OWASP, MITRE ATLAS und NIST AI RMF betrachten KI-Sicherheit aus drei unterschiedlichen Perspektiven. Ein Überblick, wofür welches Framework steht — und wie sie im Zusammenspiel ein tragfähiges Schutzkonzept ergeben.
Klassische Sicherheitsansätze greifen bei LLM-basierten Systemen nur eingeschränkt: Prompts, Kontextdaten, Datenpipelines und agentische Logiken werden zu eigenständigen Risikopunkten, und nicht-deterministisches Modellverhalten entzieht sich statischer Analyse und Signaturen. Drei Frameworks haben sich als Bezugsrahmen etabliert — jeweils mit eigener Perspektive: Das OWASP GenAI Security Project liefert mit der Top 10 für LLM-Anwendungen die Prüf- und Anforderungsperspektive für Entwicklungs- und Security-Teams, MITRE ATLAS katalogisiert Taktiken und Techniken realer Angreifer, und das NIST AI RMF strukturiert das übergreifende Risikomanagement. Zusammen decken sie den gesamten KI-Lifecycle ab — vom sicheren Bauen über das adversariale Testen bis zur Governance. Relevanz erhält dieses Zusammenspiel auch regulatorisch: EU AI Act, NIS2, DORA und DSGVO fordern nachweisbare Sicherheitsmaßnahmen für KI-Systeme.
Der Katalog des OWASP GenAI Security Project benennt die kritischsten Schwachstellenklassen in LLM-Applikationen — von Prompt Injection (LLM01:2025) über Sensitive Information Disclosure (LLM02) und Supply Chain (LLM03) bis Excessive Agency (LLM06). Sechs der zehn Risiken betreffen direkt die Datensicherheit. Entwicklungs- und AppSec-Teams nutzen die Liste als Prüf- und Anforderungsperspektive beim Bauen und Testen von LLM-Systemen.
MITRE ATLAS katalogisiert reale Angriffstaktiken und -techniken gegen KI-Systeme — analog zur ATT&CK-Matrix, mit Taktiken von Reconnaissance über Resource Development bis Exfiltration und Technik-IDs wie AML.T0051. Das Framework nimmt konsequent die Perspektive des Angreifers ein und bildet damit die Grundlage für Red- und Purple-Teaming gegen KI-Systeme.
Das NIST AI Risk Management Framework strukturiert das Risikomanagement über den gesamten KI-Lifecycle entlang der vier Kernfunktionen GOVERN, MAP, MEASURE und MANAGE. Es adressiert Trustworthiness und Governance und richtet sich an CISOs und Risk Management — als Rahmen, in dem technische Befunde in Policies, Prozesse und Verantwortlichkeiten überführt werden.
Die drei Frameworks konkurrieren nicht, sie ergänzen sich: OWASP unterstützt beim sicheren Entwickeln (Developer, DevSecOps), MITRE ATLAS beim adversarialen Validieren (Red/Purple Teams), NIST AI RMF beim Verankern von Governance und Risiko (CISO, Risk Management). Konkrete Maßnahmen lassen sich allen drei zuordnen — Input Validation und Prompt Filtering etwa auf LLM01, AML.T0051 und die Funktionen MAP/MANAGE.
Bewährt hat sich die Abfolge Assess, Test, Govern, Protect: zuerst die Bestandsaufnahme aller LLM-Deployments und des aktuellen Security-Status, dann adversariales Testen gegen OWASP Top 10 und MITRE-ATLAS-Taktiken, anschließend der Aufbau einer AI-Governance nach NIST AI RMF. Den Abschluss bildet die kontinuierliche Umsetzung mehrschichtiger Sicherheitsmaßnahmen im laufenden Betrieb.
Für die Tool-Auswahl pflegt das OWASP GenAI Security Project eine quartalsweise aktualisierte, herstellerneutrale Solutions Landscape: Open-Source- und kommerzielle Lösungen werden entlang der LLMSecOps-Lifecycle-Phasen — von Scope & Plan über Test & Evaluate bis Govern — eingeordnet und auf die Top-10-Risiken gemappt. Für agentische Architekturen existiert seit Q3 2025 eine eigene Landscape; die zugehörigen Risiken beschreibt die OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026.
Die Inhalte dieser Seite basieren auf den folgenden öffentlich verfügbaren Leitfäden und Studien.
Herstellerneutrale Zuordnung von Open-Source- und kommerziellen Security-Lösungen zu den Top-10-Risiken entlang der LLMOps-Lifecycle-Phasen von Scoping/Planning bis Govern.
Kompaktübersicht der LLM-/GenAI-Security-Lösungslandschaft inklusive des LLM and Gen AI App SecOps Framework.
Ordnet DevOps- und SecOps-Aufgaben sowie Lösungen den Phasen des agentischen KI-Lifecycles von Scope & Plan bis Govern zu; quartalsweise aktualisiert.
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