AI Act Compliance effizient umsetzen – mit integriertem ISMS & KIMS nach ISO 27001 und ISO 42001
Effiziente, sichere und rechtskonforme Umsetzung der neuen KI-Regulierung.
bis zur Frist am 1.8.2026
EU AI Act
Der EU AI Act ist das erste umfassende Gesetz zur Regulierung von KI in der EU. Er soll den sicheren und transparenten Einsatz von KI gewährleisten, Risiken minimieren und Innovation fördern. Das Gesetz legt verbindliche Regeln für die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von KI-Systemen fest, basierend auf ihrem Risikopotenzial. Ziel ist es, Grundrechte, Sicherheit und ethische Standards im Umgang mit KI zu schützen.
Warum braucht man den EU AI Act?
Die Regulierung von Künstlicher Intelligenz ist notwendig, um Chancen und Risiken der Technologie in Einklang zu bringen. Der EU AI Act sorgt dafür, dass KI sicher, fair und vertrauenswürdig eingesetzt wird. Die wichtigsten Gründe für das Gesetz sind
Schutz der Grundrechte
Sicherheit und Verbraucherschutz
Regulierung von Hochrisiko-KI
Förderung von Innovation und Wettbewerb
Verhinderung von Missbrauch
Der EU AI Act sorgt für verantwortungsvollen KI-Einsatz und schützt Menschen vor Risiken, ohneInnovationenzubehindern.
Unser synergisches Vorgehen – in 5 Schritten:
AI Act Gap-Analyse: Ermittlung bestehender Lücken zwischen Ihrem ISMS und den Anforderungen des EU AI Acts – von Risikoklassifizierung über Datenmanagement bis zu Dokumentationspflichten.
Governance-Struktur & AI Officer: Aufbau klarer Verantwortlichkeiten und Entscheidungswege. Auf Wunsch stellen wir einen externen vAI Officer als unabhängigen Ansprechpartner für Aufsicht und Compliance.
Synergisches Integrationskonzept: Einbindung des AI Managementsystems (AIMS) in das bestehende ISMS – mit Fokus auf Effizienz und Wiederverwendung vorhandener Strukturen (Asset-, Risiko-, Supplier-Management, Policies, Awareness, Audits).
Technik & Organisation im Einklang: Umsetzung bewährter Schutzmaßnahmen aus ISO 27001 ; ISO 42001 kombiniert mit AI-Act-spezifischen Kontrollen, Schulungen und Registerführung
Betrieb & Verbesserung: Etablierung eines integrierten, auditierten und auditierbaren Managementsystems für kontinuierliche Verbesserung und nachhaltige AI-Act-Readiness.
Nach der Ist-Aufnahme erstellen wir einen konsolidierten Fahrplan
Roadmap zur AI Act Readiness – IMS = ISMS + KIMS
Von der AI Act, NIS2 and CRA Gap-Analyse bis zur optionalen ISO 27001 und ISO 42001 Zertifizierung: Unsere strukturierte Roadmap zeigt, wie Unternehmen den AI Act, NIS2 und den Cyber Resilience Act synergisch und ressourcenschonend umsetzen können.
Durch die Integration von Informationssicherheits-, KI- und Resilienzanforderungen schaffen Sie ein einheitliches Governance-Framework. Die Roadmap verdeutlicht, wie Sie Schritt für Schritt von der Analyse über Umsetzung bis zum internen Audit gelangen – mit klaren Meilensteinen, Verantwortlichkeiten und optionaler ISO 27001/42001-Zertifizierung als Nachweis Ihrer Compliance-Exzellenz.
EU AI Act – Timeline und Fristen
February 1, 2024
..AI Act verabschiedet durch EU-Parlament und Rat..
February 1, 2024
August 1, 2024
..Inkrafttreten 20 Tage nach Veröffentlichung im Amtsblatt..
August 1, 2024
February 1, 2025
..Verbot unzulässiger KI-Praktiken tritt in Kraft (6 Monate)..
