KI Sicherheit & Testing

KI-spezifische Angriffsvektoren

KI-Systeme sind anfällig für spezifische Angriffe, die sich von klassischen IT-Angriffen unterscheiden. Adversarial Attacks manipulieren Eingaben, um falsche Ausgaben zu erzeugen. Data Poisoning vergiftet Trainingsdaten, um Modellverhalten langfristig zu verändern. Model Inversion kann sensible Trainingsdaten rekonstruieren. Wir identifizieren und beheben diese Risiken.

Adversarial Testing und Red Teaming

Unser Red Team simuliert realistische Angriffe auf Ihre KI-Systeme. Dabei verwenden wir etablierte Frameworks wie MITRE ATLAS und orientieren uns an den OWASP Top 10 für LLMs. Wir testen sowohl technische Robustheit als auch konzeptionelle Schwächen im KI-Design.

Fairness und Bias-Analyse

Diskriminierung durch KI-Systeme ist nicht nur ein ethisches, sondern zunehmend auch ein regulatorisches Risiko. Wir analysieren Ihre Modelle auf unerwünschte Bias-Effekte und helfen bei der Entwicklung von Debiasing-Strategien – im Einklang mit den Anforderungen des EU AI Acts.

Warum klassische Penetrationstests KI-Lücken nicht schließen

Klassische Penetrationstests prüfen Netzwerke, Anwendungsschichten und Zugriffskontrollen – nicht die spezifischen Schwachstellen von KI-Modellen. Ein Webapplikations-Pentest erkennt keine Adversarial Examples, die ein Computer-Vision-Modell täuschen. KI-Sicherheitstests erfordern eigene Methoden, Frameworks und Expertise: MITRE ATLAS für KI-Angriffstaktiken, OWASP ML Top 10 für Modellangriffe, spezifische Testverfahren für LLMs nach OWASP LLM Top 10. Unternehmen, die KI produktiv einsetzen, benötigen beide Prüfebenen.

Typische Angriffsszenarien und was wir dagegen tun