KI Pentest – Sicherheitsprüfung für KI-Systeme & LLM-Anwendungen

KI-Systeme bringen einzigartige Angriffsflächen mit sich, die klassische Sicherheitstests nicht abdecken. Prompt Injection, Jailbreaking, Tool-Use-Manipulation über MCP Server und adversariale Angriffe erfordern spezialisierte Prüfmethoden. Wir testen Ihre KI-Anwendungen, LLM-Integrationen, Agentic-AI-Systeme und ML-Pipelines auf genau diese Schwachstellen – bevor Angreifer sie ausnutzen.

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Wann brauchen Sie einen KI Pentest?

Jedes Unternehmen, das KI-Systeme entwickelt oder einsetzt, schafft neue Angriffsvektoren, die sich fundamental von klassischen IT-Schwachstellen unterscheiden. Ein KI Pentest ist immer dann erforderlich, wenn KI-Komponenten mit sensiblen Daten, geschäftskritischen Entscheidungen oder externen Nutzern interagieren.

LLM-basierte Anwendungen & Chatbots: Chatbots, KI-Assistenten und LLM-Integrationen sind anfällig für Prompt Injection, Jailbreaking und die ungewollte Preisgabe interner Daten oder Systemanweisungen.
KI-gestützte Entscheidungssysteme: Scoring-Modelle, Betrugserkennung und automatisierte Entscheidungsprozesse können durch adversariale Eingaben manipuliert werden – mit direkten geschäftlichen Konsequenzen.
ML-Pipelines & Modell-Deployments: Von der Trainingsdaten-Pipeline bis zum Modell-Serving: Jede Stufe der ML-Infrastruktur bietet Angriffsflächen – von Data Poisoning bis Model Extraction.
Agentic AI & Tool-Use-Systeme: KI-Agenten mit Tool-Zugriff über MCP Server, Function Calling oder Plugins können unkontrolliert auf Datenbanken, APIs und Dateisysteme zugreifen – mit potenziell kritischen Auswirkungen auf Ihre gesamte Infrastruktur.
EU AI Act & regulatorische Anforderungen: Der EU AI Act verlangt für Hochrisiko-KI-Systeme nachweisbare Sicherheitsmaßnahmen. Ein KI Pentest liefert den Nachweis, dass Ihre Systeme robust gegen Manipulation sind.

KI-spezifische Angriffsvektoren

Was wir testen

KI-Systeme haben Schwachstellen, die in keinem klassischen Pentest-Framework vorkommen. Unsere Prüfungen orientieren sich am OWASP Top 10 for LLM Applications und an aktuellen Forschungsergebnissen der adversarialen KI-Sicherheit.

Prompt Injection & Jailbreaking: Wir testen, ob Angreifer durch manipulierte Eingaben die Sicherheitsgrenzen Ihres LLMs umgehen können – sowohl durch direkte Prompts als auch durch indirekte Injection über eingebettete Dokumente und Datenquellen.
Datenlecks aus Trainingsdaten: KI-Modelle können vertrauliche Informationen aus ihren Trainingsdaten preisgeben – personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder Quellcode. Wir prüfen systematisch auf Training Data Leakage und Membership Inference.
Adversariale Angriffe: Gezielte Manipulation von Eingabedaten, die KI-Modelle zu falschen Ergebnissen verleiten – von Bildklassifizierung über NLP bis zu Entscheidungssystemen. Wir testen die Robustheit Ihrer Modelle gegen adversariale Beispiele.
Model Extraction & Supply Chain: Wir prüfen, ob Angreifer Ihr Modell durch systematische API-Abfragen rekonstruieren können, und bewerten die Sicherheit Ihrer KI-Supply-Chain – von vortrainierten Modellen bis zu Third-Party-Plugins.
Agentic AI & Tool-Use-Sicherheit: Wir prüfen KI-Systeme mit Tool-Zugriff: MCP Server, Function Calling und Plugin-Architekturen. Schwerpunkte sind indirekte Prompt Injection über Tool-Ergebnisse, Tool Poisoning, Excessive Agency und Datenexfiltration über manipulierte Tool-Aufrufe.

Illustration of security assessment services

Unser Vorgehen

So läuft ein KI Pentest ab

Ein KI Pentest erfordert ein anderes Vorgehen als klassische Sicherheitstests. Wir kombinieren automatisierte Prüfwerkzeuge mit manueller Analyse durch KI-Sicherheitsexperten.

Scoping & Bedrohungsmodellierung

Wir analysieren Ihre KI-Architektur: Welche Modelle werden eingesetzt? Welche Daten fließen ein? Wer hat Zugang zu Prompts und Ausgaben? Auf dieser Basis erstellen wir ein KI-spezifisches Bedrohungsmodell.