February 1, 2025
August 1, 2025
..Governance-Pflichten und KI-Kodizes werden wirksam (12 Monate)..
..Vollständige Anwendung für Hochrisiko-Systeme (36 Monate)..
August 1, 2027
Unternehmen, die NIS2, DORA, den AI Act und den Cyber Resilience Act nicht isoliert betrachten, sondern in einem integrierten Managementsystem vereinen, schaffen echte Effizienz. Eine Zertifizierung nach ISO 27001 und ISO 42001 ist dabei kein reiner Compliance-Nachweis – sie ist ein strategischer Wettbewerbsvorteil.
Valeri Milke CEO of VamiSec GmbH
Risikoklassen nach AI Act
Risikoklasse
Beispiele
Anforderungen
Unzulässig
Social Scoring, Manipulation
Vollständiges Verbot der Nutzung und Bereitstellung
Transparenzpflichten, Kennzeichnung als KI-generiert
Minimal
Spamfilter, einfache Automatisierung
Freiwillige Verhaltenskodizes, Selbstregulierung
General Purpose AI (GPAI)
GPAI-Modelle und ihre Rolle im AI Act
GPAI-Modelle, wie ChatGPT von OpenAI oder MS Copilot, sind KI-Systeme mit allgemeinem Verwendungszweck. Sie zeichnen sich durch ihre breite Einsetzbarkeit in verschiedenen Aufgabenbereichen und die Fähigkeit zur Integration in nachgelagerte Systeme aus. Aufgrund ihres potenziellen Einflusses und ihrer Vielseitigkeit unterliegen sie im AI Act spezifischen Regulierungen, die eine besondere Verantwortung entlang der KI-Wertschöpfungskette mit sich bringen:
Rollen im AI Act: Anbieter oder Betreiber – Ihre Verantwortung verstehen
Für die Einhaltung des EU AI Acts ist entscheidend, welche Rolle Ihr Unternehmen in Bezug auf KI-Systeme einnimmt. Diese Einordnung bestimmt, welche regulatorischen Pflichten erfüllt werden müssen – von Dokumentations- und Überwachungspflichten bis hin zu Risikoanalysen und Konformitätsbewertungen.
Wichtig: Es ist gemäß EU AI Act gefordert, dass die Rollenzuordnung pro AI UseCase erfolgt.
Anbieter sind Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln, anpassen oder auf den Markt bringen. Bereits die Customizing-Anpassung eines Modells oder einer KI-Komponente kann dazu führen, dass Sie als Anbieter gelten – inklusive aller Pflichten zu Risikomanagement, Transparenz und Nachweisdokumentation.
Betreiber sind Organisationen, die ein KI-System einsetzen und dessen Funktionsweise steuern, ohne es technisch zu verändern. Sie sind verantwortlich für den sicheren und konformen Betrieb innerhalb ihres Anwendungsbereichs.
Eine klare Rollendefinition ist die Grundlage jeder AI-Act-Readiness. Gemeinsam mit Ihnen analysieren wir, welche Rolle Ihr Unternehmen einnimmt, welche Pflichten daraus entstehen und wie Sie diese effizient in Ihr bestehendes ISMS und AIMS integrieren.
Synergien zwischen ISO 27001 und ISO 42001
Diese Überschneidungen zeigen deutlich: Ein integrierter Ansatz vermeidet nicht nur Redundanzen, sondern schafft eine solide Basis für umfassende Compliance mit minimalem Mehraufwand.
Der AI Act fordert viele organisatorische und technische Maßnahmen, die in ihrer Struktur stark den Anforderungen der ISO-Normen ähneln. Mit einem integrierten Managementsystem lassen sich diese Anforderungen einmalig aufbauen und mehrfach nutzen.
