KI-basierte Signaturerkennung: In einer zunehmend datengetriebenen Welt gewinnt der Schutz personenbezogener Daten (PII) immer mehr an Bedeutung – nicht nur zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern auch für Vertrauen und Glaubwürdigkeit. Besonders anspruchsvoll wird es bei unstrukturierten Daten wie PDFs, Word-Dokumenten oder gescannten Unterlagen – vor allem dann, wenn handschriftliche Unterschriften ins Spiel kommen.
Genau hier setzt der Hersteller IRI an: Mit ihrer Technologie wird die automatische Erkennung und Maskierung handschriftlicher Signaturen möglich – direkt integriert in die Datenschutzlösung IRI DarkShield.
Von der Datenmenge zur Datensicherheit: Signaturen automatisch identifizieren und schützen
Mit Version 1.6.5 nutzt IRI DarkShield ein fortschrittliches KI-Modell von DeepLobe, das handschriftliche Signaturen selbst in komplexen, bildbasierten Dokumenten zuverlässig erkennt. Ob unterschriebene Verträge, Formulare oder gescannte Anträge – die Lösung erkennt und anonymisiert Signaturen automatisch, ganz ohne manuelle Eingriffe.
Über die IRI Workbench lässt sich der Prozess komfortabel steuern:
1. Auswahl einer passenden Data Class
2. Konfiguration eines Signature Matchers (inkl. Listener-URL, API-Key und Confidence-Schwelle)
3. Integration in DarkShield-Jobs zur automatisierten Verarbeitung
So bleibt der gesamte Ablauf effizient, steuerbar und vollständig DSGVO-konform.
Die Entwicklung geht noch weiter: IRI und DeepLobe arbeiten bereits an einer erweiterten Lösung zur Erkennung von PII in handschriftlichen Texten. Künftig könnten damit auch sensible Inhalte in Notizen, Arztbriefen oder ausgefüllten Formularen automatisch erkannt und geschützt werden.
Gerade in sensiblen Bereichen eröffnet das neue Möglichkeiten:
Gesundheitswesen (z. B. Patientenunterlagen, ärztliche Notizen)
Öffentliche Verwaltung (z. B. Formulare, Anträge)
Finanz- und Versicherungssektor (z. B. unterschriebene Dokumente)
Fazit: Mit der Integration KI-gestützter Signaturerkennung erweitert IRI die Möglichkeiten der automatisierten PII-Erkennung in unstrukturierten Daten erheblich. Unternehmen profitieren nicht nur von effizienter Datenmaskierung, sondern auch von einem technologischen Vorsprung in Sachen Datenschutz und Compliance.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
Die neue Funktion in IRI DarkShield 1.6.5 nutzt ein leistungsstarkes KI-Modell von DeepLobe zur präzisen Identifikation handschriftlicher Signaturen – sogar in komplexen, bildbasierten Formaten. Ob Verträge, unterschriebene Formulare oder gescannte Anträge: Die Lösung lokalisiert und anonymisiert Unterschriften automatisch – ganz ohne manuelle Nachbearbeitung.
Die preisgekrönte datenzentrische ("Startpoint") Sicherheitssoftware von IRI hat sich in einer Vielzahl von Umgebungen zur Aufhebung von Verstößen, Einhaltung des Datenschutzes und DevOps (Testdaten) wiederholt bewährt. Verwenden Sie zweckmäßige IRI-Datenschutzprodukte oder die umfassende IRI Voracity-Plattform, um sensible Daten zu finden und zu maskieren - egal in welcher Form und wo sie sich befinden - und um zu beweisen, dass Sie sie geschützt haben.
Der sichere Einsatz von LLMs erfordert mehr als klassische Sicherheitsmaßnahmen. Entscheidend ist ein durchgängiger Ansatz, der sensible Daten frühzeitig erkennt, schützt und gleichzeitig deren analytischen Wert erhält. Mit Lösungen wie IRI DarkShield lassen sich diese Anforderungen gezielt umsetzen: durch kontextbasierte Erkennung, intelligente Maskierung und Schutz entlang des gesamten Datenflusses – von der Quelle bis zur Modellantwort.