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KI-Sicherheitstests

Adversarische Security Tests für KI-gestützte Anwendungen.

KI-Sicherheitstests decken Anwendung, modelnahen Workflow, Retrieval Layer, Tool-Integrationen, Berechtigungen und die klassischen Controls rund um das KI-System ab.

Diese Leistung besprechenAlle Leistungen

Was getestet wird

Die vollständige KI-Anwendungsgrenze, nicht nur isolierte Prompts.

LLM-Systeme kombinieren Modellverhalten, Applikationslogik, Retrieval, Tools, Berechtigungen und Datenverarbeitung. KI-Sicherheitstests validieren, wie diese Schichten unter adversarial Input und realistischen Missbrauchsszenarien reagieren.

  • Prompt- und Instruction-Abuse-Szenarien
  • Tests von Tool- und Agent-Boundaries
  • Review von Retrieval und sensibler Context Exposure
  • Threat Modeling für KI-Workflows
service: ai-security-testing
status: scoped

[input] business objectives
[input] technical boundaries
[output] evidence + recommendations

Risikocoverage

Finden, wo KI-Verhalten Security Boundaries überschreiten kann.

Die Arbeit fokussiert praktische Exposure: Datenlecks, Prompt Injection, unsichere Tool-Nutzung, verwirrte Autorisierung, Retrieval Poisoning, übermäßiger Kontextzugriff und fragile Human-Approval-Workflows.

KI-gestützte TestautomatisierungKI-ArchitekturreviewApplication PentestKI-Testautomatisierung
  • Prompt- und Instruction-AngriffeDirekte und indirekte Prompt Injection, Fehler in der Instruction Hierarchy, unsicheres Content Handling und Bypass-Versuche.
  • Tool Invocation BoundariesTesten, ob modellgetriebene Tool Calls beabsichtigte Berechtigungen, Argumente, Workflow States oder Approval Gates überschreiten können.
  • Retrieval Layer ExposureReview von Zugriff auf sensiblen Kontext, Dokumentisolation, Tenant Boundaries, Source Trust und Retrieval-Abuse-Cases.
  • Evaluation-ready FindingsWiederverwendbare Szenarien und Evidence für Regression Tests, Guardrail Evaluation und Operational Monitoring.

KI-Security-Wissen

KI-Risiko entsteht meist an Integrationsgrenzen, nicht nur im Modell.

LLM-Anwendungen mischen probabilistische Modellausgabe mit deterministischen Software Controls. Security Testing muss prüfen, wie Prompts, Tools, Retrieval, Authorization, Logging und Human Approval zusammenspielen.

Prompt Injection ist ein Boundary-Problem

Prompt Injection ist relevant, wenn nicht vertrauenswürdiger Inhalt privilegierte Instructions, Tool Calls, Datenzugriff oder Benutzerentscheidungen beeinflussen kann. Der Fix ist selten nur ein besserer Prompt.

Retrieval braucht Autorisierung

Retrieval-Systeme sollten Source Trust, Tenant Isolation, Dokumentberechtigungen und Grenzen für sensiblen Kontext erzwingen, bevor Inhalte das Modell erreichen.

Tools sind sicherheitssensitive APIs

Wenn ein Modell Tools aufrufen kann, braucht die Tool Boundary klare Berechtigungen, Argumentvalidierung, Approval Rules, Auditing und sicheres Fehlerverhalten.

FAQ

Fragen zu KI-Sicherheitstests.

KI-Sicherheitstests werden um die deployte Anwendung und den Workflow herum gescoped, weil relevantes Risiko meist an Integrationsgrenzen entsteht.

Ist das nur Prompt-Injection-Testing?

Nein. Prompt Injection ist eine Kategorie. Testing deckt auch Retrieval, Tools, Agents, Authorization, Data Handling, Logging, Evaluation Logic und umgebende Application Controls ab.

Können Systeme mit privaten Daten getestet werden?

Ja, mit vereinbarten Regeln für Testdaten, Grenzen und Evidence. Fokus ist, ob sensitiver Kontext, Tenant-Daten oder internes Wissen offengelegt oder missbraucht werden können.

Testen Sie KI-Agenten und Tools?

Ja. Tool- und Agent-Testing betrachtet Invocation Boundaries, Permissions, Approval Flows, Argument Manipulation, State Confusion und Abuse verbundener Systeme.

Können Findings zu automatisierten Tests werden?

Wo sinnvoll, können hochwertige Szenarien in wiederholbare Test Cases überführt werden, damit Teams Fixes validieren und Regressionen erkennen, wenn sich der KI-Workflow ändert.

Mit einem fokussierten Review starten

Brauchen Sie belastbare Sicherheit vor Launch, Audit oder Skalierung?

Beschreiben Sie das System, Produkt oder den KI-Workflow, der getestet werden soll. Der erste Schritt ist ein kurzes Scoping-Gespräch zu Zielen, Constraints und passendem Engagement-Modell.

contact@ai-adversary.com Security-Kontakt