Benutzerbezogene Datenzugriffssteuerung für eine interne LLM-API

Ein Professional-Services-Unternehmen entwickelte einen internen Wissensassistenten, mit dem Mitarbeitende Projektdokumente, Kundendaten und interne Richtlinien abfragen konnten. Die ursprüngliche Architektur rief Dokumente aus einem gemeinsamen Vektorspeicher ohne benutzerspezifische Berechtigungsfilterung ab. Ein Junior-Analyst hätte theoretisch Dokumente abrufen können, die für Senior-Partner klassifiziert waren oder einem anderen Kunden-Engagement gehörten.

Die IT-Sicherheitsrichtlinie des Unternehmens erforderte striktes Need-to-know-Prinzip. Das Team benötigte eine Governance-Schicht, bevor das Tool zur internen Nutzung freigegeben werden konnte.

Zugriffsgesteuerter Abruf: Die Retrieval-Schicht wurde so modifiziert, dass die Berechtigungsmenge des authentifizierten Nutzers in die Abfrage einfließt. Dokumente werden bei der Einspeisung mit Zugriffsklassifizierungen versehen. Der Abrufschritt wendet einen Pre-Filter an, der nicht autorisierte Dokumente ausschließt, bevor ein LLM-Aufruf erfolgt.

Audit-Log für Zugriffsentscheidungen: Jede Abrufanforderung wird mit Nutzeridentität, abgerufenen Dokument-IDs, geprüften Zugriffsklassifizierungen und einem Zeitstempel protokolliert. Ablehnungen werden ebenfalls mit Begründungscodes protokolliert — nicht still verworfen.

Prompt-Grenzendurchsetzung: Der an das LLM übergebene Kontext enthält ausschließlich Dokumente, die den Zugriffsfilter passiert haben. Der System-Prompt legt explizit fest, dass das Modell keine Inhalte außerhalb des bereitgestellten Kontexts referenzieren, ableiten oder spekulieren darf.

Wöchentliches Zugriffsreview: Leichtgewichtiges Dashboard erstellt, das Zugriffsmuster, wiederholte Ablehnungen (potenzielle Missbrauchssignale) und häufig über Klassifizierungsgrenzen hinweg abgerufene Dokumente ausweist.

In diesem Engagement beobachtete Outcomes — keine Garantien für jedes Deployment:

• Keine Datengrenzverletzungen in einem 90-tägigen Produktionsfenster (Zugriffslogs wöchentlich vom Information-Security-Team geprüft)
• Compliance-Review beim ersten Einreichen ohne Nacharbeitsanforderungen bestanden
• Jedes Retrieval-Ereignis innerhalb von 2 Minuten aus dem Audit-Log rekonstruierbar, gemäß interner Aufbewahrungsrichtlinie

• Vektorspeicher: pgvector mit Zugriffsklassifizierungsspalten pro Zeile
• Retrieval-Filter: Pre-Query-Zugriffskontrolle auf Anwendungsebene (nicht an das LLM delegiert)
• Auth: Bestehendes SSO/RBAC mit Mapping auf Dokumentklassifizierungsstufen
• Audit-Log: Append-Only Postgres-Tabelle mit täglichem Integritäts-Hash