KI-Systeme testen, bevor Angreifer es tun
Chatbots, RAG Agents und LLM-Integrationen sind komplexe, dynamische Systeme. Schwachstellen entstehen nicht nur im Code – auch Prompts, Trainingsdaten und Modellverhalten können ausgenutzt werden. AI Pentesting und Red Teaming decken diese Risiken auf, bevor sie zu Vorfällen werden.
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Warum AI-Systeme eigene Security-Tests brauchen
Klassische Security-Tests sind für traditionelle Software entwickelt worden. KI-Systeme – insbesondere LLM-basierte Anwendungen – bringen fundamentale neue Risiken mit sich, die spezifische Testmethoden erfordern.
Non-deterministische Systeme
LLMs antworten nicht deterministisch. Dasselbe Eingabe-Prompt kann zu unterschiedlichen Ausgaben führen. Klassische Security-Tests, die reproduzierbare Systemverhalten voraussetzen, greifen hier zu kurz.
Neue Angriffstechniken
Prompt Injection, Jailbreaking, Indirect Injection und Guardrail Bypass existieren nur im AI-Kontext. Kein Scanner erkennt diese Schwachstellen automatisiert – sie erfordern manuelle, kreative Tests.
RAG erweitert Angriffsfläche
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet LLMs mit externen Datenquellen. Kompromittierte Datenquellen, unzureichende Zugriffskontrollen oder unsichere Datenflüsse schaffen neue Angriffsvektoren.
Klassische Pentests reichen nicht
API-Sicherheit, Authentifizierung und Autorisierung sind notwendig – aber nicht ausreichend. Business Logic kann durch das Modell umgangen werden, selbst wenn alle klassischen Sicherheitskontrollen korrekt implementiert sind.
AI Security Konzept
Bevor wir testen, verstehen wir Ihr System. Das AI Security Konzept ist die Basis für alle weiteren AI Security-Massnahmen: eine strukturierte Analyse der Architektur und des Designs Ihrer LLM-Integration.
Architektur & Design Review für LLM-Systeme: Wir analysieren Trust Boundaries, RAG-Design, Systemprompts, Guardrails und IAM-Konzepte für AI Flows – bevor Sicherheitsprobleme entstehen.
Trust Boundaries
Wir prüfen, wo das LLM externen Eingaben vertraut und ob diese Grenzen korrekt definiert und durchgesetzt werden.
System Prompt Review
Analyse Ihrer Systemprompts auf Injection-Risiken, Leakage-Potential und unbeabsichtigte Verhaltensmuster.
IAM für AI Flows
Überprüfung von Zugriffskontrollen, Berechtigungsmodellen und Authentifizierungsmechanismen für LLM-Integrationen und RAG-Systeme.
AI Pentesting
Technische Sicherheitsprüfung von Chatbots, RAG Agents und LLM-APIs. Wir testen gezielt die Angriffsvektoren, die im AI-Kontext relevant sind – systematisch, reproduzierbar und mit klaren Findings.
Testumfang
AI Pentesting deckt die gesamte Angriffsfläche LLM-basierter Systeme ab:
- Chatbots und Conversational AI
- RAG-Systeme und Agenten
- LLM-APIs und Integrationen
- AI-gestützte Geschäftsprozesse
Testmethoden
Wir setzen AI-spezifische Angriffstechniken ein:
- Prompt Injection Testing
- Guardrail Bypass
- Data Exfiltration via LLM
- RAG Exploitation
- API & Integration Testing
AI Red Teaming
Realistische Angriffssimulationen mit kreativen, adaptiven Strategien. Während ein Pentest systematisch bekannte Schwachstellen prüft, geht Red Teaming weiter: Wir denken wie echte Angreifer und entdecken neue Angriffspfade, die klassische Tests nicht finden.
Der Unterschied zu Pentesting: Red Teaming ist adaptiv und kreativ. Wir kombinieren mehrere Angriffstechniken, nutzen Kontext und systemspezifisches Wissen und suchen gezielt nach Kombinationsangriffen, die in der Summe gefährlicher sind als die Einzelteile.
Adaptive Strategien
Wir passen unsere Angriffsstrategie kontinuierlich an das Systemverhalten an – wie echte Angreifer, die aus Fehlern lernen.
Kombination von Techniken
Mehrere Angriffsvektoren werden kombiniert, um Schwachstellen zu finden, die einzeln nicht ausnutzbar wären – aber gemeinsam ein kritisches Risiko darstellen.
Neue Angriffspfade
Red Teaming deckt Angriffspfade auf, die kein automatisierter Scanner und kein klassischer Pentest findet – weil sie systemspezifisch und kontextabhängig sind.
