AI Governance: Abdeckung mit Jamf Extender erweitern

Was ist AI Governance?

AI Governance schließt die Lücke zwischen „wir haben KI erlaubt" und „wir können nachweisen, dass sie flottenweit korrekt konfiguriert ist." Angeboten über Jamf for Mac, bietet es IT- und Sicherheitsteams zwei integrierte Fähigkeiten: AI Visibility liefert ein Nahezu-Echtzeit- Inventar darüber, welche KI-Tools ausgeführt werden, was sie tun und womit sie sich verbinden. AI Policies übersetzt die Unternehmenskontrollen jedes KI-Tools in verständliche Auswahlmöglichkeiten und liefert sie als OS-erzwungene verwaltete Einstellungen aus. Zusammen beantworten sie die drei Fragen, die Prüfer und die Führungsebene stellen: Was läuft, ist es richtig konfiguriert und können Sie es nachweisen.

Mehr über AI Governance erfahren

Was Jamf Extender ergänzt

• Windows Policy Export: Laden Sie AI-Governance-Richtlinien als sofort einsatzbereite Bundles zum Hochladen in jede MDM- oder UEM-Lösung herunter und erzwingen Sie so mühelos KI-Tool-Konfigurationen auf Windows-Endpunkten neben Ihrer macOS- und mobilen Flotte.

• Echtzeit-Sichtbarkeit des Sperrstatus: Sehen Sie auf einen Blick, welche KI-Tools bereits gesperrt sind, bevor Sie bereitstellen. Grüne Statusanzeigen zeigen die aktuelle Abdeckung und helfen Ihnen, unnötige Arbeit zu vermeiden und Ihre Durchsetzungslage sofort zu verstehen.

• Optimierter Bereitstellungs-Arbeitsablauf: Stellen Sie Custom Prevent Lists (Endpunktkontrollen) und Domain-Sperren (Netzwerkkontrollen) direkt aus dem AI-Visibility-Dashboard in Jamfs Sicherheitstools bereit, ohne Kontextwechsel zwischen Portalen oder manuelle Listenerstellung.

• Automatische Duplikaterkennung: Die Erweiterung überspringt intelligent Signing-IDs und Domains, die bereits gesperrt sind, und liefert Ihnen so eine übersichtliche Bereitstellungszusammenfassung und verhindert unnötige doppelte Einträge.

• Portalübergreifende Orchestrierung: Jamf Extender leitet Bereitstellungen automatisch an die korrekten Jamf Cloud-Portale weiter, basierend auf Ihrer Jamf Extender Portal Group-Konfiguration, wodurch manuelle Nachschlagevorgänge und Konfigurationsfehler entfallen.

Wer am meisten profitiert:

Organisationen, die mehrere Umgebungen verwalten (Produktion, Staging, Dev) oder häufig AI-Governance-Richtlinien anpassen, werden die Sichtbarkeit und Bereitstellungsgeschwindigkeit zu schätzen wissen. Teams, die eine Echtzeit-Bestätigung ihrer Durchsetzungslage über die Jamf-Sicherheitstools hinweg wünschen, werden die integrierten Statusanzeigen besonders wertvoll finden.

Übersicht

Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Jamf Extender über AI Governance in Jamf Account verwenden. Jamf Extender fügt dem AI-Visibility-Dashboard Fähigkeiten hinzu, um die Nutzung von KI-Tools anzuzeigen und zusätzliche Endpunkt- und Netzwerksperren für identifizierte KI-Tools in Ihrer Umgebung bereitzustellen. Jamf Extender fügt außerdem direkt im AI-Policies-Builder eine Download-Option hinzu, mit der Sie jede Richtlinie als sofort einsatzbereites Bundle für Windows-Endpunkte per Upload in Ihr MDM oder UEM Ihrer Wahl exportieren können.

