Skriv en prompt med persondata i — og se, hvad der faktisk sker med den.
Et kontrollag er usynlig infrastruktur. Her er det støbt i glas: din prompt flyver som tokens gennem scanning, tokenisering, policy-gate og model-routing — og hvert skridt skriver sig selv ind i audit-loggen. Alt kører lokalt i din browser med fiktive data.
Din prompt redigér frit
Det, modellen ser efter tokenisering
Audit-log skriver sig selv
Svaret, du får re-hydreret
Hvad du lige så
2. Policy-gaten tjekker afdeling, formål og datatype.
3. Routeren vælger modellen — du er ikke låst til én leverandør.
4. Svaret re-hydreres lokalt: modellen så aldrig et navn.
Kl. 07:00 lukker jeres amerikanske model. Hvad sker der kl. 07:01?
En genafspilning af den morgen, alle frygter: leverandøren bag organisationens foretrukne model går i sort uden varsel. Kør morgenen med kontrollag — routeren flytter trafikken til alternativer i kataloget på under et minut — og kør den så igen uden. Fiktiv organisation, fiktive modeller, ægte pointe.
Hændelseslog
Facit: samme morgen, to virkeligheder
| Med kontrollag | Uden | |
|---|---|---|
| Nedetid | — | — |
| Opgaver i kø kl. 09 | — | — |
| Henvendelser til IT | — | — |
| Hvem opdagede det? | — | — |
Skriv — eller dikter — en besked fuld af persondata. Prøv at liste noget forbi.
Til venstre din tekst, til højre præcis det, en sprogmodel ville få at se. Anonymisereren fanger navne, CPR-numre, telefonnumre, adresser, e-mails og CVR med regler og navnelister — live, mens du taster. Tryk på mikrofonen og dikter på dansk: lyden rammer vores egen Whisper-server og gemmes ikke. Slap noget igennem? Klik på ordet og tag pointet.