Rolle des KI-Beauftragten nach AI Act
Kernverantwortlichkeiten des KI-Beauftragten
Überwachung der Einhaltung aller Richtlinien, Standards und Gesetze Koordination der Risikobewertung und Dokumentation der KI-Systeme Sicherstellung der Datenqualität und Nachvollziehbarkeit von Trainings Verantwortung der interner Audits und Konformitätsbewertungen Managementreviews mit Compliance-Status, Risiken und Maßnahmen
Zusammenarbeit mit dem CISO
Der KI-Beauftragte arbeitet eng mit dem Chief Information Security Officer (CISO) zusammen, um einheitliche Sicherheits- und Compliance-Prozesse zu gewährleisten. Gemeinsam schaffen sie ein integriertes Managementsystem, das sowohl Cyber- als auch KI-Risiken ganzheitlich adressiert.
CE-Konformität & Anhang-IV-Dokumentation: Ihr Weg zur technischen und regulatorischen Compliance für Hochrisiko-KI
Wir bereiten Sie umfassend vor und begleiten Sie bei der Nachweisführung für CE-Konformität und vollständige Dokumentation – im Einklang mit EU AI Act und ISO 42001.
Regulatorische & Organisatorische Umsetzung
Klassifizierung gemäß EU AI Act (Art. 6–51) Identifikation und Einstufung Ihrer KI-Systeme nach den Anforderungen des EU AI Act. Implementierung eines ISO 42001-konformen KI-Managementsystems (KIMS) Aufbau eines strukturierten Managementsystems für vertrauenswürdige KI. Gap-Analyse, Policy-Frameworks & Audit-Vorbereitung Analyse bestehender Prozesse, Entwicklung von Richtlinien und Vorbereitung auf externe Audits. Nachweisführung für CE-Konformität und Dokumentation gemäß Anhang IV Erstellung vollständiger technischer Unterlagen für die CE-Kennzeichnung.
Technische Prüfung & Risikobewertung
Bewertung einzelner KI-Systeme Durchführung technischer Prüfungen und Risikoanalysen. Threat Modeling & Risikoanalyse für spezifische KI-Modelle (z. B. LLM, Computer Vision, Predictive AI) Penetration Testing von KI-Komponenten, Schnittstellen und Datenflüssen Nach OWASP LLM-Standards. Datenqualitätsprüfung für Trainings- und Testdaten Sicherstellung von Vollständigkeit, Repräsentativität und Robustheit. Bias-Detektion & Fairness-Assessments Analyse und Minimierung von Verzerrungen in Modellen. Validierung von Human Oversight, Explainability & Resilience Überprüfung der Transparenz und Widerstandsfähigkeit Ihrer KI-Systeme. Sicherheits- und Datenschutztests nach ISO 27001 & DSGVO Gewährleistung höchster Standards für Informationssicherheit und Datenschutz.
Unsere Dienstleistung: VamiSec vKI-Beauftragter
Mit dem VamiSec vKI-Beauftragten stellen wir Ihnen erfahrene, zertifizierte Experten zur Verfügung
Externe KI-Beauftragte mit AI-Act- und ISO 42001-Lead-Auditor-Zertifizierung
Auf Wunsch kombinierbar mit vISB (Informationssicherheitsbeauftragter) oder vCISO
Ideal für Unternehmen, die rechtssicher und pragmatisch ihre KI-Governance aufbauen möchten
So unterstützen wir Sie dabei, Ihre KI-Systeme compliant, transparent und auditbereit zu betreiben – ohne Mehraufwand für Ihre internen Teams.
Gemeinsam mit Ihrem Datenschutzbeauftragten erfolgen DSFA-Prozesse abgestimmt und dokumentiert, um die vollständige Compliance sicherzustellen.
Sichere KI-Entwicklung – von der Idee bis zur Konformitätsbewertung
AI & LLM Pentesting
LLM01:2025 Prompt Injection
Eine Prompt Injection ist ein Cyberangriff, bei dem bösartige Anweisungen in Benutzereingaben versteckt werden, um das Verhalten eines großen Sprachmodells (LLM) zu manipulieren. Angreifer können das Modell dazu bringen, Regeln zu ignorieren, vertrauliche Daten preiszugeben oder schädliche Inhalte zu erzeugen.
