AI Security

KI-Sicherheit für relevante Daten, Tools und Aktionen.

Eure KI-Anwendung kann vertrauliche Informationen lesen und über angebundene Tools handeln. Wir prüfen die vereinbarten Daten- und Aktionsgrenzen, testen realistische Missbrauchsszenarien und setzen priorisierte Kontrollen im beauftragten Umfang um.

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KURZ ERKLÄRT

AI Security prüft das System rund um ein LLM: Identitäten, Retrieval, Speicher, angebundene Tools und Aktionen. Befunde, vereinbarte Korrekturen und Retests machen geprüfte Grenzen und verbleibende Einschränkungen sichtbar.

Passt für

Eine bestehende KI-Funktion mit vertraulichen Daten, Tools oder Schreibrechten
Teams, die eine abgegrenzte Sicherheitsprüfung und konkrete Korrekturen brauchen

Eine andere Leistung passt besser

Den Bau eines neuen KI-Produkts oder die unternehmensweite Einführung von KI
Eine gewöhnliche Web-App, die mit KI erstellt wurde, aber selbst keine KI-Funktion enthält

Prüfen, was die Anwendung erreichen und verändern kann

Nutzer, Dienstidentitäten, Modellanbieter, Retrieval-Quellen, Speicher und Tools erfassen. Aktionen mit ausdrücklichem Freigabebedarf festlegen. Dieses Angebot betrifft Produkte, die KI einsetzen. Geht es zunächst um eine fragile KI-generierte Codebasis, passt Vibe Coding Rescue. Muss das Produkt erst gebaut werden, passt AI Agents & Products. Eine breite Prüfung vor Investition oder Übernahme, die KI-Risiken neben anderen Befunden nur markiert, ist Technische Due Diligence. Angriffstests der vereinbarten Grenzen bleiben hier.

Die Kontrollen rund um das Modell testen

Wir wählen Fälle anhand der tatsächlichen Möglichkeiten eurer Anwendung. Eine überzeugende Antwort und eine funktionierende Demo belegen noch keine korrekten Datenzugriffe oder Tool-Berechtigungen.

Daten- und Mandantengrenzen

Prüfen, welche Identität eine Quelle abrufen, lesen und speichern darf. Entzogene Rechte, geschützte Datensätze und gemeinsam genutzten Speicher einbeziehen, soweit relevant.

Tools und Freigaben

Tool-Rechte begrenzen und sensible Aktionen im ausführenden System prüfen. Untersuchen, wie Freigaben an Person, Ziel und exakte Aktion gebunden sind.

Nicht vertrauenswürdige Inhalte

Vereinbarte Missbrauchsfälle für Prompt Injection, Retrieval und Tool-Ausgaben prüfen und ihre Wirkung auf Daten und Aktionen nachvollziehen.

Begrenzung und Nachweise

Relevante Ausführungslimits, Zugangsumfang, Sandboxing und Audit-Aufzeichnungen prüfen. Laufende Infrastruktur bei Bedarf mit Cloud Security abgrenzen.

Illustrative Abnahme: kein Zugriff auf den Datensatz eines anderen Mandanten

Mit synthetischen Daten fordert ein Nutzer aus Mandant A über den Agenten einen Datensatz aus Mandant B an. Die Datenzugriffsschicht verweigert die Anfrage auch dann, wenn das Modell den Tool-Aufruf formuliert. Eine erlaubte Anfrage innerhalb von Mandant A funktioniert weiter. Build, Policy, Retrieval-Konfiguration, Erwartung, beobachtetes Verhalten und Logs werden festgehalten. Das ist ein illustrativer Test, kein Kundenresultat oder Abdeckungsnachweis für sämtliche Tools.

Aus einem bestätigten Befund eine überprüfte Änderung machen

Assessment und Korrekturen sind getrennte Beauftragungen. Abdeckung, erlaubte Aktionen und Retest-Umfang werden vor Beginn vereinbart.

