Ihre AI-Systeme stehen vor Bedrohungen, die traditionelle Sicherheit nicht sieht: Prompt Injection, Data Poisoning, Modell-Diebstahl, adversariale Angriffe. Schatten-AI — ungeprüfte Modelle, ungesicherte Agent-Tools, AI-generierter Code mit versteckten Schwachstellen — erweitert Ihre Angriffsfläche schneller, als Ihr Security-Team sie kartieren kann. Das SECURE-AI Framework v2 deckt alle vier Angriffsflächen ab: LLM-Anwendungen, Vibe-codierte Software, agentische Systeme und die AI-Lieferkette. Gebaut von jemandem, der Achilles AI erschaffen hat — einen 210-Regel-Static-Analysis-Scanner, der speziell für die Sicherheit AI-generierten Codes gebaut wurde.
Prompt-Injection-Angriffe können Ihr LLM dazu bringen, unbeabsichtigte Aktionen auszuführen oder sensible Daten preiszugeben — und wöchentlich tauchen neue Techniken auf. Ihre traditionelle WAF sieht diese Angriffe nicht einmal. Schatten-AI erzeugt Vektoren, die Ihr Security-Team nicht kartiert hat.
Ihre Entwickler nutzen täglich Cursor, Copilot und Claude Code. Jede AI-generierte Codezeile ist eine potenzielle Schwachstelle, die niemand geprüft hat. Traditionelle SAST-Tools übersehen AI-spezifische Muster — halluzinierte Bibliotheksaufrufe, unsichere Standardeinstellungen, hartcodierte Secrets in Prompt-Templates.
Autonome Agents mit Tool-Zugriff können manipuliert werden, um Daten zu exfiltrieren, Privilegien zu eskalieren oder nicht autorisierte Aktionen auszuführen. Ein kompromittierter Agent mit Datenbankzugriff kann irreversiblen Schaden anrichten, bevor er entdeckt wird.
Ihre AI-Lieferkette ist ungeprüft. Vergiftete Modelle auf Hugging Face, kompromittierte Datensätze und bösartige AI-Bibliotheken gelangen ungeprüft in Ihren Stack. Die gleichen Supply-Chain-Angriffe, die npm und PyPI getroffen haben, zielen jetzt auf AI-Abhängigkeiten.
Vier-Säulen-Sicherheit, die die gesamte AI-Angriffsfläche abdeckt. LLM-Anwendungen, AI-generierter Code, autonome Agents und die AI-Lieferkette — bewertet, getestet, gehärtet und überwacht.
Die gesamte AI-Angriffsfläche über alle vier Säulen kartieren — LLM-Endpunkte, Vibe-codierte Repositories, Agent-Tool-Ketten und Modell-/Daten-Lieferkettenabhängigkeiten.
Jeden Vektor red-teamen. Prompt Injection und Jailbreaks an LLMs. Schwachstellen-Scanning an AI-generiertem Code. Tool-Missbrauch und Privilegieneskalation an Agents. Herkunftsprüfungen an Modellen und Datensätzen.
Defense in Depth über alle Säulen: Eingabe-/Ausgabe-Guardrails für LLMs, Secure-Coding-Richtlinien für AI-Assistenten, Least-Privilege-Tool-Zugriff für Agents und verifizierte Lieferketten-Pipelines.
Kontinuierliches Monitoring über den AI-Stack. Prompt Injection erkennen, unsichere AI-generierte Commits markieren, nicht autorisierte Agent-Aktionen melden und Lieferketten-Integritäts-Drift verfolgen.
Ein Vier-Säulen-Ansatz für AI-Sicherheit, der die gesamte AI-Angriffsfläche abdeckt. Kombiniert offensive Tests mit defensiver Härtung über LLM-Anwendungen, AI-generierten Code, autonome Agents und die AI-Lieferkette.
Sie LLMs in der Produktion eingesetzt haben, Ihre Entwickler täglich AI-Coding-Assistenten nutzen, Sie autonome Agents bauen oder auf AI-Modelle und -Datensätze von Dritten angewiesen sind. Sie wollen Schwachstellen in Ihrem gesamten AI-Stack finden, bevor Angreifer es tun — und Sie brauchen spezialisierte AI-Sicherheitsexpertise, nicht generische Penetrationstests.
Traditionelles Pentesting deckt AI-spezifische Angriffsvektoren nicht ab. Prompt Injection, Jailbreaks, Training-Data-Extraktion, adversariale Eingaben, Agent-Tool-Missbrauch und AI-Lieferketten-Vergiftung erfordern alle spezialisierte Expertise. Das SECURE-AI Framework kombiniert traditionelle Sicherheit mit tiefem Verständnis von LLM-Interna, agentischen Architekturen und AI-spezifischen Bedrohungen.
Indirekte Prompt Injection über abgerufene Daten. Wenn Ihr RAG-System Inhalte aus externen Quellen abruft, können Angreifer bösartige Anweisungen in diesen Inhalten einbetten. Ihr LLM führt dann diese Anweisungen aus und kann dabei Daten preisgeben oder nicht autorisierte Aktionen durchführen. Aber zunehmend ist das übersehene Risiko AI-generierter Code — Entwickler vertrauen Copilot-Output, ohne dieselbe Prüfung wie bei einem Pull Request eines Junior-Entwicklers.
Vibe Coding bedeutet, Software primär durch AI-Coding-Assistenten zu bauen — Cursor, GitHub Copilot, Claude Code. Der Code wird schnell ausgeliefert, birgt aber Risiken: hartcodierte Secrets in Prompt-Templates, unsichere API-Standardeinstellungen, fehlende Eingabevalidierung und überprivilegierte Konfigurationen. AI-Assistenten optimieren für Funktionalität, nicht für Sicherheit. Wir prüfen Vibe-codierte Repositories, um zu finden, was die AI übersehen hat.
Wir bedrohungsmodellieren die gesamte Agent-Kette — MCP-Tool-Zugriff, Multi-Agent-Kommunikation und Entscheidungsgrenzen. Tests decken Tool-Missbrauchs-Szenarien, Datenexfiltration über Tool-Antworten, Prompt Injection über Tool-Outputs, Privilegieneskalation und nicht autorisierte Aktionen ab. Stellen Sie es sich als Penetrationstests für Systeme vor, die autonom handeln können.
Die gleichen Supply-Chain-Angriffe, die npm und PyPI getroffen haben, kommen auf AI zu. Vergiftete Modelle auf Hugging Face, manipulierte Trainingsdatensätze und bösartige AI-Bibliotheksabhängigkeiten sind reale Bedrohungen. Wir verifizieren Modell-Herkunft, validieren Datensatz-Integrität und prüfen jede AI-Abhängigkeit in Ihrem Stack — denn ein kompromittiertes Modell kann alles Nachgelagerte untergraben.
Wir nutzen 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 sondieren, ohne tatsächlichen Schaden zu verursachen — ähnlich wie Ethical Hacking, aber für AI-spezifische Bedrohungen über alle vier Säulen.
Kein System ist vollständig sicher — AI oder sonstiges. Das Ziel ist Defense in Depth über alle vier Säulen: LLM-Guardrails, Code-Review-Richtlinien, Agent-Zugangskontrollen und Lieferkettenverifizierung. Mehrere Schutzschichten, sodass wenn eine versagt, andere die Bedrohung auffangen. Wir helfen Ihnen, angemessene Sicherheit für Ihr Risikoprofil zu erreichen, nicht theoretische Perfektion.
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