Penetrationstests für AI‑ und LLM‑Integrationen
Moderne Anwendungen mit künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLM) bringen enorme Automatisierung – und neue Risiken. Penetrationstests für AI‑Integrationen prüfen die Widerstandsfähigkeit gegen Prompt‑Injection, Jailbreaks, Datenabflüsse und Umgehung von Autorisierungen.
Wir arbeiten nach der OWASP Top 10 für LLM und erprobten Verfahren. Abgedeckt werden Modell‑Sicherheit, Agenten und RAG, APIs sowie die Integrationsumgebung inkl. Identität, Zugriffslogik und Sicherheitskontrollen.
Unser Penetrationstesting für AI‑Anwendungen umfasst:
Schwachstellen in AI/LLM‑Modellen
Identifikation von Schwächen wie Prompt‑Injection, Model‑Inversion, Data‑Leakage, unautorisierter Zugriff auf Trainingsdaten oder fehlende kontrollierte Modellausgaben.
Sicherheit von API‑Integrationen
Analyse von Zugriff und Kommunikation über AI‑APIs inkl. Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Schutz vor bösartigen Anfragen.
Simulation adversarialer Szenarien
Tests der Modelle gegen adversariale AI‑Techniken wie Evasion, Model‑Stealing, Data‑Poisoning und Prompt‑Leakage.
Nutzen für Ihre Organisation
- Risiken vor dem Go‑Live erkennen
- Entscheidungslogik gegen Manipulation absichern
- Ein‑/Ausgabe‑Pfad vor Missbrauch schützen
- AI‑APIs und Serverarchitektur stärken
- Konform mit OWASP AI Top 10 und Best Practices
Ablauf des Testings
- Durchsicht von Modell‑Architektur, Integrationen und Zugängen
- Tests von APIs, Eingaben und Verhalten in unerwarteten Szenarien
- Simulation realer Angriffe in einer Sandbox
- Technischer Bericht und Präsentation der Empfehlungen
Scope der AI‑ und LLM‑Integrations‑Tests
Was wir testen
- LLM‑Integrationen (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral, lokale Modelle)
- RAG‑Pipeline: Extraktion, Indexierung, Retrieval und Antwort
- AI‑Agenten, Tools und Plug‑ins (Tool‑Use, Function Calling)
- APIs und Webhooks, Authentifizierung/Autorisierung (OAuth2/OIDC, API‑Keys)
- Prompts, System‑Anweisungen und Sicherheits‑Guardrails
- Monitoring, Audit‑Logs und Sicherheitsrichtlinien
Typische Bedrohungen
- Prompt‑Injection und Jailbreak‑Szenarien, Prompt‑Leakage
- Model‑/Wissensextraktion, Exfiltration sensibler Daten
- Data‑Poisoning und Supply‑Chain‑Risiken in RAG
- Autorisierungsumgehung über Tools/Agenten
- Übervertrauen/Halluzinationen mit Sicherheitsauswirkung
- Denial‑of‑Wallet/DoS durch ineffiziente Prompts/Aufrufe
Methodik der Tests
Vorbereitung und Threat Modeling
Workshops, Threat Modeling gemäß OWASP Top 10 für LLM, Mapping von Assets und Datenflüssen.
Testing und Validierung
Gezielte Angriffe auf Prompts, Agenten und APIs, Abuse‑Cases, Negativtests und Guardrail‑Verifizierung.
Report und Empfehlungen
Priorisierte Findings mit Reproduktion, Impact und konkreten Maßnahmen; Retest und Beratung inklusive.
Ihre Ergebnisse aus dem AI/LLM‑Penetrationstest
- Management‑Summary und Risikoscore
- Technischer Bericht mit Nachweisen (PoC) und Reproduktion
- Empfehlungen zu Prompts, RAG, Agenten, APIs und Infrastruktur
- Retest nach Maßnahmen und Bestätigung behobener Risiken
- Empfohlene Policies und Guardrails (Policy, Filtering, Moderation)
- Sicherheits‑Checklisten und CI/CD‑Kontrollen für AI‑Änderungen
- Beratung für sicheres Deployment und Monitoring
Moderne AI erfordert moderne Verteidigung
Wenn Ihr Produkt oder Service AI integriert, muss die Sicherheit gegen fortgeschrittene Angriffstechniken geprüft werden. Haxoris führt professionelle Penetrationstests für AI‑ und LLM‑Lösungen als Teil einer ganzheitlichen Sicherheitsbewertung durch.
Warum Haxoris?
Erfahrung
Langjährige Erfahrung in offensiver Sicherheit, Red Teaming und Penetrationstests.
Transparentnost
Transparenter Prozess mit kontinuierlicher Kommunikation für beste Ergebnisse.
Zusammenarbeit
Enge Zusammenarbeit mit Ihrem Team; wir liefern alle benötigten Informationen und verwertbare Ergebnisse.
Profesionalita
Höchste Professionalität mit klaren Ethik‑ und Sicherheitsstandards.
Sie vertrauen uns
Weitere Leistungen
FAQ
Ein Sicherheitstest für Integrationen mit LLMs, Agenten und RAG zur Prüfung der Resilienz gegen Prompt‑Injection, Jailbreaks, Datenabflüsse und Tool‑Missbrauch.
Prompt‑Injection, Jailbreak, Prompt‑Leakage, Datenexfiltration, Autorisierungsumgehung über Agenten, Data‑Poisoning in RAG und DoS/Denial‑of‑Wallet.
OpenAI und Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Mistral, Llama und lokale Modelle; Frameworks LangChain/LlamaIndex, RAG und Vektor‑Datenbanken.
Technischer Bericht mit Nachweisen und Empfehlungen plus Management‑Summary; nach Maßnahmen ein Retest zur Bestätigung behobener kritischer Risiken.