KI- und LLM-Penetrationstest

KI-Penetrationstests für LLMs und Agenten

Penetrationstests für LLM-Anwendungen, RAG-Pipelines und Agenten. Wir prüfen Prompt Injection, Datenabfluss, unsichere Ausgabeverarbeitung, übermäßige Autonomie, Tool-Nutzung und verkettete Angriffe in der umgebenden Anwendung.

Brain

Was jeder KI- und LLM-Penetrationstest umfasst

  • Abdeckung der OWASP-Risiken für LLMs
  • Tests auf Prompt Injection und Jailbreaks
  • Offenlegung von System-Prompts und sensiblen Daten
  • Missbrauch von Agentenberechtigungen und Tools
  • Risiken durch Retrieval und Poisoning bei RAG
  • Direkter Zugang zu den Security Researchern Ihres Projekts
  • Validierung der Behebung, sofern im Testumfang enthalten

Was ist ein KI-Penetrationstest?

Ein KI-Penetrationstest ist eine kontrollierte Prüfung von KI-Systemen und den Anwendungen um sie herum. Blaze testet Prompt-Verarbeitung, Retrieval-Pipelines, Datenoffenlegung, Agenten, Tool-Berechtigungen, Ausgabeverarbeitung, APIs und Identitätskontrollen, um ausnutzbare Pfade zu finden und die Risikominderung zu erläutern.

400+

Unternehmen weltweit vertrauen Blaze

OWASP + MITRE + NIST

Relevante Leitlinien für KI-Sicherheit

KI-spezifisch. Systembezogen.

Testen Sie das KI-System und die Anwendung darum herum

Das Team prüft Prompts, Modellverhalten, RAG, Agenten, Tools, APIs, Identitäten und Datenflüsse. Jedes Finding wird reproduziert und mit einem praktischen Weg zur Behebung verknüpft.

Warum Blaze

Warum Blaze für KI-Penetrationstests?

Verbinden Sie fundierte offensive Sicherheit mit praktischen Tests von KI-Systemen, LLMs, RAG, Agenten, Tool-Nutzung und den umgebenden Anwendungen.

Stack

Erfahrung mit KI-Sicherheit

Prüfen Sie Prompt-Verarbeitung, RAG, Modellverhalten und Agenten-Workflows mit adversarialen Techniken statt generischer Scanner.

Code Block

Vollständige Systemabdeckung

Prüfen Sie die KI-Schicht sowie die umgebenden Web-, API-, Identitäts- und Datenflüsse.

Lightning

Umsetzbare Behebung

Erhalten Sie praktische Empfehlungen für Guardrails, Berechtigungen, Ausgabeverarbeitung und eine sicherere KI-Architektur.

Frameworks und Methodik

Leitlinien für KI-Sicherheit

Die Tests können OWASP-Leitlinien, MITRE ATLAS und NIST AI RMF berücksichtigen, sofern sie für System und Umfang relevant sind.

OWASP Top 10

Häufige Risiken in LLM-Anwendungen

KI-Tests

OWASP-Leitlinien für Tests von KI-Systemen

Shield Check

MITRE ATLAS

Adversariale Taktiken und Techniken für KI-Systeme

NIST AI RMF

Kontext für das KI-Risikomanagement

PTES

Penetration Testing Execution Standard

OWASP ASVS

Kontrollen in der umgebenden Anwendung

Compliance-Unterstützung

Zuordnung relevanter Findings zu anwendbaren Anforderungen

Unsere Experten

KI-Penetrationstests durch ein erfahrenes Team

Benannte Sicherheitsforscher führen das Projekt durch und bleiben während Test und Behebung erreichbar.

MedalBenanntes Team

für jedes Projekt

Seal CheckDirekt

erreichbar während des gesamten Tests

BugManuell

validiertes Finding

Rocket LaunchKlar

Empfehlungen zur Behebung für Entwickler

Unser Team verfügt über branchenweit anerkannte Zertifizierungen

Forschungsbeiträge: Mitglieder unseres Teams haben auf Black Hat, DEF CON und BSides-Konferenzen weltweit gesprochen.

Was KI-Penetrationstests abdecken

KI-spezifische Angriffspfade, die konventionelle Anwendungstests möglicherweise nicht erfassen.

Im Umfang

Prompt Injection

Direkte und indirekte Prompt Injection in Benutzer- und Retrieval-Inhalten.

Im Umfang

Datenabfluss

Offenlegung von System-Prompts, vertraulichen Daten oder abgerufenen Inhalten.

Im Umfang

Umgehung von Guardrails

Umgehung von Sicherheitskontrollen, Kontextverarbeitung oder Ausgabevalidierung.

Im Umfang

Unsichere Ausgabeverarbeitung

Nicht vertrauenswürdige Modellausgaben gelangen an Browser, APIs, Tools oder Interpreter.

