Das patentierte GRID-Verfahren überträgt Prinzipien der Zugriffskontrolle auf die LLM-Generierung und schafft so eine neue Grundlage für kontrollierte KI in PIAM- und Access-Control-Umgebungen.
Das Patent schützt die Technologie hinter GRID, die rollenbasierte Zugriffsregeln direkt in den Generierungsprozess von LLMs integriert. Daraus ergeben sich wichtige Anwendungsmöglichkeiten für den Einsatz von KI in Zutrittskontrolle und PIAM.
München, Oktober 2026 – Die evolutionID GmbH hat das europäische Patent EP4687028 für „System and Methods for Scalable Guard Rails for LLMs in Code Generation“ erhalten.
Das Patent umfasst eine im Rahmen von GRID entwickelte Technologie. Sie ist Teil der Forschungsarbeit von evolutionID zur Frage, wie sich steuern lässt, was Large Language Models innerhalb definierter Berechtigungen generieren dürfen.
Je stärker KI in operative Systeme wie Physical Identity and Access Management (PIAM) integriert wird, desto wichtiger wird neben der Frage, was eine KI kann, auch eine zweite: Was darf sie im Namen der Person tun, die mit ihr interagiert? GRID setzt genau hier an – bereits während der Generierung.
In einem herkömmlichen Ansatz kann ein LLM zunächst einen Befehl generieren, während Berechtigungs- oder Policy-Prüfungen erst anschließend erfolgen. GRID verfolgt einen anderen Ansatz. Rollenbasierte Zugriffsregeln können direkt in den Decoding-Prozess integriert werden. Dadurch wird bereits während der Generierung eingeschränkt, welche Ausgaben dem Modell überhaupt zur Verfügung stehen.
In der Praxis bedeutet das beispielsweise: Hat ein Nutzer die Berechtigung, Informationen zu lesen, aber nicht zu verändern oder zu löschen, können diese Einschränkungen auch bestimmen, welche Befehle das LLM im Namen dieses Nutzers generieren kann.
Das ist besonders für Zutrittskontrolle und PIAM relevant, wenn KI über reine Informationsabfragen hinausgeht und beginnt, mit Systemen, Workflows und administrativen Funktionen zu interagieren. Das zugrunde liegende Prinzip ist aus dem Identity- & Access-Management bekannt: Die Berechtigungen eines Nutzers bestimmen, was er tun darf. GRID überträgt dieses Prinzip auf den Generierungsprozess der KI, die in seinem Auftrag handelt.
„Der entscheidende Punkt bei GRID ist nicht einfach nur Constrained Decoding. Die patentierte Technologie ermöglicht es GRID, als Access-Control-Layer für die Codegenerierung durch LLMs zu fungieren. Dadurch können die Berechtigungen eines Nutzers bestimmen, was das Modell überhaupt generieren kann. Gleichzeitig konnten wir zeigen, dass dies bei Performance und Genauigkeit wettbewerbsfähig mit führenden Decoding-Technologien möglich ist. Genau hier kommen für uns KI und Zugriffskontrolle zusammen.“ — Mohsen Arjmandi, CTO, evolutionID GmbH
Die Technologie hinter GRID wurde außerdem im Vergleich zu etablierten Verfahren für Grammar-Constrained Decoding untersucht.
Die im Rahmen der GRID-Forschung veröffentlichten Benchmarks vergleichen Performance und Genauigkeit unter anderem mit Bibliotheken wie llguidance und XGrammar. Die Ergebnisse zeigen, dass Rollen- und Policy-Beschränkungen integriert werden können, während GRID hinsichtlich Performance und Genauigkeit mit aktuellen Grammar-Decoding-Ansätzen wettbewerbsfähig bleibt. Die zugrunde liegende Forschung beschreibt darüber hinaus explizite Garantien hinsichtlich Korrektheit, Vollständigkeit, Terminierung und Rechenaufwand pro Token.
Das Paper „GRID: Grammar-Railed Decoding for Enterprise SQL Generation“ wurde außerdem für den Workshop „VeriCodeGen: AI for Verifiable Coding“ auf der NeurIPS 2026 in Atlanta angenommen. Der Workshop beschäftigt sich mit Forschung zu überprüfbarem und zuverlässigem KI-generiertem Code und findet im Dezember im Rahmen der NeurIPS 2026 statt.
Für evolutionID baut GRID auf einem langjährigen Fokus auf Identitäten, Berechtigungen und kontrollierten Zugriff auf.
Je mehr KI in der Lage ist, direkt mit Zutritts- und Berechtigungssystemen zu interagieren, desto wichtiger wird es, diese Prinzipien auch auf die KI selbst anzuwenden. Das Ziel besteht nicht nur darin, bestehende Systeme um KI-Funktionen zu ergänzen, sondern klar und durchsetzbar zu definieren, welche Aktionen eine KI ausführen darf.
Das europäische Patent markiert einen wichtigen Meilenstein dieser Arbeit und schützt den zugrunde liegenden Ansatz, der vom Forschungsteam von evolutionID entwickelt wurde.
„Diese Arbeit setzt einen wichtigen Maßstab dafür, wohin sich PIAM unserer Ansicht nach entwickeln muss. Innovation im Access Management bedeutet nicht nur, heutige Anforderungen zu lösen, sondern auch vorauszudenken, wie Technologien wie KIkünftig verändern werden, wie Zutritt und Berechtigungen verwaltet werden.“ — Ali Gülüm,CEO, evolutionID GmbH
GRID, kurz für Grammar-Railed Decoding, ist eine von EvolutionID entwickelte Technologie für Grammar-Constrained Decoding. Sie wurde entwickelt, um strukturelle und rollenbasierte Einschränkungen bereits während der LLM-Generierung anzuwenden, anstatt sich ausschließlich auf eine nachträgliche Validierung der erzeugten Ausgabe zu verlassen.
Weiterführende technische Informationen zu GRID, einschließlich Architektur, Garantien, Einschränkungen und Benchmarks, finden Sie in den Technischen Einblicken von evolutionID sowie im veröffentlichten Forschungspapier.