Prompt-Injection-Tests

Systematische Prüfung aller Eingabeschnittstellen auf direkte und indirekte Prompt Injection. Wir testen, ob Angreifer Systemanweisungen extrahieren, Sicherheitsgrenzen umgehen oder das Modellverhalten manipulieren können.

Tool-Use & Agenten-Prüfung

Bei Systemen mit Tool-Zugriff testen wir gezielt: Können Angreifer über manipulierte Tool-Ergebnisse indirekte Prompt Injection ausführen? Lassen sich MCP Server oder Function Calls missbrauchen, um auf nicht autorisierte Ressourcen zuzugreifen? Kann der Agent zu ungewollten Aktionen verleitet werden?

Robustheitsprüfung

Wir testen Ihre Modelle mit adversarialen Beispielen, Edge Cases und unerwarteten Eingaben. Ziel ist die Bewertung, wie robust Ihre KI-Systeme gegen gezielte Manipulation sind.

Datenleck-Analyse

Gezielte Versuche, vertrauliche Trainingsdaten, Systemprompts oder interne Informationen über das Modell zu extrahieren. Wir prüfen auf Training Data Leakage, Membership Inference und unbeabsichtigte Informationspreisgabe.

Infrastruktur- & API-Prüfung

Neben dem Modell selbst testen wir die umgebende Infrastruktur: API-Sicherheit, Authentifizierung, Rate Limiting, Input-Validierung und die Absicherung der ML-Pipeline.

Bericht & Härtungsempfehlungen

Sie erhalten einen detaillierten Bericht mit allen identifizierten Schwachstellen, Proof-of-Concept-Angriffen und priorisierten Empfehlungen zur Härtung Ihrer KI-Systeme.

Referenzen

Zertifikate

Regulatorischer Kontext

KI-Sicherheit wird Pflicht

Der EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von Hochrisiko-KI-Systemen zu nachweisbaren Sicherheitsmaßnahmen. Robustheit gegen Manipulation, Transparenz und menschliche Aufsicht werden zu regulatorischen Anforderungen. Gleichzeitig zeigen die OWASP Top 10 for LLM Applications, dass KI-spezifische Schwachstellen reale und ausnutzbare Risiken darstellen. Ein KI Pentest liefert den Nachweis, dass Ihre Systeme diesen Anforderungen standhalten.

OWASP LLM Top 10 & Adversarial ML

Unsere Prüfmethodik

Unsere KI-Pentests basieren auf etablierten Frameworks und aktueller Forschung zur KI-Sicherheit:

OWASP Top 10 for LLM Applications: Systematische Prüfung aller zehn Risikokategorien: von Prompt Injection (LLM01) über Insecure Output Handling (LLM02) bis zu Model Denial of Service (LLM04) und Sensitive Information Disclosure (LLM06).
Adversarial Machine Learning: Evasion Attacks, Poisoning Attacks und Model Stealing – wir testen Ihre ML-Modelle gegen die Angriffskategorien des NIST Adversarial Machine Learning Frameworks.
Manuelle Exploitation & Kreativtests: Automatisierte Tools allein reichen nicht: Unsere Experten führen kreative manuelle Tests durch – mehrstufige Jailbreaks, kontextabhängige Prompt Injection und Social-Engineering-Szenarien gegen KI-Systeme.

Prüfumfang

Was wir prüfen

Wir decken das gesamte Spektrum an KI-Systemen ab – von einzelnen Chatbot-Integrationen bis zu komplexen ML-Infrastrukturen:

LLM-Anwendungen & Chatbots: GPT-Integrationen, kundenspezifische Chatbots, RAG-Systeme und KI-Assistenten – wir testen die Sicherheit der Prompt-Verarbeitung, Output-Filterung und Datenzugriffssteuerung.
ML-Modelle & Inference-APIs: Klassifikationsmodelle, Empfehlungssysteme und Scoring-Engines – wir prüfen auf Adversarial Robustness, Model Extraction und unautorisierten Datenzugriff über die API.
KI-Infrastruktur & Pipelines: Trainingsdaten-Pipelines, Model Registries, Feature Stores und Deployment-Infrastruktur – wir bewerten die Sicherheit der gesamten MLOps-Kette.
Agentic AI & MCP-Integrationen: KI-Agenten mit MCP-Servern, Function Calling und Plugin-Systemen – wir testen die Absicherung von Tool-Berechtigungen, die Validierung von Tool-Ergebnissen und den Schutz vor unkontrollierter Agentenausführung.