Sicherheit und Transparenz

Die Architektur und Infrastruktur unserer Plattform wurde entwickelt, um Benutzern einen hohen Schutzstandard für ihre Daten zu bieten, ist jedoch gleichzeitig so programmiert, dass sie schnell, skalierbar und flexibel sind. Durch die Verwendung der besten Cloud-Technologien.

Infrastruktur

IaaS, das ein mehrschichtiges, speziell entwickeltes End-to-End-Sicherheitsmodell verwendet. Alle Server sind zukunftssicher und werden regelmäßig unabhängigen Überprüfungen von Dritten unterliegen.

Server in der Europäischen Union und GDPR-konform;
Lastverteilung mit dynamischen Linux Nginx-Serverinstanzen;
MySQL-Engine mit automatischen täglichen Backups;
Spiegelungssystem zur Gewährleistung der Kontinuität zum System;
Automatische Überwachung der Infrastruktur und der API-Lasten;
Netzwerksicherheitsprotokolle (SSL OV, DNSSEC, DMARC);
256-Bit-Verschlüsselung und Garantie bis zu € 250.000
Instanz für Machine Learning zur Datenanalyse.
EU Cloud Code of Conduct (CoC) compliant
ISAE 3000 Type 2 Report (FINMA) compliant
ISO/IEC 27001 (ISMS) compliant

Die Architektur

Das Computersystem wird mit den besten modernen Technologien ohne die Verwendung von Frameworks geboren, um maximale Ausführungsgeschwindigkeit zu gewährleisten und die Quellen schlank und argumentativ zu halten.

Front-End-Code mit HTML5, CSS3 und Javascript
Hochleistungsoptimierter Backend-Code
Oracle- und ORM-Weltdatenbank
Der Code verwendet dedizierte Algorithmen mit streng vertraulichen internen Protokollen und aktiven Verschlüsselungssystemen sowie ein privates Netzwerk, das den schwierigsten Prozessen gewidmet ist.

Das Post-Login-System unterstützt 2FA-Authentifizierungen, Transaktions-E-Mails, Datenüberprüfung, Betrugserkennungssysteme und ein proprietäres Managementsystem zur Datenüberwachung und zur Erstellung vertikaler Bewertungssysteme, indem der Begriff RaaS (Rating as a Service) definiert wird. Alle Systeme kommunizieren mit einer zentralen API, die Anforderungen sortiert und Daten aus verschiedenen Quellen und internen Chargenanalyseverfahren zusammenstellt. Eine künstliche ML-Intelligenz (Machine Learning) analysiert die gespeicherten Daten.