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DeepDetector hilft Teams, Lehrenden, Verlagen und Schreibenden, KI-generierte Texte zu erkennen, Originalitätsrisiken zu prüfen und Texte verantwortungsvoll zu verbessern.

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KI-Detektor mit Belegen auf Satzebene.

    Ressourcen

    Leitfaden zur Datenaufbewahrung für die KI-Erkennungs-API

    Planen Sie Aufbewahrungsregeln für eingereichten Text, Scan-Ergebnisse, Prüfernotizen, Audit-Logs, Datenschutzprüfungen und sensible Workflows.

    Hauptleitfaden öffnen

    Textaufbewahrung von Belegaufbewahrung trennen

    Teams benötigen oft nur kurzlebige Verarbeitung für eingereichten Text, während Run-IDs, Risikostufen, Prüfernotizen und Richtlinienstatus auditierbar bleiben. Diese Klassen sollten getrennt sein.

    Regeln vor dem Scannen sensibler Texte definieren

    Bildung, Publishing, HR und Unternehmen sollten festlegen, wer Text sehen darf, wie lange Rohinhalte gespeichert werden, wann Ergebnisse ablaufen und welche Rollen Exporte erstellen dürfen.

    Löschung und Export vorhersehbar machen

    Aufbewahrungsplanung sollte Löschfenster, Kundenexporte, Review-Historie und rechtliche oder institutionelle Anforderungen abdecken, damit Teams nach Streitfällen nicht improvisieren.

    FAQ

    Welche Daten sollte eine KI-Erkennungs-API aufbewahren?

    Teams sollten Rohtext, extrahierte Belege, Scores, Prüfernotizen, Run-IDs, Audit-Ereignisse und Kontometadaten unterscheiden und für jede Klasse eine Frist setzen.

    Sollten KI-Erkennungsplattformen eingereichten Text dauerhaft behalten?

    Nein. Sensible Texte sollten standardmäßig nicht unbegrenzt gespeichert werden. Rohtext sollte kurz aufbewahrt werden, außer Richtlinie, Audit oder Kunde begründen längere Speicherung.

    Weiterlesen

    Ressourcen zu Sicherheit und DatenschutzWebhooks für KI-Erkennungs-APIDatenschutzorientierte KI-Erkennung