Aktualisiert am 21. September 2026: Seit Tracker v6.2.6 ist die automatische Foto-Prüfung voreingestellt aus; eingerichtet wird sie vom Admin in der App.
Warum Foto-Analyse ein Datenschutz-Thema ist
Der Chastity Tracker kann Fotos auswerten — etwa um handschriftliche Kontroll-Codes zu lesen, Siegelnummern zu prüfen oder das getragene Gerät zu erkennen. Das ist praktisch: Ein Foto-Nachweis lässt sich so automatisch verifizieren, statt dass der Keyholder jedes Bild manuell prüft.
Nur: Diese Fotos sind sensibel. Sie zeigen intime Situationen, und selbst ein scheinbar harmloses Bild eines handschriftlichen Codes ist Teil eures privaten Setups. Wenn solche Bilder zur Prüfung an einen externen KI-Dienst gehen, verlassen sie eure Kontrolle. Genau das ist der Punkt, an dem aus einer Komfort-Funktion ein Datenschutz-Thema wird. Voreingestellt ist die Foto-Prüfung deshalb aus; wer sie einschaltet, legt als Admin in der App fest, wohin die Bilder gehen. Die lokale Auswertung, um die es hier geht, ist eine dieser Wahlmöglichkeiten.
Die Alternative: ein eigenes Vision-Modell
Statt die Fotos an einen externen Dienst zu geben, könnt ihr im Self-Hosting ein eigenes Vision-Modell direkt auf eurer Hardware betreiben. Werkzeuge wie Ollama machen das zugänglich: Ein lokales Modell — etwa ein LLaVA-artiges Vision-Modell, das auf dem CLIP-Encoder aufbaut — verarbeitet das Bild komplett auf eurem Server.
Der entscheidende Unterschied: Die Bild-Kodierung passiert lokal, bevor überhaupt ein Modell antwortet. Es gibt keinen Zwischen-Aufruf an einen externen Dienst — und auch keinen stillen Rückfall darauf, wenn das lokale Modell ausfällt; ein Foto gilt dann als nicht geprüft. So eingestellt, verlassen eure intimen Fotos euren eigenen Server nie.
Wie das in der Praxis aussieht
In einem Self-Hosting-Setup läuft neben dem Tracker-Container ein Ollama-Dienst mit einem geladenen Vision-Modell. Wenn ein Foto-Nachweis eintrifft:
- Das Bild wird auf eurem Server gespeichert.
- Der Tracker reicht es an das lokale Modell weiter.
- Das Modell liest den Code, prüft die Siegelnummer oder erkennt das Gerät.
- Das Ergebnis fliesst in den Tracker zurück — so eingestellt, war das Bild nie ausserhalb eurer Hardware.
Ehrliche Einordnung: Aufwand und Hardware
Das klingt ideal, hat aber einen Preis. Lokale Vision-Modelle brauchen ordentlich Rechenleistung — für ein brauchbares 7B-Modell solltet ihr mit mehreren Gigabyte VRAM rechnen. Auf einem kleinen Mini-PC ohne GPU läuft das langsam oder gar nicht. Hinzu kommt der Einrichtungsaufwand: Ollama installieren, ein Modell auswählen, die Anbindung im Admin-Bereich der App eintragen.
Kurz: Lokale KI ist nur im Self-Hosting sinnvoll, und nur dann, wenn ihr die passende Hardware habt und bereit seid, euch einzuarbeiten.
Die anderen Wege ehrlich genannt
Lokale KI ist nicht der einzige Weg:
- Ganz ohne KI — die Voreinstellung: Die Beurteilung liegt beim menschlichen Keyholder, der jedes Foto von Auge prüft. Das ist die datensparsamste Option überhaupt und braucht keinerlei zusätzliche Infrastruktur.
- Externer KI-Dienst mit eigenem Schlüssel: Bequem, keine eigene Hardware nötig — als Admin tragt ihr in der App einen API-Schlüssel für Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Mistral oder einen anderen kompatiblen Dienst ein. Dafür verlassen die Bilder zur Prüfung euer System und gehen an diesen Anbieter. Eine legitime Wahl, wenn euch der Komfort wichtiger ist als die maximale Daten-Souveränität — solange ihr wisst, was ihr abgebt.
Ein Hinweis zum Portal
Das Portal (portal.chastitytracker.ch) ist ein kostenloser Freundschaftsdienst, bei dem Instanzen auf trublues Server laufen — dort habt ihr keine eigene Datenkontrolle über die Hardware. Neue Portal-Instanzen bekommen keinen KI-Schlüssel mit; auf Dauer läuft die Foto-Prüfung auch dort nur mit dem Dienst, den ihr als Admin eurer Instanz selbst eintragt. Wer maximale Souveränität über intime Fotos will, kommt am eigenen Self-Hosting nicht vorbei.