Was Sie erreichen werden:

1. KI-Tool-Nutzung in Jamf Account AI Visibility anzeigen
2. Custom Prevent Lists (Jamf Protect) und Custom Domain Blocks (Security Cloud) bereitstellen
3. AI-Governance-Sperren überprüfen und verwalten
4. (Optional) AI-Governance-Richtlinienkonfiguration auf Windows-Endpunkten bereitstellen

Benötigte Zeit: 2-5 Minuten pro Bereitstellung

Voraussetzungen

✅ Jamf Extender installiert und konfiguriert (siehe Jamf Extender-Einrichtung unten)
✅ Portal Groups konfiguriert, die Jamf Pro mit Protect und/oder Security Cloud verknüpfen
✅ Admin-Zugriff auf:

• Jamf Account AI Governance
• Jamf Protect-Instanz (mit Schreibberechtigungen für Custom Prevent Lists)
• Jamf Security Cloud-Instanz (optional, für Domain-Sperren)

Name: Production Environment
Jamf Pro: https://myorg.jamfcloud.com
Security Cloud: Customer ID 12345
Jamf Protect: https://overview.protect.jamfcloud.com

Teil 1: AI Visibility-Dashboard & Bereitstellung

Jetzt der spaßige Teil! Stellen Sie AI-Governance-Sperren aus Jamf Account bereit.

Auf AI Visibility zugreifen

1. Navigieren Sie zu Jamf Account: account.jamf.com
2. Melden Sie sich mit Ihren Jamf-Anmeldedaten an
3. Gehen Sie zu: AI Governance → AI Visibility
4. Wählen Sie Ihre Umgebung (falls Sie mehrere verwalten)

Was Sie sehen werden:

• Zähler „N unique products in use"
• Produktkarten für jedes erkannte KI-Tool (z. B. Claude, Cursor, ChatGPT)
• Jede Karte zeigt:
  • Produktname und Bundle-ID
  • Launchers (Signing-IDs für die Haupt-App)
  • Commands (Signing-IDs für Hilfsprozesse)
  • Ereigniszählungen über das ausgewählte Zeitfenster

Sperrstatus-Anzeigen verstehen

Jamf Extender fügt Echtzeit-Statusanzeigen ein, die zeigen, was bereits gesperrt ist:

Bevor Sie irgendetwas anklicken, achten Sie auf:

• Grüne Pille neben Produkten: „✓ Block Configured in Protect"
• Grüne Pille neben Prozessen: „✓ Block Configured"
• Zusammenfassungs-Pille in der Kopfzeile:
  • „✓ All prevent lists configured (N)" – Alles ist gesperrt
  • „N of M signing IDs blocked in Protect" – Teilweise Abdeckung

Diese Anzeigen erscheinen automatisch – keine Konfiguration erforderlich. Sie prüfen Ihre Protect-Instanz in Echtzeit. Beim ersten Laden kann es einen Moment dauern, bis sie erscheinen.

Sperren bereitstellen (alle Produkte)

Um alle auf der Seite erkannten KI-Tools zu sperren:

1. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Configure Additional Blocks"

   • Befindet sich LINKS vom Zähler „N unique products in use"
   • Deckt ALLE Produkte auf der Seite ab

2. Anmeldedaten-Prüfung (erfolgt automatisch):

   • Die Erweiterung ermittelt Ihre Protect-Instanz aus der Umgebungs-UUID
   • Prüft, ob die Anmeldedaten schreibfähig sind (nicht schreibgeschützt)
   • Falls schreibgeschützt: Zeigt einen Fehler mit Einrichtungsanweisungen an
   • Falls bereit: Öffnet das Bereitstellungs-Modal

3. Wählen Sie, was gesperrt werden soll:

   Custom Prevent Lists:

   • Produkte werden mit Kontrollkästchen gruppiert
   • Jedes Produkt hat:
     • ☐ Kontrollkästchen für Produkt-Bundle-ID (z. B. com.anthropic.claudefordesktop)
     • ☐ Ein Kontrollkästchen pro Launcher/Command-Signing-ID ✅ Wichtige Punkte:
   • Das Aktivieren von Kopfzeilen-Kontrollkästchen aktiviert alle Unter-Kontrollkästchen
   • Unter-Kontrollkästchen sind UNABHÄNGIG
   • Standardmäßig ist nichts aktiviert
   • Bereits gesperrte IDs zeigen ein grünes „Already blocked"-Badge

   Custom Domain Blocks:

   • (Falls Security Cloud in der Portal Group konfiguriert ist)
   • Jedes Produkt zeigt seine bekannten Domains
   • Aktivieren Sie zu sperrende Domains (z. B. claude.ai, claude.com)
   • Domain-Sperren gelten für macOS-, iOS-, iPadOS-, VisionOS-, Android- und Windows-Endpunkte

4. Klicken Sie auf „Deploy"

5. Ergebnisse:

   • Erfolgszähler: „Created N Prevent Lists, Skipped M duplicates"
   • Alle bereits vorhandenen Einträge werden automatisch übersprungen
   • Prevent Lists sind in allen bereitgestellten Plans sofort aktiv

