Angriffssimulationen für sichere und AI Act konforme KI-Systeme
Sichern Sie Ihre KI-Systeme und LLMs nachhaltig gegen Angriffe wie Prompt Injection, Datenexfiltration und agentische Exploits. Reale KI-Pentests nach OWASP-Standards + Compliance für AI Act & NIS2.
Model Discovery & Recon
Analyse aller KI-Endpunkte, APIs und Kontextdaten
Prompt Injection & Jailbreak
Simulation manipulativer Eingaben gegen Safeguards
Agentische KI-Angriffe
Tests gegen autonome Agenten & Workflow-Steuerung
Daten- & API-Risiken
Erkennung von Datenlecks & ungesicherten APIs
KI-Pentesting ist unverzichtbar
KI erweitert die Angriffsfläche fundamental über klassische Software hinaus. Prompts, Kontextdaten, Datenpipelines und agentische Logiken werden zu eigenständigen Risikopunkten.
Neue Angriffsklassen
Prompt Injection, Data Poisoning, Model Extraction — ohne Precedent in klassischer Security
Nicht deterministisch
LLMs folgen keiner festen Logik — statische Analyse und Signaturen greifen nicht
Erweiterte Angriffsfläche
Training, Inference, APIs, Plugins, Agents — jede Phase ist angreifbar
Compliance-Druck
EU AI Act, NIS2, DORA und GDPR fordern nachweisbare KI-Sicherheitsmaßnahmen
Was macht ein KI & LLM Pentest?
Model Discovery & Recon
Analyse aller KI-Endpunkte, APIs und Kontextdaten, um die gesamte Angriffsfläche sichtbar zu machen.
Prompt Injection & Jailbreak
Gezielte Simulation von Eingaben, die Modelle zu unautorisierten Aktionen verleiten können.
Agentische KI-Angriffe
Tests gegen autonome Agenten, Workflow-Steuerung und Kontextverkettung.
Daten- & API-Risiken
Erkennung von Datenlecks, ungesicherten APIs und sensiblen Kontextfreigaben.
Das Ergebnis unseres Assessments
Praxisnah, audit-ready und auf Ihre Engineering-, Security- und Governance-Teams abgestimmt.
Risk-Prioritized Findings
Reale Angriffspfade mit klarer Priorisierung nach Business Impact und Risiko.
Reproducible Test Cases
Nachvollziehbare, technisch reproduzierbare Testfälle und Proof-of-Concepts.
Concrete Mitigations
Klare Security Controls und Remediation-Maßnahmen für Engineering & Governance.
Executive-Ready Reporting
Management-taugliche Executive Summary für Audits, Compliance und Entscheider.
Drei Frameworks — drei Perspektiven
Traditionelle Sicherheitsansätze greifen bei LLMs nicht. Diese drei Frameworks bilden zusammen ein ganzheitliches Schutzkonzept.
OWASP Top 10 for LLM Apps
Die häufigsten Schwachstellen in LLM-Applikationen identifizieren und beheben. Praktische Checklisten für jedes Entwicklerteam.
MITRE ATLAS
Reale Angriffstaktiken auf AI-Systeme katalogisieren und simulieren. ATT&CK-Matrix für AI — unverzichtbar für Red/Purple Teaming.
NIST AI RMF
Trustworthiness und Risk Management über den gesamten AI-Lifecycle. Vier Kernfunktionen für verantwortungsvolles AI-Risikomanagement.
Die kritischsten LLM-Schwachstellen
6 von 10 OWASP-Risiken betreffen direkt die Datensicherheit. Jede erfordert spezifische Gegenmaßnahmen.
Prompt Injection
Manipulierte Inputs überschreiben Safeguards. Mitigation: Input Validation, Structured Prompting, RBAC.
Sensitive Info Disclosure
PII und Geschäftsgeheimnisse in Outputs. Mitigation: Output Filtering, Data Sanitization.
Supply Chain
Kompromittierte Dependencies und Modelle. Mitigation: Dependency Scanning, SBOM/AI-BOM.
Data & Model Poisoning
Korrumpierte Trainingsdaten. Mitigation: Data Lineage, Adversarial Training, Monitoring.
Improper Output Handling
Unvalidierte Outputs. Mitigation: Output Validation, Encoding, Content Security Policies.
Excessive Agency
Zu viel Autonomie für Agenten. Mitigation: Least Privilege, Human-in-the-Loop, Monitoring.
System Prompt Leakage
Interne Konfigurationen extrahiert. Mitigation: Keine Secrets im Prompt, externe Guardrails.
