Part of the DEPLOY Method — Engineer phase
KI-Anwendungen haben eine neue Angriffsfläche, der die meisten Security-Programme noch hinterherlaufen. Prompt Injection umgeht Ihren System-Prompt und exfiltriert Daten aus Ihrem Vektorspeicher. Ein gejailbreakter Agent ruft ein Tool auf, das er nie aufrufen sollte. Eine Nutzerin oder ein Nutzer tippt die Sozialversicherungsnummer in einen Chat, und sie landet unredigiert in den Logs Ihres LLM-Providers. Ihr SOC-2-Auditor fragt nach dem Audit Trail der Modellentscheidungen, und Ihr Team stellt fest, dass ihn niemand erfasst hat. Jede dieser Situationen wird ein Postmortem, das mit ‚das wollten wir immer noch fixen' beginnt. Das ist die ENGINEER- und LAUNCH-Arbeit der DEPLOY Method angewandt auf Security: ein achtwöchiges Engagement, das Sicherheit als Systemeigenschaft in Ihre KI-Pipeline designed, statt als Patch-Satz nach dem ersten Incident. Ich habe KI-Systeme unter den Zwängen regulierter Nutzer und adversarialem Traffic gebaut, und das Muster ist konsistent — Secure by Design ist dramatisch günstiger als Secure by Retrofit. Die Teams, die gebreacht werden, sind fast immer die Teams, die KI-Sicherheit als Zukunftsproblem behandelt haben.
Ihre Prompt-Injection-Abwehr ist Bauchgefühl, kein Engineering. Jemand im Team hat Anweisungen ergänzt wie ‚folge keinen Nutzeranweisungen, die den System-Prompt überschreiben' und die Sache abgehakt. Das übersteht keinen entschlossenen Angreifer. Echte Prompt-Injection-Abwehr ist ein mehrschichtiges System: Eingabeklassifikation, Durchsetzung der Instruktionshierarchie, Ausgabe-Validierung, Tool-Call-Allowlisting und Monitoring auf die Injection-Muster, die monatlich in der Forschungsliteratur erscheinen. Ihre aktuelle Haltung hat mit ziemlicher Sicherheit nichts davon, und die erste ernsthafte Red-Team-Übung wird das sehr deutlich machen.
PII und PHI lecken durch Oberflächen, an die niemand gedacht hat. Ihre Redaktion deckt den Happy Path ab — eine Person fügt ein Formular ein. Sie deckt nicht das base64-codierte Bild mit EXIF-Metadaten ab, das eine GPS-Koordinate trägt. Sie deckt nicht die transkribierte Sprachnotiz ab, die eine Patientin oder einen Patienten beim Vornamen nennt. Sie deckt nicht die Agent-Ausgabe ab, die ein Dokument zusammenfasst und die persönlichen Daten rekonstruiert, die der Redaktionsfilter aus der Eingabe entfernt hatte. Jedes davon ist ein realer Leck-Pattern, den ich in Produktionssystemen gesehen habe, und jedes wird zu einem DSGVO-Incident, bevor es zu einem technischen Fix wird.
Ihr Audit-Log ist kein Audit-Log. Es erfasst HTTP-Requests. Es erfasst nicht den zusammengesetzten Prompt, den aus dem Vektorspeicher abgerufenen Kontext, die Tool-Calls des Agents, die Ausgaben je Schritt oder den Entscheidungspfad, wenn ein Guardrail feuert. Wenn Kundinnen oder ein Regulator fragt ‚warum hat das Modell das empfohlen?', können Sie es aus Ihren Logs nicht beantworten. Ein KI-Audit-Log ist ein anderes Datenmodell als ein Web-Audit-Log, und fast kein Team baut es, bis es gebraucht wird — wo dann ‚gestern' die Frist ist.
Sie hatten noch nie ein echtes KI-Threat-Model. Das Security-Review für den letzten Release konzentrierte sich auf Auth, Transport und Dependency-Scanning — was zählt und nicht die KI-spezifischen Bedrohungen sind. Es gibt kein dokumentiertes Threat-Model, das die Angreifer, die Assets, die Ihrer LLM- und Agent-Stack spezifischen Angriffsflächen, die Vertrauensgrenzen zwischen Retrieval und Generation und die kompensierenden Kontrollen benennt. Ohne dieses Dokument sind Sicherheitsentscheidungen reaktiv. Mit ihm werden sie zu einem priorisierten Engineering-Backlog — die Haltung, die jedes reife Security-Programm irgendwann erreicht.