Auf dem finalen Bildschirm sind Schaltflächen vorhanden, um direkt zu Protect oder Security Cloud zu gelangen und die hinzugefügten Sperren zu sehen

Sperren bereitstellen (einzelnes Produkt)

Um nur ein KI-Tool zu sperren:

1. Suchen Sie die Produktkarte (z. B. „Claude")
2. Klicken Sie auf den Link „Block {Product}"
   • Befindet sich im Steuerungscluster der Karte (neben der Tagesbereichsauswahl)
3. Folgen Sie demselben Bereitstellungsablauf wie oben (beschränkt nur auf dieses Produkt)

Auf dem finalen Bildschirm sind Schaltflächen vorhanden, um direkt zu Protect oder Security Cloud zu gelangen und die hinzugefügten Sperren zu sehen

Bereitstellung überprüfen

In Jamf Protect:

1. Gehen Sie zu: Configuration → Prevent Lists
2. Suchen Sie nach neuen Einträgen mit Namen wie:
   • „Block AI Tool: com.anthropic.claudefordesktop"
   • „Block AI Tool: com.openai.chatgpt.atlas"
3. Jeder hat:
   • Type: Custom Prevent List

In Jamf Security Cloud:

1. Gehen Sie zu: Policies → Content filtering policy → Custom rules
2. Suchen Sie nach neuen benutzerdefinierten Domain-Sperren
3. Überprüfen Sie, ob die Domains aufgeführt und den Gruppen zugewiesen sind, denen sie zugewiesen sein sollen

Zurück in AI Visibility:

• Aktualisieren Sie die Seite
• Grüne „✓ Block Configured"-Badges sollten neben den bereitgestellten Elementen erscheinen

Bewährte Verfahren

1. Verwenden Sie beschreibende Portal-Group-Namen

Gute Namen: „Production", „Dev - US East", „QA Environment"
Schlechte Namen: „Test", „Group 1", „asdf"

Warum: Sie werden mehrere Portal Groups haben, wenn Sie mehrere Umgebungen verwalten.

2. Überwachen Sie die Wirksamkeit der Prevent Lists

Nach der Bereitstellung:

1. In Jamf Protect: Alerts → View All
2. Filtern nach: Prevent List-Sperren
3. Prüfen Sie, ob KI-Tools tatsächlich gesperrt werden

Warum: Validiert, dass Ihre Bereitstellung in der Produktion funktioniert.

3. Ausnahmen zulassen

Um ein bestimmtes KI-Tool zuzulassen (z. B. Claude für Entwickler):

Option 1 – Seine Sperren nicht bereitstellen:

• Aktivieren Sie bei der Bereitstellung einfach nicht dessen Kontrollkästchen
• Andere Tools werden gesperrt, dieses bleibt offen

Option 2 – Prevent Lists entfernen:

• In Jamf Protect: Configuration → Prevent Lists
• Suchen Sie die Liste „Block AI Tool: com.anthropic.claudefordesktop"
• Löschen Sie sie
• Das Tool ist jetzt zugelassen
• In Jamf Security Cloud → Policies → Content filtering policy → Custom rules
• Entfernen Sie alle Regeln, die nicht mehr erforderlich sind

Teil 2: Windows AI Policy-Bereitstellung (optional)

Über das Sperren von KI-Tools auf Netzwerk- und Prozessebene hinaus können Sie Richtlinienkonfigurationen auch direkt für KI-Anwendungen auf Windows-Endpunkten bereitstellen. Dies ist besonders nützlich für Organisationen, die Folgendes benötigen:

• KI-Tools mit organisationsgenehmigten Einstellungen konfigurieren (z. B. genehmigte Modelle, API-Endpunkte, Feature-Flags)
• Konsistente Konfigurationen über Windows-Flotten hinweg per MDM erzwingen
• Claude Code oder Claude Desktop mit verwalteten Einstellungen bereitstellen

Was bereitgestellt wird

Jamf Extender generiert Windows-Bereitstellungs-Bundles, die Richtlinienkonfigurationen in die Windows-Registrierung schreiben:

Claude Code:

• Registrierungspfad: HKLM\SOFTWARE\Policies\ClaudeCode\Settings
• Format: Einzelner komprimierter JSON-String, der alle Einstellungen enthält
• Bereitgestellt über: PowerShell-Skript, das den Registrierungswert validiert und schreibt

