--- id: CP-516 slug: maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage lang: de title: KI-Übersetzung und vertrauliche Verträge description: Wer einen Vertrag in einen Online-KI-Übersetzer kopiert, gibt seinen Inhalt preis. Was CNIL, OWASP und NIST sagen und was Beschäftigte tun. canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, „KI-Übersetzung und vertrauliche Verträge“, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: protect_data reflex: air-025 schema: G3 updated: "2026-11-03" translations: de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/traduction-automatique-ia-contrats-confidentiels/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/ai-machine-translation-confidential-contracts/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/traduccion-automatica-ia-contratos-confidenciales/ sources: - "n": 1 title: LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: "IA et RGPD : la CNIL publie ses nouvelles recommandations pour accompagner une innovation responsable" publisher: CNIL url: https://www.cnil.fr/fr/ia-et-rgpd-la-cnil-publie-ses-nouvelles-recommandations-pour-accompagner-une-innovation-responsable published: "2025-02-07" accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: "Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile" publisher: NIST url: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: Le règlement général sur la protection des données - RGPD publisher: CNIL url: https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees accessed: "2026-11-03" --- # KI-Übersetzung und vertrauliche Verträge Einen Vertrag in wenigen Sekunden mit einem Online-KI-Tool zu übersetzen, ist verlockend, vor allem wenn das Dokument in einer Sprache eintrifft, die man nicht gut liest. Der Vorgang ist einfach: Text kopieren, in eine Webseite einfügen, die übersetzte Fassung abholen. Was danach mit dem gesendeten Text geschieht, entzieht sich dem Beschäftigten. Die für diese Fiche herangezogenen Quellen behandeln Übersetzungstools nicht eigens. Sie beschreiben die Risiken von Anwendungen auf Basis von Sprachmodellen (LLM) [1][3]. Ein KI-Übersetzer gehört dazu, wenn er auf einem solchen Modell beruht. Die Fiche wendet diese Feststellungen auf einen häufigen Fall an: ein vertrauliches Dokument, das in einen Online-Dienst eingefügt wird. ## In 30 Sekunden - Wo es vorkommt: in einem Online-KI-Übersetzer, einer kostenlosen Version oder einer Browser-Erweiterung, wenn ein Beschäftigter einen Vertrag, ein Angebot oder eine Kunden-E-Mail einfügt. - Was der Angreifer will: Es gibt nicht zwingend einen Angreifer. Das Risiko entsteht, wenn ein vertraulicher Text das Unternehmen verlässt und später in den Antworten des Modells wieder auftauchen kann [1]. - Der Reflex: Nutzen Sie nur das vom Unternehmen freigegebene Übersetzungstool und fügen Sie nie sensible Klauseln, Namen oder Zahlen in einen kostenlosen Dienst ein. - Wenn es schon passiert ist: Informieren Sie unverzüglich die Sicherheitsverantwortliche oder den Datenschutzbeauftragten und nennen Sie den genutzten Dienst und den gesendeten Text. ## Direkte Fragen ### Warum sollte ein Vertrag nicht in einen kostenlosen Übersetzer eingefügt werden? Die OWASP zählt personenbezogene Daten, Finanzdaten, vertrauliche Geschäftsdaten, Sicherheitszugangsdaten und Rechtsdokumente zu den sensiblen Informationen [1]. Ein vertraulicher Vertrag vereint oft mehrere dieser Kategorien. Die OWASP warnt, dass Nutzer das Risiko verstehen müssen, unbeabsichtigt sensible Daten preiszugeben, die später in den Antworten des Modells erscheinen können [1]. ### Was geschieht