Misinformation
Halluzinationen und falsche Informationen. Mitigation: RAG, menschliche Validierung, Output-Checks.
Unbounded Consumption
API-Missbrauch und DoS. Mitigation: Rate Limiting, Quotas, Dynamic Throttling.
Mehr Autonomie = mehr Angriffsfläche
Agentic AI ist kein Zukunftsthema. Wir simulieren gezielte Exploitation-Szenarien gegen agentische KI-Architekturen.
Prompt Injection & Content-based Injection
Schutz vor manipulierten User Prompts und Untrusted Content vor der Verarbeitung.
Verhaltensübernahme & Memory Poisoning
Angriffe auf das Verhalten autonomer Agenten während der Verarbeitung.
Tool Misuse & Privilegieneskalation
Direkte Auswirkungen auf reale Systeme über angebundene Tools und APIs.
Reale Angriffe, die wir testen:
→ Tool Misuse, Goal Hijacking & Memory Leaks → Unsichere Tool Selection & Context Chaining → Identity Abuse (Human ↔ Agent) → Prompt Injection in Multi-Agent Workflows → Model Confusion & Delegation RisksWas wir systematisch analysieren:
→ Welche Actions Agents tatsächlich ausführen dürfen → Wie Contexts zwischen Agents & Tools verknüpft werden → Wie sicher Decisions, Loops und Tool-Executions sind → Basierend auf OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026Build · Test · Govern
Einzeln sind die Frameworks stark. Zusammen bilden sie ein resilientes Schutzkonzept für jede Phase des AI-Lifecycles.
OWASP Top 10
Modelle & Apps mit Security-Guidelines entwickeln
→ Developer & DevSecOpsMITRE ATLAS
Adversarial Tests & Defenses validieren
→ Red / Purple TeamsNIST AI RMF
Governance & Risk in Policies verankern
→ CISO & Risk ManagementFrameworks im Zusammenspiel
Jede Security-Maßnahme lässt sich allen drei Frameworks zuordnen.
| Maßnahme | OWASP | MITRE ATLAS | NIST AI RMF |
|---|---|---|---|
| Input Validation & Prompt Filtering | LLM01 | AML.T0051 | MAP / MANAGE |
| Output Filtering & PII Redaction | LLM02 | Exfiltration | MANAGE |
| Supply Chain Scanning | LLM03 | Resource Dev | MAP / GOVERN |
| Adversarial Testing / Red Teaming | LLM04/05 | All Tactics | MEASURE |
| Rate Limiting & API Hardening | LLM10 | Initial Access | MANAGE |
| Governance & Compliance | All | All | GOVERN |
| Monitoring & Audit Logging | LLM02/07 | Persistence | MEASURE / MANAGE |
KI-Pentests für Compliance-Anforderungen
KI-Risiken sind keine Zukunftsfrage — sie entstehen im laufenden Betrieb. Unsere Tests schaffen belastbare Nachweise.
EU AI Act
Konformitätsbewertung, Risikoeinstufung, nachweisbare Sicherheitsmaßnahmen für Hochrisiko-KI
NIS2
Systematische Sicherheitstests für KI als Teil der IKT-Landschaft, Incident Response
DORA
KI-Penetrationstests für Finanzunternehmen, TLPT-ready, BaFin-konforme Nachweise
DSGVO
Schutz personenbezogener Daten in KI-Systemen, 72h Breach Notification Compliance
ISO 27001 & ISO 42001
Integrierte Umsetzung von Informationssicherheit und KI-Management. Gemeinsame Governance, Risiko-, Audit- und Reporting-Prozesse. Optionale kombinierte Zertifizierung.
AIBOM & AIVSS
AI Bill of Materials für Transparenz entlang der AI Supply Chain. AIVSS-Scoring für KI-spezifische Schwachstellenbewertung — weil CVSS für KI-Systeme zu Trugschlüssen führt.
Vom Framework zur Umsetzung
Erst verstehen, dann testen, dann regeln, dann dauerhaft schützen.
Assess
Bestandsaufnahme aller LLM-Deployments und aktuellem Security-Status.
Test
Adversarial Testing gegen OWASP Top 10 & MITRE ATLAS Tactics.
Govern
AI Governance mit NIST AI RMF etablieren und Policies verankern.
Protect
Layered Security über alle 5 Domains kontinuierlich umsetzen.
Schützen Sie Ihre KI-Systeme jetzt
Kontaktieren Sie uns für ein individuelles LLM Security Assessment — praxisnah, audit-ready und auf Ihre Anforderungen abgestimmt.