Claude Desktop (Claude Cowork):

• Registrierungspfad: HKLM\SOFTWARE\Policies\Claude
• Format: Ein Registrierungswert pro Einstellungsschlüssel (z. B. model, temperature)
• Bereitgestellt über: PowerShell-Skript, das einzelne String-Werte schreibt

Eine Richtlinie für Windows exportieren

1. Navigieren Sie zu AI Policies:

   • Gehen Sie zu: AI Governance → AI Policies in Jamf Account
   • Suchen Sie die Richtlinie, die Sie für Windows bereitstellen möchten

2. Einzelne Richtlinie exportieren:

   • Klicken Sie auf das Drei-Punkte-Menü (⋯) neben der Richtlinie
   • Wählen Sie „Export for Windows"
   • Der Browser lädt eine ZIP-Datei mit einem Namen wie: claude-code-windows-deploy.zip herunter

3. Oder alle Richtlinien exportieren (Massenexport):

   • Klicken Sie in der Symbolleiste auf „Download Policies for Windows"
   • Der Browser lädt herunter: ai-policies-windows-deploy.zip
   • Enthält separate Bereitstellungsordner für jede Richtlinie

Die Bundle-Struktur verstehen

Jeder Richtlinienexport enthält:

claude-code-windows-deploy/
├── Deploy-ClaudeCode-Registry.ps1        # Device-side registry writer
├── intune/
│   ├── Provision-ClaudeCode-Intune.ps1   # Admin provisioner (PowerShell)
│   └── provision_claudecode_intune.py    # Admin provisioner (Python/MSAL)
├── metadata.json                          # Source policy details
└── README.txt                             # Setup instructions

Für Claude Desktop-Richtlinien sehen Sie außerdem:

settings/settings.json                     # Reference copy of settings

Für Massenexporte:

ai-policies-windows-deploy/
├── policy-1/                              # One folder per policy
│   ├── Deploy-ClaudeCode-Registry.ps1
│   └── intune/...
├── policy-2/
│   ├── Deploy-ClaudeDesktop-Registry.ps1
│   └── intune/...
├── all-policy-import/
│   ├── Import-All-AIPolicies-Intune.ps1   # Multi-policy provisioner
│   └── import_all_aipolicies_intune.py    # Multi-policy provisioner
└── metadata.json                          # Index of all policies

Bereitstellungsoption 1: Beliebiges MDM (manuelle Skriptausführung)

Die Device-side-Skripte (Deploy-*.ps1) funktionieren mit jedem MDM, das PowerShell-Skripte ausführen kann.

Schritte:

1. Extrahieren Sie das ZIP-Bundle
2. Prüfen Sie Deploy-ClaudeCode-Registry.ps1 oder Deploy-ClaudeDesktop-Registry.ps1
3. Laden Sie das Skript in Ihr MDM hoch (Intune, Workspace ONE usw.)
4. Weisen Sie es Windows-Gerätegruppen zu
5. Das Skript wird als SYSTEM ausgeführt und schreibt in die Registrierung

Was das Skript tut:

• Bettet das Richtlinien-JSON direkt in das Skript ein
• Validiert die JSON-Syntax mit ConvertFrom-Json (schlägt bei Fehlern sofort fehl)
• Erstellt den Registrierungsschlüssel, falls er nicht existiert
• Schreibt Einstellungen in den passenden Registrierungspfad
• Beendet sich mit Code 0 (Erfolg) oder 1 (Fehler)

Unterstützte MDM-Tools:

• Microsoft Intune (Platform Scripts)
• VMware Workspace ONE (Scripts & Sensors)
• Jedes MDM, das PowerShell im SYSTEM-Kontext ausführen kann

Bereitstellungsoption 2: Microsoft Intune (automatisierte Bereitstellung)

Die Intune-Provisioner automatisieren den Prozess des Hochladens von Skripten in Microsoft Intune über die Microsoft Graph API.