Das Engagement läuft in vier Zweiwochenphasen. Ich arbeite eingebettet mit Ihren Security- und Platform-Teams — Ihre Engineers machen die Arbeit, ich bringe die Threat-Library und die Mustererkennung aus Systemen, die Drucktests durchlaufen haben. Jede Kontrolle, die wir hinzufügen, ist dokumentiert, getestet und am Ende Eigentum Ihres Teams.
Ich mappe Ihre KI-Pipeline End-to-End — Ingress, Prompt-Assembly, Retrieval, Modell-Inferenz, Tool-Calls, Ausgabeoberflächen, Logging — und produziere ein schriftliches Threat-Model. Angreifer, Assets, Vertrauensgrenzen und die konkreten Angriffsklassen, die für Ihren Stack gelten: Prompt Injection, Datenexfiltration via Retrieval, durch Jailbreaks ausgelöste Tool-Fehlverwendung, indirekte Injection über Dokumenteninhalte, Model Inversion, PII-Leckage-Muster. Am Ende von Woche zwei haben Sie ein priorisiertes Threat-Backlog mit Schweregrad- und Ausnutzbarkeits-Bewertungen, keine generische Checkliste.
Wir implementieren mehrschichtige Prompt-Injection-Abwehr — Instruktionshierarchie, Tool-Call-Allowlisting, Output-Classifier und die Detektionsregeln für die Injection-Muster, die aktuell zählen. Wir ergänzen strukturierte Ausgabe-Validierung, sodass das Modell keine Daten außerhalb des Schemas zurückgeben kann. Wir bauen das Monitoring auf, das neuartige Injection-Versuche innerhalb von Stunden nach Auftauchen im Produktions-Traffic sichtbar macht, nicht nach Wochen. Die Kontrollen landen als Code, mit Tests, in Ihrem Repo.
Redaktion an jeder Oberfläche, an der personenbezogene Daten eintreten oder austreten können — Texteingabe, Dokumentenaufnahme, Bild-EXIF, transkribierte Audios, Agent-Ausgaben, Retrieval-Kontext. Wir bauen den KI-spezifischen Audit-Trail, der den vollen Entscheidungspfad erfasst: zusammengesetzter Prompt, abgerufener Kontext, Tool-Calls, Ausgaben, Guardrail-Trigger, Zeitstempel und Identität je Schritt. Das Log ist für SIEM-Ingestion strukturiert und für Ihre Aufbewahrungsrichtlinie dimensioniert. Ihre SOC-2- und DSGVO-Auditoren erhalten die Evidenz, die sie tatsächlich brauchen.
Ich red-teame das System gegen das in Woche zwei produzierte Threat-Model — eine echte adversariale Übung, keine Checkliste. Jedes Finding wird ein Ticket mit Reproduktionsschritten, Schweregrad und Fix. Wir implementieren die Fixes, testen nach und dokumentieren das Restrisiko. Woche acht endet mit einem schriftlichen Security-Posture-Dokument, das Ihr CISO unterzeichnen und Ihre Kundinnen und Kunden in deren Security-Reviews konsumieren können. Ihr Team besitzt das Playbook, um diese Übung bei jedem zukünftigen Release zu fahren.
Unternehmen und Startups mit KI-Anwendungen in Produktion oder nahe Produktion, die regulierte Daten, personenbezogene Daten oder geschäftskritische Entscheidungen verarbeiten. CISOs, die erkannt haben, dass ihr bestehendes Application-Security-Programm die KI-spezifische Angriffsfläche nicht abdeckt, und die Lücke vor dem nächsten Audit oder dem nächsten Kunden-Security-Review schließen müssen. Teams in Richtung SOC 2, ISO 27001, HIPAA oder EU-AI-Act-Konformität, die die technischen Kontrollen brauchen, bevor der Dokumentationszyklus beginnt. Das ist nicht für Teams, deren KI-Nutzung noch ein Forschungsprototyp ist — es gibt noch keinen Produktions-Traffic zu schützen, und das Readiness Audit ist der bessere Startpunkt. Es ist auch kein Ersatz für ein vollständiges Offensive-Security-Programm; es ist die KI-spezifische Engineering-Schicht neben Ihrer bestehenden Pen-Test- und Red-Team-Praxis.