LLM02:2025 Sensitive Information Disclosure
Eine Offenlegung sensibler Informationen tritt auf, wenn große Sprachmodelle (LLMs) vertrauliche, persönliche oder geschützte Daten über ihre Ausgaben oder Konfigurationen preisgeben. Dazu gehören personenbezogene Daten (PII), Finanz- und Gesundheitsinformationen, Geschäftsgeheimnisse, interne Modelldaten und andere geschützte Informationen.
LLM03:2025 Supply Chain
LLM-Lieferketten-Schwachstellen entstehen durch kompromittierte oder nicht verifizierte Drittanbieter-Modelle, Datensätze, Bibliotheken oder Bereitstellungsplattformen. Solche Angriffe können Komponenten, Adapter oder Abhängigkeiten manipulieren – was die Integrität, Sicherheit und das Vertrauen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg beeinträchtigt.
LLM04:2025 Data & Model Poisoning
Daten- und Modellvergiftungen treten auf, wenn Trainings-, Fine-Tuning- oder Einbettungsdaten manipuliert werden, um Verzerrungen, Hintertüren oder Schwachstellen einzuschleusen. Dadurch werden die Integrität, Zuverlässigkeit und Sicherheit des Modells beeinträchtigt.
LLM05:2025 Improper Output Handling
Unsachgemäße Ausgabehandhabung (Improper Output Handling) tritt auf, wenn von großen Sprachmodellen (LLMs) generierte Inhalte ohne Validierung, Bereinigung oder kontextabhängige Kodierung an andere Systeme weitergegeben werden. Da die Ausgaben benutzergesteuerte Daten enthalten können, kann dies zu Codeausführung, Datenoffenlegung oder Injektionsschwachstellen in nachgelagerten Komponenten führen.
LLM06:2025 Excessive Agency
Übermäßige Handlungsfreiheit tritt auf, wenn einem LLM oder einem LLM-basierten Agenten zu viel Funktionalität, Berechtigung oder Autonomie eingeräumt wird, sodass es unbeabsichtigte oder schädliche Aktionen ausführen kann. Dieses Risiko entsteht typischerweise durch übermächtige Erweiterungen, unsichere Automatisierungen oder unzureichende menschliche Aufsicht.
LLM07:2025 System Prompt Leakage
Ein System-Prompt-Leak tritt auf, wenn die Anweisungen oder der Kontext, die zur Steuerung eines LLMs verwendet werden, offengelegt oder abgeleitet werden. Dadurch können sensible Daten, Sicherheitsmechanismen oder interne Logiken preisgegeben werden, die Angreifer ausnutzen können.
LLM08:2025 Vector and Embedding Weakness
Übermäßige Handlungsfreiheit tritt auf, wenn einem LLM oder einem LLM-basierten Agenten zu viel Funktionalität, Berechtigung oder Autonomie gewährt wird, wodurch es unbeabsichtigte oder schädliche Aktionen ausführen kann. Dieses Problem entsteht typischerweise durch übermächtige Erweiterungen, unsichere Automatisierungen oder unzureichende menschliche Kontrolle.
LLM09:2025 Misinformation
Fehlinformation tritt auf, wenn LLMs falsche oder irreführende Informationen erzeugen, die glaubwürdig erscheinen. Dies kann zu Sicherheitsvorfällen, Reputationsschäden und rechtlicher Haftung führen – häufig verstärkt durch ein übermäßiges Vertrauen der Nutzer in die KI-Ausgaben.