Was wir typischerweise finden
Die häufigsten Schwachstellen in LLM-basierten Systemen zeigen ein klares Muster: Viele entstehen nicht durch fehlerhafte Implementierung, sondern durch unzureichendes Verständnis der AI-spezifischen Risiken.
Unser Vorgehen
Ein strukturierter Prozess stellt sicher, dass AI Security Engagements reproduzierbar, vergleichbar und vollständig sind – von der ersten Scopedefinition bis zu den Remediation-Empfehlungen.
Scoping & Architekturverständnis
Gemeinsame Definition des Testumfangs, der Ziele und Rahmenbedingungen. Analyse der Systemarchitektur, LLM-Integrationen, RAG-Konfiguration und bestehender Sicherheitskontrollen.
Threat Modeling für AI-Systeme
Systematische Analyse von Bedrohungen spezifisch für LLM-Systeme: Angriffsvektoren, Trust Boundaries, Datenflüsse und potenzielle Missbrauchsszenarien.
Architektur- & Design Review
Bewertung des AI Security Konzepts: Systemprompts, Guardrails, RAG-Design, IAM und Integration mit bestehenden Security-Kontrollen.
Angriffssimulation (Pentest + Red Team)
Technische Sicherheitsprüfung mit AI-spezifischen Angriffstechniken. Prompt Injection, Jailbreaking, RAG Exploitation und adaptive Red-Team-Szenarien – kombiniert für maximale Abdeckung.
Auswertung & Risikoanalyse
Alle Findings werden bewertet, priorisiert und im Geschäftskontext eingeordnet. Welche Schwachstellen sind realistisch ausnutzbar und was ist das konkrete Risiko für Ihr Unternehmen?
Reporting & Remediation
Strukturierter Bericht mit technischen Findings, reproduzierbaren Exploit-Nachweisen, Risikobewertung und konkreten Massnahmen zur Behebung. Optionaler Re-Test nach der Umsetzung.
Für wen ist AI Pentesting & Red Teaming sinnvoll?
AI Security ist relevant für jedes Unternehmen, das LLM-Systeme in produktiven Prozessen einsetzt oder plant, dies zu tun.
Enterprise mit AI-Systemen
Unternehmen, die produktive AI-Systeme betreiben – Chatbots, interne Assistenten, AI-gestützte Geschäftsprozesse – und sicherstellen wollen, dass diese nicht missbraucht werden können.
SaaS-Anbieter mit LLM-Features
Software-Unternehmen, die LLM-Features in ihre Produkte integriert haben und Verantwortung gegenüber ihren Kunden für die Sicherheit dieser Features tragen.
Sensible Daten im RAG
Organisationen, die RAG-Systeme mit sensiblen oder vertraulichen Daten betreiben und sicherstellen müssen, dass diese Daten nur authorisierten Nutzern zugänglich sind.
Security- und AI-Teams
Security-Teams, die ihr Wissen über AI-spezifische Risiken aufbauen wollen, und AI-Teams, die ihre Systeme vor dem Produktivgang absichern möchten.
Was Sie als Ergebnis erhalten
Ein AI Security Engagement endet nicht mit einer Liste von Findings. Sie erhalten einen vollständigen, umsetzbaren Report – inklusive reproduzierbarer Exploit-Nachweise.
Technischer Security Report
Vollständige Dokumentation aller Findings mit technischer Beschreibung, Schweregrad, Kontext und Beweise.
Dokumentierte Exploits (reproduzierbar)
Jede Schwachstelle wird mit einem reproduzierbaren Exploit-Nachweis dokumentiert – damit Ihr Team das Problem verstehen und validieren kann.
Risikobewertung (Business Impact)
Jedes Finding bewertet nach technischer Ausnutzbarkeit und realem Geschäftsrisiko – damit Sie wissen, was wirklich dringend ist.
Architektur-Review inkl. Design-Empfehlungen
Bewertung Ihres AI Security Konzepts mit konkreten Empfehlungen für sicherere Architektur, Guardrails und Integration.
Konkrete Remediation-Massnahmen + optionaler Re-Test
Priorisierte Massnahmen zur Behebung – direkt umsetzbar. Optional: Re-Test nach der Umsetzung, um die Wirksamkeit der Korrekturen zu validieren.
Häufige Fragen zu AI Pentesting & Red Teaming
Wissen Sie, wie sicher Ihre KI-Systeme wirklich sind?
Lassen Sie Ihre LLM-Integrationen, Chatbots und RAG-Systeme gezielt prüfen – bevor Angreifer Schwachstellen finden und ausnutzen.