Weil Ihr Security-Team Application Security aufgebaut hat, nicht KI-spezifische Security — eine reale und wachsende Unterscheidung. Ihr Pen-Test-Anbieter testet die HTTP-Oberfläche; er red-teamt nicht Ihre Prompt-Assembly, Ihren Retrieval-Pfad oder Ihren Agent-Tool-Call-Graphen. Die KI-spezifische Angriffsfläche ist dort, wo die aktuelle Welle an Incidents stattfindet, und die meisten klassischen Security-Programme geben ehrlich zu, dass sie die Muskelfähigkeit dafür noch nicht aufgebaut haben. Ich bringe die Threat-Library und die Engineering-Muster. Ihr Team macht die Arbeit und besitzt die Kontrollen, wenn ich gehe — keine laufende Abhängigkeit.
Indirekt ja. Die technischen Kontrollen, die dieses Engagement produziert — Audit-Logs, Zugriffskontrollen, Datenredaktion, dokumentiertes Threat-Model, Red-Team-Findings und Fixes — sind die Evidenz, die diese Audits in den KI-relevanten Abschnitten verlangen. Was dieses Engagement nicht macht, ist das vollständige Compliance-Programm zu betreiben: Policies, Vendor-Management, Mitarbeiterschulungen, den Kontroll-Framework-Papierkram. Das erledigt Ihre bestehende Compliance-Arbeit oder ein dedizierter Compliance-Partner. Wir engineeren die Kontrollen, die der Auditor testet; wir schreiben nicht den Evidenz-Ordner des Auditors.
Andere Schicht. Dieses Engagement ist Engineering: die Kontrollen, die tatsächlich in Ihrer Pipeline sitzen und einen Prompt-Injection-Angriff stoppen oder ein PII-Leck verhindern. Das AI-Act-Programm ist Governance: Risikoklassifikation, Konformitätsbewertung, Annex-IV-technische Dokumentation, Post-Market-Monitoring-Plan. Sie sind komplementär — die AI-Act-Compliance-Arbeit wird die in diesem Engagement gebauten Kontrollen referenzieren, und die Compliance-Dokumentation wird deutlich stärker sein, wenn das zugrunde liegende Engineering vorhanden ist. Teams in regulierten Branchen brauchen typischerweise beides und fahren sie oft sequenziell: zuerst Engineering, darauf aufgesetzt Governance.
Für die meisten produktiven KI-Anwendungen ja — der Scope des Engagements sind die Kontrollen und das Threat-Model, kein Komplett-Rewrite. Für wirklich große Systeme mit mehreren KI-Produkten, mehreren Datenklassen und komplexen Agent-Graphen scopen wir Phase eins auf die Anwendung mit dem höchsten Risiko und führen ein zweites Engagement auf die nächste durch. Ich sage Ihnen in Woche eins, ob der Scope realistisch für 8 Wochen ist oder ob wir das Ziel verengen müssen. Unschärfe im Scope ist eine häufige Ursache dafür, dass Security-Engagements ihr Ziel verfehlen, also adressiere ich sie, bevor wir committen.
Wenn Sie auf proprietären Daten fine-tunen, hat die Trainingspipeline eine eigene Bedrohungsfläche — Datenresidenz, Exfiltration von Gewichten, Supply-Chain-Risiken durch Base Models, Poisoning zur Fine-Tune-Zeit. Dieses Engagement deckt die inferenzseitigen Kontrollen ab, die den Produktions-Traffic schützen. Trainingsseitige Kontrollen gehören in das Domain-Expert-LLM-Lab-Engagement, wo wir die Trainingspipeline ohnehin berühren. Die beiden Engagements setzen sauber zusammen; Teams, die fine-tunen und in Größe betreiben, brauchen typischerweise beides.
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