Für wen sind KI-Pentests relevant?
Wenn Künstliche Intelligenz ein Teil Ihrer Infrastruktur wird, wird sie auch Teil Ihrer Angriffsfläche! Mit zielgerichteten KI- und LLM-Pentests lassen sich unbekannte Schwachstellen in Ihren Systemen finden. Besonders relevant ist ein solch spezieller KI-Pentest für Unternehmen, die …
… einen KI-unterstützten Chatbot mit Zugriff auf interne Dokumente oder Kundendaten betreiben.
… im Rahmen von NIS2, DORA oder EU AI Act einen dokumentierten Sicherheitstest-Nachweis benötigen.
… KI-Agenten mit Tool-Zugriff (E-Mail, Ticketsysteme, Datenbanken, Zahlungsprozesse) einsetzen oder planen.
… im KRITIS-Bereich oder regulierten Branchen tätig sind (bspw. Banken, Versicherungen, Krankenhäuser).
Sprechen Sie uns an!
Wir prüfen gemeinsam mit Ihnen, ob und in welchem Umfang ein KI-Sicherheitstest für Ihre Systeme sinnvoll ist.
Warum klassische Pentests hier nicht ausreichen
KI-gestützte Anwendungen bringen Angriffsflächen mit, die klassische Web-, Mobile- oder Infrastruktur-Pentests nicht abdecken. Dazu gehören unter anderem:
Angreifer schleusen über Nutzereingaben oder manipulierte Dokumente Anweisungen ein, die das Modell entgegen seiner eigentlichen Aufgabe ausführt.
Schadhafte Inhalte gelangen nicht über den Chat in Ihre IT-Landschaft, sondern über Dokumente, Tickets oder Webseiten, die vom System automatisch abgerufen werden.
KI-Agenten erhalten im Laufe der Zeit mehr Tool-Zugriffe (E-Mail-Versand, Datenbankänderungen, Zahlungsauslösung), als ursprünglich vorgesehen und getestet wurden.
Zugriffsrechte auf die zugrunde liegende Wissensdatenbank werden nicht sauber abgebildet, wodurch interne oder personenbezogene Daten in KI-Antworten auftauchen können.
Interne Anweisungen, Sicherheitsregeln und Tool-Definitionen lassen sich häufig aus KI-Anwendungen extrahieren und für gezielte Angriffe nutzen.
Vorgefertigte Modelle, Plugins und MCP-Tool-Anbindungen bringen Abhängigkeiten mit, die selten geprüft werden.
Diese Schwachstellen sind im OWASP Top 10 for LLM Applications sowie im MITRE ATLAS Framework – der etablierten Wissensbasis für Angriffe auf KI-Systeme – systematisch dokumentiert. Sie bilden die fachliche Grundlage unserer Testmethodik.
LLM- und KI-Pentests: Unser Testansatz
Unsere Methodik orientiert sich an bekannten Frameworks und deckt die gesamte Angriffskette ab.
Reconnaissance
Modell-Fingerprinting, Analyse der RAG-Pipeline, Kartierung verfügbarer Tools und Schnittstellen
Datenebene
Zugriffskontrollen auf RAG-Indizes, Extraktion sensibler Trainings- oder Kontextdaten
Infrastrukturebene
Absicherung von Modell-Hosting, Cloud-ML-Diensten und zugrunde liegenden Kubernetes-/Container-Umgebungen
Anwendungsebene
Prompt Injection (direkt und indirekt), Jailbreak-Versuche, Manipulation von Multi-Agenten-Systemen
Tool- und Schnittstellenebene
Missbrauch von Function-Calling und MCP-Anbindungen, Rechteausweitung über verknüpfte Systeme
Lassen Sie sich kostenfrei beraten
Sie sind noch unsicher, ob Sie ein KI- und LLM-Pentesting durchführen lassen möchten? Haben Sie noch detaillierte Fragen zur Vorgehensweise oder zu den Kosten? Oder haben Sie Bedenken wegen möglicher Auswirkungen auf Ihren laufenden IT-Betrieb?
In einem kostenlosen Beratungsgespräch geben wir Ihnen alle Antworten, die Sie benötigen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen!