KI verändert die Bedrohungslandschaft fundamental – in beide Richtungen. Angreifer nutzen LLMs für überzeugenderes Phishing, automatisierte Exploits und adaptive Malware. Gleichzeitig schaffen neue KI-Systeme in Unternehmen Angriffsflächen, die kaum jemand kennt. SecRec hilft Ihnen, beide Seiten zu verstehen und sich zu schützen.
Die KI-Angriffsfläche
Diese Bedrohungen existieren heute in Produktivsystemen – nicht erst in der Zukunft.
Prompt Injection
Angreifer manipulieren LLM-Eingaben, um Sicherheitsmechanismen zu umgehen, vertrauliche Daten zu extrahieren oder unerwünschte Aktionen auszulösen – direkt oder indirekt über externe Inhalte.
Agentenbasierte Angriffe
Autonome KI-Agenten mit Werkzeugzugriff können bei fehlerhafter Absicherung zur Privilegienausweitung, Datenexfiltration oder unautorisierten Aktionen in verbundenen Systemen missbraucht werden.
Shadow AI
Mitarbeitende nutzen nicht genehmigte KI-Tools und übertragen dabei sensible Unternehmens- und Kundendaten an externe Dienste – ohne Wissen der IT- oder Sicherheitsabteilung.
Training Data Poisoning
Gezielte Manipulation von Trainingsdaten, um das Verhalten von ML-Modellen dauerhaft zu verändern – mit schwer erkennbaren Auswirkungen auf Entscheidungssysteme.
Model Inversion & Extraktion
Angreifer rekonstruieren sensible Trainingsdaten oder stehlen proprietäre Modelle durch gezielte Abfragen – ein unterschätztes Datenschutz- und IP-Risiko.
KI-gestütztes Phishing
LLMs ermöglichen hochpersonalisierte, fehlerfreie Phishing-Angriffe in grossem Massstab – Deepfake-Audio und -Video erhöhen die Überzeugungskraft weiter.
Was wir für Sie tun
LLM Security Assessment
Umfassende Sicherheitsbewertung Ihrer LLM-basierten Anwendungen: Prompt Injection, Datenexfiltration, Ausgabemanipulation und Missbrauchspotenzial.
AI Red Teaming
Adversariale Tests gegen Ihre KI-Systeme aus der Perspektive eines Angreifers – strukturiert nach MITRE ATLAS und OWASP LLM Top 10.
Shadow AI Audit
Identifikation nicht genehmigter KI-Tools in Ihrer Organisation, Risikobewertung und Entwicklung einer pragmatischen AI Governance Policy.
Agentic Security Review
Sicherheitsüberprüfung von KI-Agenten-Architekturen: Tool-Permissions, Sandbox-Isolation, Human-in-the-Loop-Mechanismen und Missbrauchsszenarien.
ML Model Security
Bewertung von ML-Pipelines auf Data Poisoning, Adversarial Inputs, Model Stealing und unsichere Deployment-Konfigurationen.
AI Security Strategy
Entwicklung einer unternehmensweiten AI Security Policy, Governance-Rahmen und Schulungsprogramme für den sicheren Umgang mit KI-Tools.
So sieht ein AI Security Scan aus
Illustratives Beispiel aus einem realen LLM-Deployment-Audit.
Unser Prozess
AI Asset Discovery
Vollständige Inventarisierung aller KI-Systeme, Modelle, APIs und genutzten KI-Tools in Ihrer Organisation – inklusive Shadow AI.
Threat Modelling
Systematische Analyse der Angriffsfläche Ihrer KI-Systeme nach STRIDE, MITRE ATLAS und OWASP LLM Top 10.
Adversariales Testing
Praktische Angriffstests: Prompt Injection, Jailbreaking, Model Extraction, Data Poisoning und Agenten-Missbrauchsszenarien.
Reporting & Remediation
Klarer Befundbericht mit Risikobewertung, konkreten Gegenmassnahmen und Empfehlungen für eine sichere KI-Architektur.
Anerkannte Methoden
Unsere AI-Security-Arbeit basiert auf den aktuellen internationalen Standards.
KI sicher einsetzen?
Lassen Sie Ihre KI-Systeme von unseren Experten bewerten – bevor Angreifer es tun.
Cyber Defence & Offensive Security
Penetrationstests, Red Teaming und Angriffssimulationen.
Mehr erfahren →Incident Response & Recovery
Sofortmassnahmen, Forensik und sichere Wiederherstellung.
Mehr erfahren →Security Consulting & Governance
Strategien, Sicherheitsorganisationen und regulatorische Anforderungen.
Mehr erfahren →