LLM10:2025 Inbound Consumption
Click here to change this text. Lorem ipsUnbegrenzter Ressourcenverbrauch tritt auf, wenn LLM-Anwendungen übermäßige oder unkontrollierte Inferenzanfragen zulassen, was zu Dienstunterbrechungen, wirtschaftlichen Verlusten oder Modell-Diebstahl führen kann. Die Ausnutzung dieser Schwachstelle kann Denial-of-Service-Angriffe (DoS), einen „Denial of Wallet“ oder eine unbefugte Replikation des Modellverhaltens zur Folge haben.um dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Unsere Dienstleistungen für sichere KI-Systeme
Mit unserem interdisziplinären Team aus Security Engineers, KI-Spezialisten und zertifizierten Lead Auditoren bieten wir:
AI/LLM-Penetrationstests und Red-Teaming für KI-Systeme
Sichere Architekturberatung und Threat Modeling nach STRIDE zur Absicherung von Prompt-Interfaces, APIs und Modellen
AI-SDLC-Framework zur Integration in bestehende Entwicklungsprozesse (z. B. Azure ML, Databricks, Hugging Face, OpenAI API)
Compliance-Nachweise nach ISO 42001, NIS2, DORA und AI Act
Herausforderung
Herausforderung 1: Fragmentierte Prozesse und Doppelarbeit
Isolierte AI-Compliance führt zu Redundanzen und Mehraufwand Parallele Bewertungen, Dokumentationen und Audits Inkonsistente Richtlinien und doppelte Schulungen Erhöhter Ressourcenverbrauch und Fehlerrisiko durch fehlende Abstimmung
Herausforderung 2: Fehlende Transparenz bei KI-Systemen
Shadow AI: Fachabteilungen nutzen eigenständig KI-Tools (z. B. ChatGPT, Midjourney) ohne Einbindung von IT-Sicherheit oder Compliance. Unklare Klassifizierung: Bestehende KI-Systeme sind nicht nach den Risikoklassen des AI Acts eingestuft, sodass Anforderungen unklar bleiben. Fehlende Dokumentation: Es gibt keine systematische Erfassung technischer Details, Trainingsdaten, Modellversionen oder Änderungen. Unklare Verantwortlichkeiten: Betreiber- und Anbieterrollen sind nicht eindeutig definiert; vertragliche Regelungen fehlen oder sind unvollständig.
Herausforderung 3: Komplexität der Risikobewertung
Typische Herausforderungen: Unklare Abgrenzungskriterien zwischen Risikoklassen Fehlende Bewertungsmethodik für KI-spezifische Risiken (Bias, Halluzination, Adversarial Attacks) Mangelnde Integration in bestehende IT-Risikomanagement-Prozesse Schwierigkeiten bei der Quantifizierung von KI-Risiken Unzureichende Berücksichtigung des gesamten KI-Lebenszyklus
Herausforderung 4: Mangelnde Synergien zwischen ISMS und KIMS
Doppelte Dokumentation: Unternehmen führen parallele Dokumentationen für IT-Sicherheit und KI-Compliance. Separate Audits: ISMS- und KI-Audits werden getrennt durchgeführt, was Aufwand und Ressourcen kostet. Inkonsistente Policies: Widersprüche zwischen IT-Sicherheits- und KI-Governance-Richtlinien treten auf. Fehlende Integration: IT- und KI-Risikomanagement sind nicht systematisch miteinander verknüpft.
Rollen & Verantwortlichkeiten im integrierten System
Für klare Zuständigkeiten wird für alle relevanten Rollen des AIMS und ISMS eine RACI-Matrix erstellt.
Definition of Done für Kontrollen
Policy freigegeben Die Richtlinie ist schriftlich dokumentiert, vom zuständigen Gremium verabschiedet und an alle relevanten Stakeholder kommuniziert worden.
Prozess im Tool Die Umsetzung ist operativ verankert und in relevanten Systemen abgebildet (z. B. ISMS-Suite, Ticket-System, MLOps-Pipeline).
Evidenz automatisiert Nachweise werden systematisch generiert, versioniert und zentral gespeichert. Auditoren können jederzeit auf aktuelle Evidenzen zugreifen.
KPI läuft Die Wirksamkeit der Kontrolle ist messbar und in Dashboards sichtbar. Abweichungen triggern automatisch Eskalationsprozesse.
