Wir schützen KI-Modelle vor Manipulation, Data Poisoning und Prompt Injection; Shadow-AI-Nutzung wird erkannt und eine sichere KI-Nutzungsrichtlinie etabliert.
Die kritischen Themen, die diese Leistung adressiert, und das Ergebnis, das wir in jedem Bereich liefern.
Im Rahmen der OWASP ML Top 10 testen wir die Modellresilienz mit Prompt-Injection-, Jailbreak- und Data-Poisoning-Tests und berichten Befunde mit Remediation.
Mit Netzwerkverkehrsanalyse und SaaS-Audit entdecken wir nicht genehmigte KI-Nutzung und erstellen eine Risikokarte.
Mit einer Liste genehmigter Werkzeuge, Datenklassifizierungsregeln und DLP-Integration bauen wir Kontrollen, die den Abfluss von Unternehmensdaten in KI-Plattformen verhindern.
Durch eine KI-Nutzungsrichtlinie und Rollendefinitionen bieten wir eine schnell einsetzbare Governance-Struktur, ausgerichtet an EU AI Act und NIST AI RMF.
Wie wir die Leistung über Delivery, Governance und verbundene Service-Pillars phasieren.
Modelltests: Mit OWASP ML Top 10 und Adversarial-ML-Techniken testen wir die Resilienz gegen Prompt Injection, Jailbreak und Data Poisoning.
Shadow-AI-Erkennung: Mit Netzwerkverkehrsanalyse und SaaS-Audit decken wir nicht genehmigte KI-Nutzung auf und bauen eine Risikoklassifizierungsmatrix.
Richtlinie und Governance: Mit einer Liste genehmigter Werkzeuge, Datenklassifizierungsregeln und DLP-Integration entwerfen wir eine sichere KI-Nutzungsrichtlinie.
Typische operative Flächen, auf denen diese Leistung aktiviert wird.
Organisationen, die die Nutzung von ChatGPT-ähnlichen Werkzeugen mit einer sicheren Nutzungsrichtlinie steuern statt blockieren wollen.
Teams, die die von ihnen trainierten LLM- und ML-Modelle auf Adversarial Robustness und Data-Poisoning-Resilienz testen lassen wollen.
Organisationen, die Risikoklassifizierung und Compliance-Anforderungen unter Regulierung wie dem EU AI Act klären wollen.
Die Tiefe dieser Leistung bei branchenspezifischen technischen und Compliance-Themen.
Mit Adversarial ML, Prompt Injection und Data-Poisoning-Tests bewerten wir die Sicherheit von LLM, Vision-Modell und ML-Pipeline gegen OWASP ML Top 10 und NIST AI RMF.
Mit Netzwerkverkehrsanalyse und SaaS-Audit entdecken wir nicht genehmigte KI-Nutzung und entwerfen eine unternehmensweite KI-Nutzungsrichtlinie und ein Governance-Framework.
Wir klären Compliance-Anforderungen durch EU-AI-Act-Risikoklassifizierung; rechtliche Entscheidungen werden der Rechtsberatung überlassen.
Die rasche Unternehmenseinführung von generativer KI und großen Sprachmodellen führt eine Kategorie von Sicherheitsrisiken ein, für die traditionelle Anwendungssicherheitsprogramme nicht ausgelegt wurden. Prompt Injection, Model Inversion, Vergiftung von Trainingsdaten und unsicheres KI-Ausgabe-Handling schaffen neuartige Angriffsflächen, die Angreifer bereits ausnutzen. Unsere Practice für Sicherheit künstlicher Intelligenz bietet die Bedrohungsmodellierungs-, Test- und Governance-Frameworks, die erforderlich sind, um KI-Systeme mit der Gewissheit bereitzustellen, dass sie sowohl gegen adversarielle Angriffe als auch gegen unbeabsichtigte Fehlanwendung resistent sind.
Kritische KI-spezifische Schwachstellen vor dem Produktionseinsatz in KI-Anwendungen identifizieren und beheben
Risiko- und Response-Indikatoren durch gemessene Kontrollen, eingeübte Playbooks und Evidenzprüfung sichtbar machen
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Basislinie, Eigentümer und Review-Rhythmus umwandeln
KI-Sicherheits-Engagements decken den gesamten KI-Systemlebenszyklus ab, von Design und Entwicklung über Bereitstellung bis hin zum laufenden Monitoring. Wir bewerten Modellzugriffskontrollen, Datenpipeline-Sicherheit, Inference-API-Härtung und KI-Governance-Prozesse. Für generative KI-Bereitstellungen befassen wir uns sowohl mit internen Unternehmens-Copilot-Anwendungsfällen als auch mit kundenorientierten KI-Produkten, von denen jedes ein unterschiedliches Risikoprofil aufweist.
