KI-Sicherheit

LLM-Anwendungssicherheit

Spezialisierte, tiefe Sicherheitstests für Large-Language-Model-Anwendungen. Wir validieren Ihre APIs, Orchestrierungsschichten und Schnittstellen, die Ihre LLMs verbinden. Wir blockieren halluzinationsgesteuerte Exploits und stellen sicher, dass keine unbefugten Zugriffe oder Lecks sensibler Geschäftsdaten auftreten können.

RAG-Architektur-Review

Ausgabe-Parsing-Sanitisierung

Datenschutz-Erhaltung

Agentische Workflow-Sicherheit

Direkte und Indirekte Injection

Jailbreak-resistentes Design

System-Prompt-Verschleierung

Guardrail-Bypass-Test

Prompt-Injection- & Modellmanipulationstests

Rigoroses und gezieltes adversariales Testen gegen Prompt-Injections, Jailbreak-Versuche und systemisches Prompt-Leaking. Wir testen Ihre Schutzbarrieren, um zu verhindern, dass Angreifer das Modellverhalten manipulieren oder bösartige Befehle erzwingen.

Trainingsdaten-Sicherheit und Vergiftungsanalyse

Analyse der Datenpipelines, die verhindert, dass böswillige Akteure Ihr Trainingsset vergiften. Wir überprüfen Datenintegrität, Herkunft und Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass die Rohintelligenz Ihrer KI unverändert bleibt.

Daten-Herkunfts-Integrität

Vergiftungsangriff-Simulation

Datensatz-Bereinigung

MCP-Sicherheit (Model Context Protocol)

Sicherheitsüberprüfung für Komponenten, die auf dem Model Context Protocol (MCP) basieren. Wir sichern die kontextuellen Übergabeschnittstellen, um unbefugte Augmentierung oder laterale Bewegung über kompromittierte Kontexte zu verhindern.

Kontextfenster-Überlauf

Bösartige Kontextaugmentierung

Sitzungsisolation

Metadaten-Leck-Prävention

KI Red Teaming und Adversarial Testing

Aggressive, realitätsnahe Emulation, die modelliert, wie Angreifer Ihr KI-Ökosystem ausnutzen würden. Sie überbrückt die Lücke zwischen traditionellen offensiven Operationen und Deep-Learning-spezialisierten Angriffsketten.

Vollumfängliche KI-Kompromittierung

Adversariales Prompting

Chain-of-Thought-Hijacking

Operationale KI-Resilienz