Vertrauen & Sicherheit

Privacy by Design: Datenschutz als Architekturprinzip

Datenschutz ist kein Feature, das man nachträglich hinzufügt — sondern ein Prinzip, das die gesamte Architektur durchzieht. Pseudonymisierung, Zero-Knowledge, Verschlüsselung und Microservice-Isolation sind in jede Ebene eingebaut.

Sechs Architekturprinzipien

Pseudonymisierung auf Datenbankebene

Kognitive Profile werden nicht mit Klarnamen gespeichert. Eine kryptografische Trennung zwischen Identitätsdaten und Lerndaten macht Re-Identifikation technisch unmöglich — selbst für Administratoren.

Zero-Knowledge bei kognitiven Profilen

Lehrkräfte sehen Stärken und Empfehlungen, nie Rohdaten. Eltern sehen verständliche Zusammenfassungen. Niemand sieht den vollständigen Datensatz eines Kindes — das System arbeitet mit aggregierten Erkenntnissen.

Verschlüsselung at Rest & in Transit

Alle Daten auf der Festplatte verschlüsselt (AES-256), alle Kommunikation über TLS 1.3. Selbst bei physischem Zugriff auf Server sind die Daten geschützt.

Microservice-Isolation

Jeder Dienst (Auth, Noten, Lernprofile, Kommunikation) läuft als eigenständiger Microservice mit eigener Datenbank. Ein kompromittierter Dienst hat keinen Zugriff auf andere Daten.

Kein Tracking, keine Werbung, kein Datenverkauf

Keine Analytics-Tracker, keine Werbe-IDs, keine Weitergabe an Dritte. Das Geschäftsmodell basiert auf Schullizenzen — Daten sind kein Produkt.

Open-Source KI-Modelle

Alle KI-Modelle (KAN, Embedding, Tutoring) laufen lokal auf eigenen Servern. Keine Daten fließen an OpenAI, Google oder andere KI-Anbieter. Vollständige Kontrolle über den gesamten KI-Stack.

Sicherheit auf jeder Ebene

Layer 1

Netzwerk

TLS 1.3, Envoy Gateway mit Rate Limiting, IP-Filterung für Admin-Zugriffe, DDoS-Schutz auf Infrastrukturebene.

Layer 2

Authentifizierung

Eigener Auth-Service mit bcrypt-Hashing, Session-Tokens mit kurzer Lebensdauer, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) mit 6 Rollen.

Layer 3

Datenhaltung

PostgreSQL mit Row-Level Security, automatische Partitionierung nach Schuljahr, Pseudonymisierung durch kryptografische Trennung.

Layer 4

KI-Verarbeitung

Alle Modelle on-premise, keine Cloud-KI-APIs, Inference-Daten werden nicht für Training verwendet, Modelle pro Schule isolierbar.

Ohayo School vs. andere Anbieter

FunktionOhayo SchoolAndere Anbieter
Pseudonymisierung auf DB-Ebene
Zero-Knowledge Architektur
Verschlüsselung at Rest⚠️
Microservice-Isolation
Kein Tracking / Keine Werbung⚠️
KI-Modelle lokal gehostet
On-Premise-Option verfügbar
Quellcode einsehbar

On-Premise-Option

Für Schulträger mit besonderen Sicherheitsanforderungen bieten wir die komplette Plattform als On-Premise-Installation an. Alle Dienste laufen dann auf Ihren eigenen Servern — kein Datentransfer zu externen Rechenzentren. Vollständige digitale Souveränität.

ComplianceWie wir DSGVO konkret umsetzenAVV, Löschfristen, Einwilligungsmanagement

Datenschutz, dem Eltern und Lehrkräfte vertrauen

Erleben Sie Privacy by Design live in einer persönlichen Demo.

Demo anfragen