OpenAI erweitert Zero Data Retention
OpenAI hat am 19. August 2026 eine Vorschau auf Private Safety Processing vorgestellt. Das neue Sicherheitsverfahren soll Risiken über mehrere zusammenhängende Interaktionen hinweg erkennen und zugleich mit Zero Data Retention kompatibel bleiben.
Zero Data Retention, kurz ZDR, bedeutet für berechtigte API-Kunden, dass Prompts und Modellantworten nach der Verarbeitung nicht gespeichert werden. Die Inhalte stehen OpenAI-Mitarbeitern nicht zur Prüfung zur Verfügung und fließen ohne ausdrückliche Zustimmung nicht in das Modelltraining ein.
Der Start der schrittweisen Einführung sowie ein technisches Whitepaper sind für September 2026 angekündigt. Welche Voraussetzungen Kunden für ZDR erfüllen müssen, hat OpenAI bislang nicht offengelegt.
Warum einzelne Sicherheitsprüfungen nicht mehr reichen
Bisherige ZDR-kompatible Schutzsysteme bewerten jede Interaktion separat. Dadurch können Risiken unentdeckt bleiben, die erst durch eine Folge von Anfragen sichtbar werden. Das betrifft etwa systematische Angriffe auf Schutzmechanismen, koordinierte Aktivitäten oder Agenten, die nach einem Stopp-Signal weiterarbeiten.
Private Safety Processing soll solche Muster automatisiert über zusammengehörige Interaktionen hinweg analysieren. OpenAI erhält bei einem Alarm lediglich ein eng definiertes Signal zur Art des Risikos, nicht aber die zugrunde liegenden Prompts oder Antworten.
| Aspekt | Bisherige ZDR-Prüfung | Private Safety Processing |
|---|---|---|
| Prüfumfang | Einzelne Interaktion | Zusammenhängende Interaktionen |
| Zugriff durch OpenAI-Personal | Kein Zugriff auf Kundeninhalte | Kein Zugriff auf Kundeninhalte |
| Signal bei einem Risiko | Automatisierte Sicherheitsmeldung | Eng definiertes Signal zum Risikotyp |
| Prüfung eines Vorfalls | Primär beim Kunden | Primär beim Kunden |
Die Architektur ergänzt damit bestehende Sicherheitskontrollen, deren Ressourcenbedarf ebenfalls relevant ist. Bei OpenAI können Sicherheitsprüfungen die Rechenlast deutlich erhöhen. Ob Private Safety Processing zusätzliche Kosten verursacht, ist bislang nicht bestätigt.
Kundeneigene Schlüssel statt Datenzugriff
Bei ZDR bleiben die Inhalte auf einer vom Kunden kontrollierten Infrastruktur. Zusätzlich entwickelt OpenAI eine Variante, bei der Daten auf OpenAI-Infrastruktur liegen, aber mit kundeneigenen Schlüsseln verschlüsselt werden. OpenAI soll keine Kopie dieser Schlüssel besitzen und damit nicht auf die Rohdaten zugreifen können.
Kunden untersuchen Warnungen und mögliche Maßnahmen zunächst anhand der Informationen in ihren eigenen Systemen. Für einen Einspruch, die Einordnung legitimer Aktivitäten oder die Untersuchung bestätigten Missbrauchs können sie freiwillig ausgewählte Informationen an OpenAI übermitteln.
Die Einführung von Unternehmens-KI hängt von der Kontrolle der Daten durch den Kunden ab, ohne direkte oder abgeleitete Nutzung über den gewählten Dienst hinaus. OpenAIs Verzicht auf Training mit Kundendaten und ZDR schaffen das nötige Vertrauen für den Einsatz, so Sunil Agrawal, Chief Information Security Officer bei Glean, sinngemäß übersetzt.
Eine gesetzliche Ausnahme bleibt bestehen
Zero Data Retention gilt nicht uneingeschränkt. OpenAI muss mutmaßliches Material über sexuellen Kindesmissbrauch gesetzlich melden. Entsprechend markierte Bilder werden auch in ZDR-Umgebungen für eine manuelle Prüfung und mögliche Meldung gespeichert.
Diese Ausnahme gehört in jede technische und vertragliche Bewertung. Unternehmen müssen genau dokumentieren, welche Datenarten verarbeitet werden, welche Speicherregeln gelten und wie Sicherheitsalarme behandelt werden.
Relevanz für Unternehmen im DACH-Raum
Für Finanzunternehmen, Gesundheitsorganisationen und forschungsintensive Betriebe kann ZDR eine wichtige Voraussetzung für den Einsatz leistungsfähiger US-Cloud-Modelle sein. Das gilt besonders bei personenbezogenen Daten, Berufsgeheimnissen und vertraulichem geistigem Eigentum.
Eine ZDR-Zusage ersetzt jedoch keine Prüfung nach DSGVO und branchenspezifischen Vorgaben. Datenwege, Schlüsselkontrolle, Verträge, gesetzliche Ausnahmen und interne Verantwortlichkeiten müssen technisch sowie rechtlich im Einzelfall validiert werden.
Private Safety Processing ist OpenAIs Antwort auf den Druck durch Self-Hosting, Open-Weight-Modelle und private Cloud-Umgebungen. Vergleichbare Anforderungen treiben auch KI-Entwicklung in der Private Cloud sowie Modelle wie Meta Muse Glimmer für den lokalen Betrieb.
Der Ansatz verbessert die Datenkontrolle innerhalb der OpenAI-Plattform, beseitigt aber nicht den Vendor-Lock-in. Modelle, Schnittstellen und Sicherheitsarchitektur bleiben proprietär. Wer langfristig austauschbare Komponenten benötigt, muss deshalb zusätzlich prüfen, ob offene Modelle oder eine eigene Infrastruktur wirtschaftlich und organisatorisch tragfähig sind.
Offene Punkte vor dem Rollout
Entscheidend wird das für September 2026 angekündigte Whitepaper. Noch fehlen Details zur technischen Mustererkennung, zu den Voraussetzungen für berechtigte ZDR-Kunden und zu möglichen Mehrkosten der Variante mit kundeneigener Verschlüsselung auf OpenAI-Infrastruktur.
Bis diese Angaben vorliegen, eignet sich Private Safety Processing vor allem als angekündigte Architektur und noch nicht als abschließend bewertbare Compliance-Lösung. Für Beschaffungsentscheidungen sollten die offenen Punkte ausdrücklich in Sicherheitsprüfung, Vertrag und Kostenmodell aufgenommen werden.