mit dem Text, nachdem er gesendet wurde? Die hier zitierten Quellen beschreiben nicht die Funktionsweise eines bestimmten Dienstes. Laut OWASP müssen LLM-basierte Anwendungen Daten bereinigen, damit Nutzerdaten nicht in das Trainingsmodell gelangen, und klare Nutzungsbedingungen bieten, die eine Ablehnung dieser Wiederverwendung erlauben [1]. Die Wiederverwendung eingegebener Texte ist also ein Risiko, das die Anbieter behandeln müssen [1]. Was ein bestimmter kostenloser Dienst tut, steht in dessen Nutzungsbedingungen, nicht in dieser Fiche. ### Kann ein Modell empfangene Daten tatsächlich wiedergeben? Das NIST beschreibt ein Phänomen namens Datenmemorisierung: Bei Angriffen haben LLMs sensible Informationen aus ihren Trainingsdaten preisgegeben [3]. Das NIST hält fest, dass das Risiko für die Privatsphäre selbst bei Daten erhöht sein kann, die nur in wenigen Trainingsbeispielen vorkommen [3]. Die CNIL schreibt ihrerseits, dass manche Modelle, etwa LLMs, personenbezogene Daten enthalten können [2]. ### Gilt die DSGVO für eine Übersetzung? Enthält der Text personenbezogene Daten (Namen, Kontaktdaten von Unterzeichnenden), kommt die DSGVO ins Spiel. Die CNIL stellt klar, dass die Daten der Personen, soweit die DSGVO anwendbar ist, in den Trainingsdatenbanken, in den Modellen, die sie möglicherweise memorisiert haben, und bei der Nutzung der Modelle über Eingabeaufforderungen (Prompts) geschützt werden müssen [2]. Der Verordnungstext enthält einen Artikel zum Auftragsverarbeiter, einen zur Sicherheit der Verarbeitung und ein Kapitel zur Übermittlung von Daten in Drittländer [4]. ### Kann die Übersetzung falsch sein? Ja. Das NIST definiert Konfabulation als die Erzeugung falscher oder fehlerhafter Inhalte, die selbstsicher vorgetragen werden und den Nutzer in die Irre führen können [3]. In einem Vertrag fällt eine verfälscht wiedergegebene Klausel beim Lesen eines flüssigen Textes nicht auf. ## Wie es funktioniert Ein Online-Tool für KI-Übersetzung erhält den Text, den der Nutzer in sein Fenster einfügt. Ein Sprachmodell verarbeitet ihn, und der Text verlässt den Arbeitsplatzrechner des Beschäftigten, sobald er gesendet wird. Zu prüfen ist, was nach der Übersetzung mit dem Text geschieht. Die OWASP fordert von den Anbietern klare Richtlinien zu Aufbewahrung, Nutzung und Löschung von Daten und die Möglichkeit für Nutzer, der Verwendung ihrer Daten für das Training zu widersprechen [1]. Die OWASP fügt hinzu, dass Beschränkungen in den internen Anweisungen eines Modells nicht immer eingehalten werden und sich durch Prompt-Injection oder andere Methoden umgehen lassen [1]. Das Versprechen eines Anbieters ersetzt also keinen Unternehmensvertrag. Die CNIL erinnert daran, dass die Rechte auf Auskunft, Berichtigung, Widerspruch und Löschung bestehen, sich gegenüber einem KI-Modell aber schwer ausüben lassen können, sei es bei der Identifizierung der Personen im Modell oder bei seiner Änderung [2]. ## Was Sie tun Prüfen Sie vor dem Übersetzen, ob das Unternehmen ein freigegebenes Tool bereitstellt. Wenn ja, nutzen Sie dieses und nur dieses für jedes berufliche Dokument. Ohne freigegebenes Tool wird ein vertrauliches Dokument nicht in einen kostenlosen Dienst eingefügt. Holen Sie den Rat der Sicherheitsverantwortlichen oder der Rechtsabteilung ein, oder lassen Sie das Dokument von einem Dienstleister übersetzen, der vertraglich an das Unternehmen gebunden ist. Bei einer nicht sensiblen Passage begrenzt eine Vorbereitung die Preisgabe. Die OWASP nennt Tokenisierung und Schwärzung (Redaction) unter den Techniken, mit denen sensible Informationen