Netzwerkebene oder Endpunktebene.
Wählen Sie danach, wo die KI-Nutzung stattfindet.
WitnessAI und Aona steuern beide die KI-Nutzung der Belegschaft, setzen aber an unterschiedlichen Punkten an. WitnessAI überwacht auf Netzwerkebene ohne Endpunkt-Agent. Aona überwacht am Endpunkt über den Browser, den nativen Desktop und den Agenten. Die Unterschiede liegen in Abdeckung, Deployment-Modell, Skalierung und der Art und Weise, wie Sie evaluieren können.
Einheitliche Plattform für KI-Sicherheit und -Governance mit Transparenz auf Netzwerkebene, intent-basierter ML-Richtlinie und Audit-Trails für Unternehmen.
Die Workforce AI Security-Plattform, speziell für den regulierten Mittelstand entwickelt, mit breiterer Endpunktabdeckung als die etablierten Anbieter, einer einfacheren Testphase und Hard-Block-DLP für KI-Prompts und -Dateien.
Wählen Sie WitnessAI, wenn Sie ein großes US-Unternehmen sind, das Transparenz auf Netzwerkebene ohne Bereitstellung eines Endpunkt-Agenten möchte und Wert auf Markenbekanntheit und eine große installierte Basis legt. Wählen Sie Aona, wenn Sie im regulierten Mittelstand sind, eine Endpunktabdeckung möchten, die native Desktop-KI-Apps und die Nutzung auf nicht verwalteten Geräten erfasst, heute eine Multi-Region-Datenresidenz benötigen und eine 90-tägige Self-Service-Testphase mit Hard-Block-DLP für Prompts und Dateien möchten.
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Wann Sie was wählen
Fünf Szenarien. Die ehrliche Antwort für jedes einzelne.
Sie möchten KI-Transparenz, ohne einen Endpunkt-Agenten bereitzustellen.
WitnessAI prüft auf Netzwerkebene und sieht daher den KI-Datenverkehr ohne Browser-Plugin oder Geräte-Agenten. Aona benötigt sein Browser-Plugin oder den nativen Endpunkt auf dem Gerät. Es gibt in Aona keinen reinen Netzwerk- oder reinen IdP-Log-Modus.
Sie sind ein großes Unternehmen und Marke, Finanzierung sowie installierte Basis sind Beschaffungskriterien.
WitnessAI ist gut finanziert, hat eine stärkere Markenbekanntheit und geht im Großunternehmensmaßstab weiter. Wenn das ausschlaggebende Kriterien sind, haben sie hier die Nase vorn.
Sie müssen native Desktop-KI-Apps, lokale KI und die Nutzung auf privaten oder nicht verwalteten Geräten erfassen.
Aona prüft über drei Ebenen: Browser-Plugin, native Desktop-Endpunkt-App und KI-Agenten-Prüfung (begrenzte Einführung). Damit erreicht es native Desktop-Apps wie ChatGPT, Copilot und Claude Desktop sowie lokale KI, die ein rein netzwerkbasierter Ansatz übersehen kann.
Sie sind ein regulierter Käufer in der EU, Großbritannien oder APAC, der eine Datenresidenz in der Region benötigt.
Aona bietet heute eine Multi-Region-Datenresidenz in Australien, Frankreich, Großbritannien, Deutschland, den USA, Singapur und Hongkong. WitnessAI ist US-zentriert, sodass Residenzanforderungen für die EU, Großbritannien und APAC auf Aonas Seite besser erfüllt werden.
Sie möchten Hard-Block-DLP für Dateien plus layouterhaltende Schwärzung und eine Self-Service-Testphase.
Aona bietet eine produktive Dateischwärzung, die das DOCX- und Excel-Layout mit längengleichem, entitätsklassenbewusstem Ersatz erhält, plus Hard-Block-DLP für Prompts und Dateien, verfügbar in einer 90-tägigen Self-Service-Testphase.
Was jedes Tool tatsächlich leistet
Drei Spalten auf der Aona-Seite, weil die Browser-Erweiterung und die native Endpunkt-App unterschiedliche Bereiche abdecken. Kunden mit nur der Browser-Erweiterung sehen weniger grüne Häkchen als Kunden mit beiden.