Wählen Sie Ihren Provisioner:

PowerShell-Provisioner (Provision-*-Intune.ps1)

Voraussetzungen:

• Windows-Rechner mit PowerShell 5.1+
• PowerShell Microsoft.Graph-Modul installiert: Install-Module Microsoft.Graph
• Entra ID Global Administrator- oder Intune Administrator-Rolle

Schritte:

1. Extrahieren Sie das ZIP-Bundle
2. Navigieren Sie zu: intune/
3. Rechtsklicken Sie auf Provision-ClaudeCode-Intune.ps1 → Run with PowerShell
4. Prüfen Sie die Bestätigungsaufforderung, die Folgendes anzeigt:
   • Richtlinienname und -version
   • Erforderliche Intune-Berechtigungen
   • Was in Intune erstellt wird
5. Geben Sie Y zur Bestätigung ein
6. Der Browser öffnet sich für die interaktive Microsoft-Anmeldung (unterstützt MFA)
7. Das Skript authentifiziert sich und lädt das Device-side-Skript nach Intune hoch
8. Skriptausgabe: Intune Platform Script-ID und Erfolgsbestätigung

Nächste Schritte im Intune-Portal:

1. Gehen Sie zu: Devices → Scripts and remediations → Platform scripts
2. Suchen Sie Ihr neu erstelltes Skript (z. B. „Claude Code Policy v1")
3. Klicken Sie auf Assignments → Gerätegruppen hinzufügen
4. Geräte in diesen Gruppen erhalten die Richtlinie beim nächsten Check-in

Python/MSAL-Provisioner (provision_*_intune.py)

Warum Python verwenden?

• Funktioniert unter Windows, macOS oder Linux
• Keine App-Registrierung erforderlich
• Verwendet OAuth-Device-Code-Flow (browserbasiert, funktioniert mit MFA)
• Keine Secrets zu verwalten

Voraussetzungen:

pip install msal requests

Schritte:

1. Extrahieren Sie das ZIP-Bundle
2. Navigieren Sie zu: intune/
3. Führen Sie aus: python provision_claudecode_intune.py
4. Prüfen Sie die Bestätigungsaufforderung
5. Geben Sie yes zur Bestätigung ein
6. Das Skript gibt aus: „Go to https://microsoft.com/devicelogin and enter code: XXXXXX"
7. Öffnen Sie den Browser, geben Sie den Code ein, melden Sie sich mit dem Intune-Admin-Konto an
8. Das Skript schließt den Upload ab
9. Weisen Sie im Intune-Portal Gerätegruppen zu (wie beim PowerShell-Ablauf)

Vorteile:

• Plattformübergreifend (kein Windows erforderlich)
• Kein Overhead durch App-Registrierung
• Browserbasierte Authentifizierung (vertrauter MFA-Ablauf)
• Nur Open-Source-Abhängigkeiten

Massen-Richtlinienbereitstellung (mehrere Richtlinien gleichzeitig)

Für Organisationen, die mehrere KI-Richtlinien verwalten:

Verwendung des All-Policy-Provisioners:

1. Extrahieren Sie ai-policies-windows-deploy.zip
2. Navigieren Sie zu: all-policy-import/
3. Führen Sie entweder aus:
   • PowerShell: Import-All-AIPolicies-Intune.ps1
   • Python: python import_all_aipolicies_intune.py
4. Ein einziger Authentifizierungsablauf lädt alle Richtlinien hoch
5. Jede Richtlinie wird zu einem separaten Intune Platform Script

Ergebnis:

• Mehrere Intune-Skripte in einem Durchlauf erstellt
• Jedes Skript kann verschiedenen Gerätegruppen zugewiesen werden
• Nützlich für die Bereitstellung unterschiedlicher Konfigurationen für verschiedene Teams (z. B. Engineering vs. Marketing)

Windows-Bereitstellung überprüfen

Auf einem Testgerät:

1. Öffnen Sie den Registrierungs-Editor (regedit.exe)
2. Navigieren Sie zu:
   • Claude Code: HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\ClaudeCode
   • Claude Desktop: HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Claude
3. Überprüfen Sie, ob die Registrierungswerte vorhanden sind

Für Claude Code:

• Suchen Sie nach einem Wert namens Settings (REG_SZ)
• Der Wert enthält komprimiertes JSON (keine Zeilenumbrüche)

Für Claude Desktop:

• Mehrere Werte, einer pro Einstellungsschlüssel
• Jeder Wert ist ein String (auch für Booleans/Zahlen)

4. Starten Sie die Anwendung (Claude Code oder Claude Desktop)
5. Überprüfen Sie, ob die Einstellungen erzwungen werden (z. B. Modellauswahl, API-Endpunkte)

Fehlerbehebung:

