Es sind nicht mehr nur Ihre LLMs. KI-generierter Code enthält versteckte Schwachstellen. Autonome Agenten handeln ohne Aufsicht. Vergiftete Modelle gelangen unbemerkt in Ihre Lieferkette. Das SECURE-AI Framework v2 deckt alle vier Angriffsflächen ab—LLM-Anwendungen, KI-generierte Software, agentische Systeme und die KI-Lieferkette—weil Angreifer sich nicht auf eine beschränken.
Prompt-Injection-Angriffe können Ihr LLM dazu bringen, unbeabsichtigte Aktionen auszuführen oder sensible Daten preiszugeben—und neue Techniken tauchen wöchentlich auf.
Ihre Entwickler nutzen Cursor, Copilot und Claude Code täglich. Jede KI-generierte Codezeile ist eine potenzielle Schwachstelle, die niemand überprüft hat.
Autonome Agenten mit Tool-Zugriff können manipuliert werden, um Daten zu exfiltrieren, Privilegien zu eskalieren oder unautorisierte Aktionen auszuführen.
Ihre KI-Lieferkette ist ungeprüft. Vergiftete Modelle auf Hugging Face, kompromittierte Datensätze und bösartige KI-Bibliotheken gelangen unkontrolliert in Ihren Stack.
Vier-Säulen-Sicherheit für die gesamte KI-Angriffsfläche. LLM-Anwendungen, KI-generierter Code, autonome Agenten und die KI-Lieferkette—bewertet, getestet, gehärtet und überwacht.
Die gesamte KI-Angriffsfläche über alle vier Säulen kartieren—LLM-Endpunkte, KI-Code-Repositories, Agent-Tool-Ketten und Modell-/Daten-Lieferkettenabhängigkeiten.
Red-Team jeden Vektor. Prompt Injection und Jailbreaks auf LLMs. Schwachstellen-Scanning von KI-generiertem Code. Tool-Missbrauch und Privilegien-Eskalation bei Agenten. Provenienzprüfungen von Modellen und Datensätzen.
Defense in Depth über alle Säulen: Input/Output-Leitplanken für LLMs, sichere Coding-Richtlinien für KI-Assistenten, Least-Privilege-Tool-Zugriff für Agenten und verifizierte Lieferketten-Pipelines.
Kontinuierliche Überwachung des gesamten KI-Stacks. Prompt Injection erkennen, unsichere KI-generierte Commits markieren, unautorisierte Agentenaktionen melden und Lieferketten-Integritätsdrift verfolgen.
Ein Vier-Säulen-Ansatz zur KI-Sicherheit, der die gesamte KI-Angriffsfläche abdeckt. Kombiniert offensive Tests mit defensiver Härtung über LLM-Anwendungen, KI-generierten Code, autonome Agenten und die KI-Lieferkette.
Sie haben LLMs in Produktion, Ihre Entwickler nutzen täglich KI-Coding-Assistenten, Sie bauen autonome Agenten oder sind auf KI-Modelle und Datensätze von Drittanbietern angewiesen. Sie wollen Schwachstellen im gesamten KI-Stack finden, bevor Angreifer es tun—und Sie brauchen spezialisierte KI-Sicherheitsexpertise, keine generischen Penetrationstests.
Traditionelle Pentests decken KI-spezifische Angriffsvektoren nicht ab. Prompt Injection, Jailbreaks, Trainingsdaten-Extraktion, adversariale Eingaben, Agent-Tool-Missbrauch und KI-Lieferketten-Vergiftung erfordern spezialisiertes Fachwissen. Das SECURE-AI Framework kombiniert traditionelle Sicherheit mit tiefem Verständnis von LLM-Interna, agentischen Architekturen und KI-spezifischen Bedrohungen.
Indirekte Prompt Injection durch abgerufene Daten. Wenn Ihr RAG-System Inhalte aus externen Quellen abruft, können Angreifer bösartige Anweisungen in diesen Inhalten einbetten. Ihr LLM führt diese Anweisungen dann aus und gibt möglicherweise Daten preis oder führt unautorisierte Aktionen durch. Aber zunehmend ist das übersehene Risiko KI-generierter Code—Entwickler vertrauen Copilot-Ausgaben ohne die gleiche Prüfung, die sie der Pull Request eines Junior-Entwicklers widmen würden.
Vibe Coding bedeutet, Software hauptsächlich über KI-Coding-Assistenten zu erstellen—Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. Der Code wird schnell ausgeliefert, birgt aber Risiken: hartcodierte Geheimnisse in Prompt-Templates, unsichere API-Standardeinstellungen, fehlende Eingabevalidierung und zu permissive Konfigurationen. KI-Assistenten optimieren für Funktionalität, nicht für Sicherheit. Wir prüfen KI-generierte Repositories, um zu finden, was die KI übersehen hat.
Wir modellieren die gesamte Agentenkette—MCP-Tool-Zugriff, Multi-Agenten-Kommunikation und Entscheidungsgrenzen. Tests umfassen Tool-Missbrauch-Szenarien, Datenexfiltration über Tool-Antworten, Prompt Injection via Tool-Ausgaben, Privilegien-Eskalation und unautorisierte Aktionen. Stellen Sie es sich vor wie Penetrationstests für Systeme, die eigenständig handeln können.
Die gleichen Lieferkettenangriffe, die npm und PyPI getroffen haben, kommen für KI. Vergiftete Modelle auf Hugging Face, manipulierte Trainingsdatensätze und bösartige KI-Bibliotheksabhängigkeiten sind reale Bedrohungen. Wir verifizieren die Modellprovenienz, validieren die Datensatzintegrität und prüfen jede KI-Abhängigkeit in Ihrem Stack—weil ein kompromittiertes Modell alles Nachgelagerte untergraben kann.
Wir verwenden kontrollierte Red-Team-Tests mit vereinbartem Umfang und Rollback-Verfahren. Tests finden wenn möglich in Staging-Umgebungen statt. Für Produktionstests nutzen wir Techniken, die Schwachstellen aufdecken, ohne tatsächlichen Schaden zu verursachen—ähnlich wie ethisches Hacking, aber für KI-spezifische Bedrohungen über alle vier Säulen.
Kein System ist vollständig sicher—ob KI oder nicht. Das Ziel ist Defense in Depth über alle vier Säulen: LLM-Leitplanken, Code-Review-Richtlinien, Agenten-Zugriffskontrollen und Lieferkettenverifizierung. Mehrere Schutzschichten, sodass wenn eine versagt, andere die Bedrohung abfangen. Wir helfen Ihnen, angemessene Sicherheit für Ihr Risikoprofil zu erreichen, nicht theoretische Perfektion.
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