LLM Security Testing
Pentesting von LLMs
Large Language Models sind mächtig – und anfällig für spezifische Angriffe. Wir testen Ihre LLM-Applikationen auf alle relevanten Sicherheitsrisiken.
LLM-Applikationen bringen neue, spezifische Sicherheitsrisiken mit sich, die mit klassischen Pentesting-Methoden nicht vollständig adressiert werden können. Wir testen Ihre LLM-basierten Anwendungen systematisch nach dem OWASP LLM Top 10 und weiteren anerkannten Frameworks.
Prompt Injection
Prompt Injection ist die gefährlichste Schwachstelle in LLM-Applikationen (OWASP LLM01). Angreifer injizieren bösartige Instruktionen in LLM-Eingaben, um das System zu manipulieren, Sicherheitsmechanismen zu umgehen oder unbeabsichtigte Aktionen auszulösen. Wir testen sowohl direkte als auch indirekte Prompt Injection (z.B. über Dokumente oder Webseiten).
OWASP LLM Top 10
RAG und Agentic Systems
Retrieval-Augmented Generation (RAG) und autonome Agenten bringen spezifische Risiken wie Data Source Poisoning, Tool Call Manipulation und Agent Hijacking. Wir testen diese komplexen Systemarchitekturen mit spezialisierten Methoden.
LLM-Anwendungs-Penetrationstest: Applikation, Integration und Modell
Ein LLM-Anwendungs-Penetrationstest geht über das reine Testen des Sprachmodells hinaus. LLM-Applikationen bestehen aus mehreren Schichten, die jeweils eigene Angriffsflächen mitbringen. Der Applikations-Layer umfasst klassische Webanwendungssicherheit: Authentifizierung und Autorisierung, Session Management, Input Validation, API-Security und Datenflüsse zwischen Frontend, Backend und dem LLM-Endpunkt. Sicherheitslücken hier – etwa fehlende Zugriffskontrollen oder unsichere API-Keys – sind oft wirkungsvoller ausnutzbar als LLM-spezifische Angriffe.
Der Integrations-Layer verbindet die Applikation mit dem LLM-Modell, externen Tools, Vektordatenbanken und Geschäftssystemen. Hier entstehen Risiken durch unsichere Tool-Aufrufe, überprivilegierte Systemzugänge des LLM-Agenten und ungeschützte Prompt-Kontexte, die vertrauliche Systemanweisungen preisgeben. Insbesondere bei agentenbasierten Architekturen mit autonomem Tool-Calling (Function Calling, Code Execution) ist dieser Layer kritisch: Ein kompromittierter Agent kann Datenbankabfragen ausführen, E-Mails versenden oder externe APIs aufrufen.
Unser Ansatz kombiniert klassische Penetrationstest-Methodik (OWASP WSTG, Burp Suite Pro für API-Testing) mit LLM-spezifischen Angriffstechniken (Prompt Injection, Jailbreaks, Indirect Injection über externe Datenquellen). Das Ergebnis ist ein vollständiges Sicherheitsbild Ihrer LLM-Applikation – nicht nur des Modells, sondern der gesamten Angriffskette vom Nutzereingang bis zur Backend-Integration.
LLM-Testing-Portfolio
- Prompt Injection (direkt & indirekt)
- Jailbreak Testing
- Data Extraction Tests
- RAG Poisoning Tests
- Tool / Plugin Security
- Excessive Agency Tests
- Model Inversion
- Red Teaming für LLMs
Häufige Fragen zum LLM-Anwendungs-Penetrationstest
Was ist der Unterschied zwischen einem LLM-Pentest und einem LLM-Anwendungs-Penetrationstest?
Ein reiner LLM-Pentest fokussiert auf das Sprachmodell selbst – Prompt Injection, Jailbreaks, Model Extraction. Ein LLM-Anwendungs-Penetrationstest testet die gesamte Applikation: Applikations-Layer (Auth, APIs, Session Management), Integrations-Layer (Tool-Aufrufe, Datenbankzugriffe, externe APIs) und Modell-Layer gemeinsam. In der Praxis sind die kritischsten Schwachstellen oft im Applikations- oder Integrations-Layer, nicht im Modell selbst.
Welche LLM-Applikationen können getestet werden?
Wir testen alle Applikationsarchitekturen, die LLMs einsetzen: Chat-Applikationen, RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), autonome Agenten mit Tool-Calling, interne Copiloten und API-Dienste, die LLM-Endpoints exponieren. Unterstützte Modelle und Plattformen: OpenAI GPT-4/o, Anthropic Claude, Google Gemini, selbst gehostete Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) und Enterprise-LLM-Deployments (Azure OpenAI, AWS Bedrock).
Wie läuft ein LLM-Anwendungs-Penetrationstest mit Blackfort ab?
Der Test beginnt mit einer Scoping-Phase: Welche Systemkomponenten und Nutzerszenarien sind im Scope? Welche Rollen und Zugriffsrechte existieren? Wir kombinieren authentifizierte und nicht-authentifizierte Tests, untersuchen alle API-Endpunkte und führen gezielte LLM-spezifische Angriffe durch. Das Ergebnis ist ein strukturierter Bericht mit klassifizierten Findings, Nachweisen (Proof-of-Concept) und konkreten Remediations-Empfehlungen.
Welche Frameworks nutzt Blackfort für LLM Application Security Tests?
Wir kombinieren OWASP LLM Top 10 (LLM-spezifische Schwachstellen), OWASP WSTG (Web Security Testing Guide für den Applikations-Layer), MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for AI Systems) und eigene Testmethodik für Agentic AI Architekturen. Für API-Testing setzen wir Burp Suite Professional ein, für LLM-spezifische Angriffe proprietäre Testframeworks.
Ist ein LLM-Anwendungs-Penetrationstest für regulierte Unternehmen relevant?
Ja – zunehmend. Der EU AI Act klassifiziert viele KI-Anwendungen in regulierten Sektoren (Finanz, Gesundheit, kritische Infrastruktur) als hochriskant. Hochrisiko-KI-Systeme müssen Sicherheitsprüfungen vor dem Einsatz durchlaufen. DORA verlangt zudem, dass Finanzunternehmen IKT-Risiken – einschließlich KI-basierter Systeme – systematisch testen. Ein LLM-Anwendungs-Penetrationstest liefert den prüfungsfähigen Nachweis.
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LLM-Applikationen sicher einsetzen
Wir identifizieren Schwachstellen in Ihren LLM-Systemen, bevor es Angreifer tun.