antwort, Datei schreiben). Der deanonymisierte Text sollte so kurz wie möglich im Speicher liegen.
- ✅ Verwenden Sie Nur bestimmte Kategorien wiederherstellen, wenn eine teilweise Anonymisierung das Ziel ist – zum Beispiel, um den Namen des Kunden wiederherzustellen, seine E-Mail-Adresse aber vor dem Support-Team maskiert zu lassen.
- ⚠️ Dieser Schritt kann nur Werte wiederherstellen, die der LLM-Datenanonymisierer zuvor im selben Lauf erzeugt hat. Eine laufübergreifende Ablage der Zuordnungen gibt es nicht.
- ❌ Wenden Sie diesen Schritt nicht auf Text an, der nicht durch einen Anonymisierer gegangen ist. Der Text wird zwar einfach unverändert durchgereicht, aber der Schritt kostet Zeit und macht den Workflow unübersichtlich.
Nächste Schritte
- Das Gegenstück: LLM-Datenanonymisierer.
- Der Gesamtzusammenhang: Best Practices → Pseudonymisierung.