Im Umfang

Übermäßige Autonomie

Überprivilegierte Agenten führen unbeabsichtigte oder unbefugte Aktionen aus.

Im Umfang

Model Denial of Service

Eingaben verursachen übermäßigen Ressourcenverbrauch oder eine Beeinträchtigung des Dienstes.

Im Umfang

Manipulation des Retrievals

Manipulation abgerufener Inhalte, um das Modellverhalten zu beeinflussen.

Im Umfang

Lieferkette

Risiken in Modellen, Tools, Plugins und Abhängigkeiten.

Unser Prozess

Unsere Testmethodik

Ein systematischer Ansatz, der adversariale Machine-Learning-Techniken mit klassischer offensiver Sicherheit verbindet.

01

Architekturprüfung

Abbildung von KI-/LLM-Integrationspunkten, Datenflüssen, Modellzugriff und Vertrauensgrenzen

02

Prompt-Injection-Tests

Direkte und indirekte Prompt Injection über alle Eingabevektoren hinweg

03

Prüfung auf Datenabfluss

Prüfung von System-Prompts, vertraulichen Daten, personenbezogenen Daten und verbundenen Datenquellen.

04

Tests zur Umgehung von Guardrails

Prüfung von Inhaltsfiltern, Sicherheitskontrollen und Ausgabeverarbeitung

05

Sicherheit von Agenten und Tools

Prüfung von Tool-Berechtigungen, Aktionsautorisierung und mehrstufigen Angriffen.

06

Bericht und Behebung

Findings mit Reproduktionsschritten, Risikobewertungen und klaren Korrekturmaßnahmen

Wir kennen Ihren KI-Stack

Wir testen Modelle, RAG-Pipelines, Copiloten und Agenten innerhalb des Sicherheitsmodells der Anwendung – nicht als generischen Benchmark.

Warning

Beispielrisiko

Indirekte Prompt Injection in abgerufenen Inhalten kann Systemanweisungen offenlegen oder eine unsichere Tool-Nutzung auslösen.

Warning

Beispielrisiko

Ein überprivilegierter Agent kann bei schwachen Autorisierungskontrollen zu unbeabsichtigten Aktionen manipuliert werden.

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Häufig gestellte Fragen

Antworten zu Umfang von KI-Anwendungen, Modellen, RAG, Agenten, Tools, Sicherheitsgrenzen, Kosten und Behebung.

Der Preis hängt von Modellen, Anwendungen, RAG-Pipelines, Agenten, Tools, Datenquellen, Benutzerrollen, Umgebungen und Prüftiefe ab. Teilen Sie Architektur und Ziele mit uns, damit wir einen festen Umfang und Preis anbieten können.
Blaze testet Chatbots, Copiloten, RAG-Anwendungen, Systeme zur Inhaltserstellung, KI-Suche und Agenten, die externe Tools aufrufen. Der Scope kann gehostete oder selbst betriebene Modelle und die umgebende Anwendung umfassen.
KI-Tests prüfen Prompt Injection, Manipulation der Retrieval-Daten, Datenabfluss, unsichere Verarbeitung von Ausgaben und zu weitreichende Handlungsmöglichkeiten. Webanwendungstests prüfen die umgebende Anwendung; Schwachstellen können sich über beide Ebenen verketten.
Ja. Die Prüfung kann sich an den OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS und dem NIST AI RMF orientieren, angepasst an das konkrete System.
Ja. Blaze prüft Tool-Berechtigungen, die Autorisierung von Aktionen, Kontextverarbeitung, Datenzugriffe und mehrstufige Angriffspfade, die unbeabsichtigte Aktionen auslösen könnten.
Die Tests folgen vereinbarten Umgebungen, Konten, Ratenbegrenzungen, sensiblen Aktionen, Regeln zum Umgang mit Daten und Sicherheitsgrenzen. Potenziell störende Aktionen bedürfen einer ausdrücklichen Freigabe.
Nicht immer. Ein Penetrationstest konzentriert sich auf ausnutzbare Sicherheitsrisiken in einem definierten System. AI Red Teaming kann darüber hinaus Missbrauch, Sicherheit, Robustheit und breiteres adversariales Verhalten untersuchen.
Nicht immer. Black-Box-Tests können das von außen zugängliche Verhalten prüfen. Zugriff auf Architektur, Prompts, Konfiguration oder Quellcode kann bei Bedarf eine tiefere Prüfung ermöglichen.
Testen Sie nach Korrekturen oder wesentlichen Änderungen an Modellen, Prompts, Retrieval-Daten, Integrationen, Tool-Berechtigungen oder Schutzmechanismen erneut. Das Intervall sollte sich nach Risiko und Änderungstempo des Systems richten.

Bereit, Ihre KI-Anwendung zu testen?

Sprechen Sie mit einem Experten über Modelle, RAG, Agenten, Tools, Datenflüsse, Zeitplan und erforderliche Abdeckung.