vor der Verarbeitung bereinigt werden [1]. Von Hand bedeutet das, Namen, Beträge und Referenzen durch neutrale Platzhalter zu ersetzen, zum Beispiel „[Gesellschaft A]“ und „[Betrag]“, und sie anschließend in die Übersetzung zurückzusetzen. Diese Methode eignet sich nicht für einen Text, dessen Struktur selbst vertraulich ist. Lesen Sie das Ergebnis nach der Übersetzung gegen. Das NIST beschreibt das Risiko fehlerhafter, selbstsicher vorgetragener Inhalte [3]: Bei einem Vertrag prüft eine Juristin oder eine Person, die die Ausgangssprache liest, die Rechtsbegriffe, Laufzeiten und Beträge. Ist ein vertraulicher Text bereits in einen nicht freigegebenen Dienst eingefügt worden, melden Sie das sofort und warten nicht ab, ob ein Schaden entstanden ist. ## Die Fallstricke - Kostenlose Versionen: Ihre Nutzungsbedingungen entscheiden, was aus dem Text wird. Die OWASP empfiehlt, dass Anwendungen eine Möglichkeit bieten, der Wiederverwendung von Daten zu widersprechen [1], doch nichts garantiert, dass ein kostenloser Dienst sie anbietet. - Browser-Erweiterungen: Die hier zitierten Quellen erläutern ihre Funktionsweise nicht. Beschäftigte können daher nicht annehmen, dass sie den Text sorgfältiger behandeln als eine Online-Seite, und lassen sie wie jedes andere Tool freigeben. - Flüssige, aber falsche Übersetzung: Ein gut geschriebener Text ist nicht unbedingt ein richtiger Text [3]. - Unvollständige Anonymisierung: Das Entfernen eines Namens genügt nicht, wenn der Kontext die Parteien erkennbar macht. Die CNIL hält fest, dass manche Modelle anonym sind und andere nicht, was zeigt, dass Anonymität nicht von vornherein gegeben ist [2]. - Vertrauen auf angezeigte Hinweise: Eine Aussage wie „Dieser Dienst speichert nichts“ hat nur Wert, wenn sie in einer schriftlichen Zusage des Anbieters gegenüber dem Unternehmen steht. - Die Vertraulichkeitspflicht vergessen: Ein Vertrag kann verbieten, seinen Inhalt an Dritte weiterzugeben. Die hier zitierten Quellen erläutern diese Klauseln nicht, sie stehen im Vertrag selbst. ## Was das Unternehmen erwartet Die OWASP empfiehlt, Leitlinien bereitzustellen, die die Eingabe sensibler Informationen vermeiden, und Schulungen zu bewährten Verfahren für den sicheren Umgang mit LLMs anzubieten [1]. Für Beschäftigte heißt das: eine klare Teamregel, welches Tool, für welche Dokumente, mit welcher Gegenlesung. ## Quellen 1. OWASP, „LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure“. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm022025-sensitive-information-disclosure/ (abgerufen am 3. November 2026) 2. CNIL, „IA et RGPD : la CNIL publie ses nouvelles recommandations pour accompagner une innovation responsable“, 7. Februar 2025. https://www.cnil.fr/fr/ia-et-rgpd-la-cnil-publie-ses-nouvelles-recommandations-pour-accompagner-une-innovation-responsable (abgerufen am 3. November 2026) 3. NIST, „Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile“. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf (abgerufen am 3. November 2026) 4. CNIL, „Le règlement général sur la protection des données - RGPD“. https://www.cnil.fr/fr/reglement-europeen-protection-donnees (abgerufen am 3. November 2026) --- Originalquelle: Cyberpedia, die öffentliche Enzyklopädie zu Cybersicherheit und KI von Brain. Kanonische Version: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/maschinelle-ubersetzung-ki-vertrauliche-vertrage/ Sie dürfen diesen Text unter der Lizenz CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) frei weiterverwenden, sofern Sie „Brain, Cyberpedia“ mit einem Link auf die obige Adresse nennen.