• Falls Registrierungswerte fehlen: Prüfen Sie die MDM-Skriptausführungsprotokolle
• Falls die App die Einstellungen ignoriert: Stellen Sie sicher, dass die App-Version verwaltete Registrierungseinstellungen unterstützt
• Falls das Skript fehlschlägt: Prüfen Sie metadata.json auf Validierungsfehler

Schema-Validierung (nur Claude Code)

Claude Code-Richtlinien werden vor der Bereitstellung anhand des offiziellen JSON-Schemas validiert:

Die Validierung erfolgt bei:

• Exportzeit (in Jamf Extender)
• Skriptausführungszeit (Device-side-PowerShell validiert die JSON-Syntax)

Was validiert wird:

• Typenkonflikte (z. B. String, wo ein Boolean erwartet wird)
• Ungültige Enum-Werte (z. B. nicht unterstützte Modellnamen)
• Unbekannte Konfigurationsschlüssel
• Benennung von Umgebungsvariablen (muss Großbuchstaben, alphanumerisch + Unterstriche sein)

Fehler werden angezeigt:

• Im Browser während des Exports (blockiert den Download bei kritischen Fehlern)
• In README.txt nach dem Export (nur Warnungen)
• In der PowerShell-Skriptausgabe (JSON-Parse-Fehler)

Claude Desktop:

• Kein veröffentlichtes Schema (wird unverändert bereitgestellt)
• Administratoren sind für die Validierung der Einstellungen anhand der Claude Desktop-Dokumentation verantwortlich

Bewährte Verfahren für die Windows-Bereitstellung

1. Vor der Produktion testen

• Zuerst auf einer Pilot-Gerätegruppe bereitstellen
• Überprüfen, ob die Registrierungswerte korrekt geschrieben werden
• Anwendungsverhalten mit verwalteten Einstellungen testen

2. Versionieren Sie Ihre Richtlinien

• Die Richtlinienversion ist im Intune-Skriptnamen eingebettet (z. B. „Claude Code Policy v2")
• Das Aktualisieren einer Richtlinie erstellt eine neue Version
• Alte Versionen verbleiben in Intune, sofern sie nicht manuell gelöscht werden

3. Verwenden Sie beschreibende Richtliniennamen

• Gut: „Claude Code - Engineering Team - GPT-4 Only"
• Schlecht: „Policy 1", „Test", „asdf"
• Der Richtlinienname erscheint in der Intune Platform Script-Liste

4. Halten Sie Anmeldedaten sicher

• Intune-Provisioner verwenden interaktive Authentifizierung (keine eingebetteten Anmeldedaten)
• Device-side-Skripte enthalten nur das Richtlinien-JSON (keine Secrets)
• Committen Sie extrahierte Bundles niemals in die Versionsverwaltung, wenn sie sensible Einstellungen enthalten

5. Vor der Bereitstellung prüfen

• Prüfen Sie immer README.txt im Bundle
• Prüfen Sie Validierungsfehler/-warnungen in den Metadaten
• Testen Sie die PowerShell-Skriptsyntax auf einem Dev-Rechner vor dem MDM-Upload

Einschränkungen der Windows-Bereitstellung

Was dies NICHT tut:

• Installiert nicht Claude Code oder Claude Desktop (erfordert eine separate Bereitstellung)
• Sperrt KI-Tools nicht auf Prozessebene (verwenden Sie dafür Jamf Protect)
• Funktioniert nicht unter macOS (verwenden Sie macOS-MDM-Profile oder dateibasierte Einstellungen)
• Stellt nicht für Linux-Endpunkte bereit

Nur Registrierung:

• Dateibasierte Einstellungen (z. B. settings.json in App-Verzeichnissen) werden NICHT geschrieben
• Anwendungen müssen aus den Registrierungs-Richtlinienspeicherorten lesen
• Überprüfen Sie, ob Ihre App-Version registrierungsbasierte verwaltete Einstellungen unterstützt

Support & Feedback

• GitHub Issues: https://github.com/Jamf-Concepts/Jamf-Extender/issues
• Dokumentation: https://github.com/Jamf-Concepts/Jamf-Extender
• Fragen: Öffnen Sie ein Issue mit dem Label „question"

Falls Sie Signing-IDs für unbekannte Tools entdecken:

1. Führen Sie aus: codesign -dv /Applications/YourApp.app
2. Erfassen Sie: Bundle-ID, Team-ID, Domains
3. Reichen Sie ein GitHub-Issue mit angehängtem Validierungsbericht ein

Ihr Beitrag hilft der gesamten Jamf-Community!