EU-AI-Act-Konformitätsbewertungsanforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme erfüllen
Risiko-, Kontroll- und Compliance-Indikatoren durch gemessene Ziele und Nachweisdokumente sichtbar machen
Verantwortungsvolle KI-Bereitstellung im Unternehmensmaßstab mit Governance-Kontrollen ermöglichen, die Auditoren verifizieren können
KI-Sicherheits-Liefergegenstände überbrücken die Lücke zwischen aufkommenden regulatorischen Anforderungen und praktischer Engineering-Implementierung. Wir erstellen sowohl compliance-orientierte Artefakte für regulatorische und Board-Zielgruppen als auch Engineering-Spezifikationen für KI-Entwicklungsteams. Alle Liefergegenstände werden versioniert, um die sich schnell entwickelnde KI-Sicherheitslandschaft widerzuspiegeln.
Time-to-Market für KI-Produkte verkürzen, indem Sicherheit parallel zur Entwicklung statt als Gate adressiert wird
Rechts- und Compliance-Teams mit EU-AI-Act-Konformitätsdokumentation versorgen, die das regulatorische Risiko reduziert
Verantwortungsvolle KI-Praktiken gegenüber Unternehmenskunden nachweisen, die Due-Diligence-Nachweise zur KI-Sicherheit anfordern
Prompt Injection tritt auf, wenn böswillige Anweisungen, die in Benutzereingaben oder abgerufene Inhalte eingebettet sind, das beabsichtigte Verhalten des KI-Systems außer Kraft setzen und dazu führen, dass es nicht autorisierte Aktionen ausführt, wie das Preisgeben von System-Prompts, das Umgehen von Zugriffskontrollen oder das Ausführen unbeabsichtigter Tool-Aufrufe. Es ist das höchste Prioritätsrisiko, weil es in LLM-Anwendungen, die nicht vertrauenswürdige Eingaben verarbeiten, allgegenwärtig ist, auf Modellebene schwer vollständig zu verhindern ist und von Endbenutzern ohne jegliches technisches Fachwissen ausgenutzt werden kann.
Die Sicherheit von Unternehmens-KI erfordert Kontrollen auf mehreren Ebenen: Zugangskontrolle auf genehmigten Datenkonnektoren, Ausgabe-Scanning zur Erkennung und Schwärzung sensibler Informationen, bevor sie den Benutzer erreichen, Prompt-Injection-Erkennung für benutzergelieferte oder importierte Inhalte und Audit-Protokollierung von generierten Ausgaben und Tool-Aktionen für forensische Zwecke.
Für Foundation-Modell-basierte Systeme konzentrieren wir unsere Bewertung auf die Anwendungsebenen-Kontrollen statt auf das Modell selbst. Wir testen die System-Prompt- und Anweisungshierarchie, Input-Validierung und -Bereinigung, Tool-Call-Autorisierungslogik, Ausgabefilterung und die Datenabrufschicht. Wir überprüfen auch die vertraglichen Sicherheitspflichten in den Nutzungsbedingungen des Foundation-Modell-Anbieters und bewerten das Lieferkettenrisiko.
Die EU-AI-Act-Anforderungen hängen von der Risikoklassifizierung Ihres KI-Systems ab. Hochrisikosysteme (solche, die Grundrechte, Sicherheit oder kritische Infrastrukturentscheidungen betreffen) erfordern Konformitätsbewertungen, menschliche Aufsichtsmechanismen, technische Dokumentation und die Registrierung in der EU-KI-Datenbank vor der Bereitstellung. Wir führen Risikoklassifizierungsbewertungen durch und erstellen die erforderliche technische und Governance-Dokumentation zur Unterstützung der Konformität.
Wir empfehlen eine Sicherheitsbewertung für jede wesentliche Änderung am KI-System, einschließlich Modellversions-Upgrades, neuer Tool-Integrationen, Erweiterung des Eingabedaten-Umfangs oder Änderungen am System-Prompt oder der Abrufkonfiguration. Außerdem sollte jährlich eine vollständige Bewertung durchgeführt werden, um Änderungen in der Bedrohungslandschaft und neue Angriffstechniken zu erfassen, die zuvor bewertete Komponenten betreffen könnten.
Ja. Wir bieten ein KI-Sicherheits-Capability-Building-Programm an, das Ihr internes Sicherheitsteam in adversariellen Machine-Learning-Techniken, Prompt-Injection-Testmethoden und KI-Red-Team-Werkzeugen schult. Das Programm umfasst einen strukturierten Lehrplan, praktische Labs mit Ihren tatsächlichen KI-Systemen und eine Kompetenzbeurteilung. Wir helfen Ihnen auch dabei, ein internes KI-Red-Team-Betriebsmodell mit definiertem Umfang, Rhythmus und Berichtsstruktur zu etablieren.
Dieses kurze Formular leitet Ihre Anfrage in die passende Support-Spur. Zuerst klären wir den Kontext, dann den sicheren Austauschweg.
Datenschutzbewusster Erstkontakt; sicherer Austausch bei Bedarf; kein Verkaufsdruck.