Assessment
Ihr erhaltet Systemkarte, vereinbarte Missbrauchsfälle, reproduzierbare Befunde, Abdeckungslücken und einen priorisierten Korrekturplan.
Korrektur und Retest
Ausgewählte Code- oder Konfigurationsänderungen beauftragen. Betroffenes Verhalten und vereinbarte Regressionen an einem dokumentierten Systemstand nachprüfen.
Laufende Prüfung
Festlegen, welche Änderungen an Tools, Retrieval, Policies, Speicher, Prompts oder Providern eine neue Prüfung auslösen. Rhythmus und Verantwortung separat vereinbaren.

Testumgebung und Entscheidungsverantwortung festlegen

Benötigt werden Aufgabe, Tool-Liste, Identitätsmodell, Datenklassen, bekannte Befunde und eine geeignete Testumgebung. Testkonten, erlaubte Aktionen, Last-/Kostenlimits und Stop-Kriterien vereinbaren. Autorisierung gehört ins ausführende System; Prompt-Regeln und Filter ergänzen sie. Die OWASP-Empfehlungen für KI-Agenten beschreiben diese Grenzen und wiederholbare Missbrauchstests.

Ergebnisse für die Menschen nutzbar machen, die das Produkt betreiben

Ihr erhaltet vereinbarte Befunde, Änderungen, Testprotokolle und verbleibende Einschränkungen. Antwortqualität und Zugriffs-/Aktionskontrollen werden getrennt bewertet. DevSecOps behandelt Releases; Cloud Security die laufende Infrastruktur. Spezialisten werden nach Auftragsumfang eingebunden. Unser Trust Center erklärt Datenverarbeitung und Service-Level. Es entstehen keine 24/7-Abdeckung, formale Zertifizierung oder Zusage, jeden Angriff zu verhindern.

// beweise

KI-Engineering-Erfahrung mit sichtbarem Umfang

Twinsoft AI dokumentiert LLM-Integration, Code-Refactoring und Infrastrukturarbeit für ein pilotfähiges Produkt. Der Fall belegt diesen Lieferumfang; er wird nicht als abgeschlossener KI-Red-Team-Audit dargestellt.

2 Wochen Zum verkaufbaren MVP

Vibe-coded Prototyp auf enterprise-pilotbereit gebracht. Keine Abkürzungen.

Python Flask LLMs

Das sind ausgewählte Projekte, nicht unser gesamtes Portfolio. Seit 2018 haben wir 100+ Produkte ausgeliefert.

Fragen vor dem Start

Ist das für KI-generierten Code gedacht?

Im Mittelpunkt stehen Anwendungen mit LLM, Agent oder KI-angebundenen Tools. Eine gewöhnliche KI-generierte App braucht gegebenenfalls Vibe Coding Rescue, funktionale QA oder eine separat abgegrenzte Anwendungssicherheitsprüfung.

Reicht ein stärkerer Systemprompt?

Zugriffe und sensible Aktionen brauchen Kontrollen im Daten- oder Ausführungssystem. Prompt-Regeln, Filter und Modell-Evals können unterstützen, ersetzen aber keine Autorisierung.

Prüft ihr RAG- und MCP-Integrationen?

Wir grenzen die tatsächlichen Quellen, Identitäten, Tools und Berechtigungen ab. Ein Protokoll oder Retrieval-Framework belegt allein keine korrekte Zugriffskontrolle seiner Integration.

Ist das in unserem QA-Retainer enthalten?

Allgemeine QA enthält nicht automatisch einen umfassenden KI-Security-Audit oder Pentest. Den zusätzlichen Umfang und die Abnahme vereinbaren wir separat.

Was belegt ein bestandener Test?

Er dokumentiert das beobachtete Verhalten für geprüfte Fälle und Konfigurationen. Der Bericht nennt auch ungeprüfte Bereiche, blockierte Prüfungen und verbleibende Risiken.

Setzt ihr die Korrekturen um?

Wir können ausgewählte Korrekturen und einen Retest scopen. Ihr könnt das Assessment auch mit eurem eigenen Team umsetzen; Befunde und vereinbarte Ergebnisse bleiben bei euch.

KI-Sicherheitsprüfung besprechen

Beschreibt, was die KI liest, welche Tools sie aufrufen kann und welche Aktionen begrenzt werden sollen. Ein Überblick ohne private Prompts, Dokumente oder Zugangsschlüssel genügt.