Implementierungsschritte: Von der Gap-Analyse zur Zertifizierung
Phase 1: Gap-Analyse
Bestandsaufnahme der bereits erfüllten AI-Act-Anforderungen.Abgleich mit ISO 27001 und ISO 42001.Ergebnis: Priorisierter Maßnahmenplan mit Aufwands- und Risikobewertung.
Phase 2: Governance-Aufbau
Etablierung klarer Zuständigkeiten: CISO, KI-Beauftragte:r, Risk Owner. Aufbau eines Steering Committees und Change Advisory Boards mit AI-Mandat.
Phase 3: Prozessintegration
Erweiterung bestehender Prozesse um KI-Kriterien: Risikomanagement, Incident Response, Lieferantenmanagement. Keine Parallelstrukturen, sondern nahtlose Integration.
Phase 4: Dokumentation
Zentrale Erfassung aller Nachweise (KI-Register, Risikobewertungen, technische Spezifikationen, Auditberichte). Einheitliche Vorlagen und klare Versionierung.
Phase 5: Testing & Audit
Durchführung interner Audits, Management Reviews und externer Konformitätsprüfungen. Vorbereitung auf ISO-Zertifizierung.
Keine personenbezogenen Daten ohne Genehmigung Keine Geschäftsgeheimnisse eingeben Kein geistiges Eigentum teilen KI-Outputs nicht ungeprüft übernehmen Nicht vergessen: KI kann Inhalte erfinden
Konformitätstests für High-Risk-AI-Systeme
Der AI Act fordert umfassende Konformitätsprüfungen für Hochrisiko-KI über den gesamten Lebenszyklus.
Effektive Umsetzung kombiniert regulatorische Vorgaben mit Sicherheitstests nach OWASP LLM Top 10 und MITRE ATLAS.
Scope Definition
Festlegung der zu prüfenden KI-Systeme, Schnittstellen und Risikoszenarien
Threat Modeling
Identifikation relevanter Angriffsszenarien nach OWASP LLM Top 10 und MITRE ATLAS
Testing & Exploitation
Durchführung von Red-Teaming-Tests: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Theft
Remediation
Dokumentation der Findings, Priorisierung und Umsetzung von Gegenmaßnahmen
Re-Testing
Verifizierung der Wirksamkeit implementierter Maßnahmen
Unsere KI-Produkte
VamiAI
vamiAI ist Ihr intelligenter Security-Copilot – ein Next-Generation-Chatbot, der komplexe Cybersecurity- und Compliance-Aufgaben vereinfacht. Von Echtzeit-Policy-Erklärungen und der automatisierten Bearbeitung von Security-Questionnaires bis hin zu Risikoanalysen nach dem AI Act, ISMS-Unterstützung und Phishing-Erkennung bietet vamiAI sofortige, präzise Unterstützung in allen Sicherheitsfragen. Er hilft Unternehmen, die Compliance mit GDPR, ISO 27001, NIS2 und weiteren Standards sicherzustellen, und stärkt Teams durch Schulungen, Awareness und Audit-Vorbereitung. Schneller, intelligenter und immer konform vamiAI macht Sicherheitsmanagement zu einer nahtlosen, intelligenten Erfahrung.
VamiAcademy ist eine KI-gestützte Lernplattform, die personalisierte Schulungen in IT-Sicherheit und Compliance für verschiedene Unternehmensrollen bietet. Sie erstellt automatisch interaktive Inhalte wie Videos, Folien, Quizze und Podcasts, die von Experten überprüft werden. Die Plattform gewährleistet Rechtskonformität mit Standards wie DSGVO, AI Act und ISO 27001, unterstützt Gamification und Mehrsprachigkeit, ermöglicht Echtzeit-Tracking für Audit-Reports und integriert sich nahtlos in bestehende LMS- und HR-Systeme. Damit wird der Schulungsprozess effizient, skalierbar und revisionssicher gestaltet.