| Funktion | Aona Browser-Erweiterung | Aona native App | WitnessAI |
|---|---|---|---|
| Erkennen | |||
| Transparenz des KI-Datenverkehrs auf Netzwerkebene (kein Endpunkt-Agent) | Endpunktbasiert, nicht netzwerkbasiert | Endpunktbasiert, nicht netzwerkbasiert | Kern der Plattform |
| Erkennung von Shadow-AI-Tools auf verwalteten Geräten | Browser-Oberfläche | Browser plus native KI-Apps | Erkennung auf Netzwerkebene |
| Abfangen nativer Desktop-KI-Apps (ChatGPT, Copilot, Claude Desktop) | Plus generische Prozesssignatur-Erkennung | Auf Netzwerkebene sichtbar, wenn der Datenverkehr im Umfang liegt | |
| KI-Agenten-Prüfung (Prozess, Netzwerk, MCP) | Begrenzte Einführung: Prozess, Netzwerk, MCP | Agententransparenz auf Netzwerkebene | |
| Steuern | |||
| Hard-Block-DLP für KI-Prompts | Modal pausiert, keine Umgehung | Intent-basierte ML-Richtlinie | |
| Hard-Block-DLP für Datei-Uploads | Dateikontrollen auf Netzwerkebene | ||
| Intent-basierte Richtlinie aus ML-Klassifizierung | Entitätsklassen- und regelbasiert | Entitätsklassen- und regelbasiert | Zentrales Unterscheidungsmerkmal |
| Governance-Durchsetzung bei führenden Assistenten (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Bing) | Auf Netzwerkebene über alle Dienste hinweg | ||
| Schützen | |||
| Dateischwärzung mit Layouterhalt (DOCX / Excel) | Längengleich, in Produktion | Längengleich, in Produktion | Netzwerkkontrollen, keine Schwärzung im Dokument |
| Multi-Region-Datenresidenz | 7 Regionen (AU, FR, UK, DE, US, SG, HK) | 7 Regionen (AU, FR, UK, DE, US, SG, HK) | US-zentriert |
| Microsoft Sentinel SIEM-Integration (OCSF) | In Produktion | In Produktion | Audit-Trails, SIEM über die Plattform |
| Betrieb | |||
| Deployment-Modell | Endpunkt (Browser-Plugin) | Endpunkt (native App) | Netzwerkebene |
| Testmodell | 90 Tage Self-Service | 90 Tage Self-Service | Vertriebsgeführte Evaluierung |
| macOS im Unternehmensmaßstab (über MDM verwaltet) | Derzeit nur manuelle Installation | Netzwerkebene, kein Geräte-Agent | |
Basierend auf der Anbieterdokumentation, Stand April 2026. Schreiben Sie an trust@aona.ai, wenn Sie einen sachlichen Fehler finden.
Was die Einführung jeder Lösung erfordert
- Microsoft Intune (Windows-MDM, einziger verfügbarer Weg)
- Microsoft Entra (Admin-SSO und Benutzer-/Gruppensynchronisierung)
- Netzwerk-Routing oder Proxy-Integration
- Identitätsanbieter für SSO
Wo beide an ihre Grenzen stoßen
Aus öffentlichen Dokumenten und Kundengesprächen. Wenn Sie einen sachlichen Fehler finden, schreiben Sie an trust@aona.ai.
- Weniger Finanzierung, Markenbekanntheit und installierte Basis bei Großunternehmen als WitnessAI.
- Erfordert das Browser-Plugin oder den nativen Endpunkt auf dem Gerät. Kein reiner Netzwerk- oder reiner IdP-Log-Modus.
- Auf den regulierten Mittelstand ausgerichtet, daher geht Aona im Großunternehmensmaßstab nicht so weit wie WitnessAI.
- Die Transparenz auf Netzwerkebene kann native Desktop-KI-Apps, lokale KI und die Nutzung auf privaten oder nicht verwalteten Geräten übersehen, die ein Endpunktansatz erfasst.
- US-zentriert, daher ist die regionale Datenresidenz für die EU, Großbritannien und APAC schwächer als die Sieben-Regionen-Abdeckung von Aona.
- Vertriebsgeführte Evaluierung statt einer Self-Service-Testphase.
Migrating from WitnessAI
WitnessAI und Aona schließen sich auf Architekturebene nicht gegenseitig aus: Eines überwacht das Netzwerk, das andere den Endpunkt. Wenn Sie sich für eines entscheiden, ist der ehrliche Weg eine 90-tägige kostenlose Aona-Testphase parallel zu einer WitnessAI-Evaluierung. Wählen Sie danach, wo Ihr KI-Risiko tatsächlich liegt. Wenn der Großteil aus nativen Desktop-Apps, lokaler KI und nicht verwalteten Geräten besteht, ist die Endpunktebene wichtiger. Handelt es sich um Browser-Datenverkehr in großem Maßstab über ein verwaltetes Netzwerk, kann die Netzwerkebene ausreichen.
- Bestehender Identitätsanbieter (Microsoft Entra oder ein beliebiger OIDC- / SAML-Anbieter)
- Bestehendes MDM (Intune)
- Netzwerkkontrollen, die den verwalteten Datenverkehr bereits leiten
- Vertriebsgeführte, kostenpflichtige Evaluierung für KI-DLP
- Reine Netzwerktransparenz, die die KI-Nutzung auf nativem Desktop und nicht verwalteten Geräten übersieht
- Dateibehandlung, die sich auf Blockieren und Kennzeichnen beschränkt
- Doppelte Browser-DLP-Erweiterungen im selben Browser
- Manuelle Vorfalltriage, wenn die Trendberichterstattung von Aona zu Richtlinienverstößen Ihren Berichtsbedarf für den Vorstand abdeckt
Testen Sie Aona neben WitnessAI, mit Ihrem echten Datenverkehr
90-tägige kostenlose Self-Service-Testphase. Wird in weniger als einer Stunde am Endpunkt über Intune und Entra implementiert, damit Sie sehen, was die Transparenz auf Netzwerkebene übersieht. Keine Verpflichtung.