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Michael Hannecke 2026-09-23 2026-09-23
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Michael Hannecke

Autor auf Medium, schreibt eine Serie zur Governance-Seite von Prompt-Caching für Enterprise-Architekten, CISOs und Governance-Verantwortliche. Sein Beitrag „The Hidden Data Residency Problem in Prompt Caching" (11.02.2026) ist im Wiki referenziert, weil er die „data in use"-Lücke präziser aufarbeitet als jede andere vorliegende Quelle: Was mit Prompts während der Inferenz passiert, fällt durch die Maschen der üblichen Rahmenwerke.

Warum im Wiki relevant

Er liefert das Bindeglied zwischen zwei Dingen, die das Wiki getrennt dokumentiert: den Paper-Befunden (Gu et al., PROMPTPEEK — siehe ../concepts/prompt-caching.md) und der praxisnahen Konsequenz für Architektur und Beschaffung. Konkret:

  • Begriffliche Schärfung: KV-Tensoren sind „a materialization of your prompt content on provider infrastructure" — kein Rohtext, aber eine semantische Repräsentation, gebunden an konkrete GPU-Knoten in konkreten Rechenzentren.
  • Die Rechtlücken benannt: DSGVO Art. 17 (keine Cache-Eviction-API bei großen Anbietern), Art. 6 (ist ein globaler Cache-Hit die Verarbeitung fremder Daten?), CLOUD Act (ungeklärt, ob kurzlebige KV-Tensoren unter „possession, custody, or control" fallen).
  • Tiered Approach: regulierte Daten nur self-hosted; PII vor caching-fähigen Endpunkten strippen; Cache-Metriken als Security-Signal.
  • Selbstkritische Note zum Self-Hosting: „self-hosting does not eliminate KV-cache risk. It shifts control." — Der Punkt, den die meisten Diskussionen überspringen.
  • TEE-Skepsis: Confidential Computing als mögliche, aber noch nicht belastbare Antwort — „verify the implementation before trusting the marketing."

Einordnung

⚠️ Medium-Artikel, kein Peer-Review. Die technischen Aussagen stützt er auf die beiden peer-reviewten Arbeiten (Gu et al./ICML 2025, Wu et al./NDSS 2025) — die Zahlen sind damit auf solider Basis, die Interpretation und die Compliance-Einschätzungen sind seine eigene Analyse. Der Artikel ist ausdrücklich als Enterprise-Perspektive geschrieben, nicht als akademische Arbeit. Netbits hat ihn als beste Aufarbeitung des Themas empfohlen; die eigene Prüfung bestätigt das.

Bemerkenswert: Er widerspricht der optimistischen TEE-Darstellung, die im Ausgangspost zu finden war — siehe ../concepts/policy/inference-provider-data-retention.md.

Quellen

Verwandte Wiki-Seiten