KI schafft neue Angriffsflächen
Sie integrieren ChatGPT, Claude oder eigene Language Models in Ihre Produkte? Ihre KI-Systeme verarbeiten sensible Daten, treffen Entscheidungen oder steuern kritische Prozesse? Dann haben Sie ein neues Sicherheitsrisiko, das klassische IT-Security nicht abdeckt.
Was wir bei AI Penetrationstests prüfen
Je nach Art Ihrer KI-Anwendung gibt es unterschiedliche Sicherheitsrisiken. Als erfahrener Anbieter für AI Security Tests decken wir die gesamte Bandbreite ab – von LLM-basierten Chatbots über autonome AI-Agents bis zu Machine Learning Modellen in Produktionsumgebungen.
Prompt Injection & Manipulation
Bei dieser Art des AI Pentestings überprüfen wir, ob Angreifer durch geschickt formulierte Eingaben Ihr KI-System manipulieren können. Das Risiko ist besonders hoch bei Chatbots mit Zugriff auf sensible Daten oder geschäftskritische Funktionen.
Data Leakage & Datenpreisgabe
Hier analysieren wir, ob Ihr Large Language Model versehentlich vertrauliche Informationen preisgibt – sei es aus Trainingsdaten, internen Dokumenten oder Nutzereingaben. Besonders kritisch bei Systemen, die DSGVO-relevante Daten verarbeiten.
AI Agent Security
Mit einem AI Agent Security Test prüfen wir die Sicherheit autonomer KI-Systeme mit Zugriff auf Datenbanken, APIs oder Cloud-Ressourcen. Können Angreifer den Agent zu unerwünschten Aktionen manipulieren? Sind die Berechtigungen angemessen eingeschränkt?
API & Integration Security
Bei KI-Systemen mit Anbindung an Datenbanken, CRM-Systeme oder Zahlungs-APIs testen wir die Schnittstellen auf klassische und KI-spezifische Schwachstellen. Werden LLM-Outputs ausreichend validiert, bevor sie in kritische Systeme eingebunden werden?
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
AI Pentesting ist die systematische Sicherheitsprüfung von KI-Anwendungen und Large Language Models. Es ist wichtig, weil KI-Systeme neue Schwachstellen haben, die klassische IT-Security-Tests nicht abdecken. Prompt Injection, Data Extraction und manipulierte AI-Agents sind Bedrohungen, die erst mit KI-Integration entstehen.
Wir testen verschiedene KI-Anwendungen:
- LLM-basierte Chatbots (Customer Support, interne Assistenten)
- AI Copilots & Code-Generierung (wie GitHub Copilot)
- Autonome AI-Agents mit API/Datenbank-Zugriff
- Machine Learning Modelle (Fraud Detection, Anomaly Detection, Computer Vision)
- RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation)
- AI-gestützte Enterprise-Tools (Search, Knowledge Management)
Klassische Pentests fokussieren auf Schwachstellen wie SQL-Injection, XSS oder unsichere Authentifizierung. AI-Systeme haben zusätzliche, neue Risiken:
- Prompt Injection (Manipulation durch geschickte Texteingaben)
- Data Leakage aus Trainingsdaten oder Kontext
- Unvorhersehbares Verhalten bei manipulierten Eingaben
- Missbrauch von AI-Agents mit zu weitreichenden Berechtigungen
Wir kombinieren klassische Pentesting-Expertise mit spezialisiertem AI Security Know-how.
Die Dauer hängt von der Komplexität ab:
- Einfache LLM-Integration (z.B. Chatbot): 3-7 Arbeitstage
- AI-Agent mit mehreren Integrationen: 7-15 Arbeitstage
- Komplexe Multi-Model-Umgebung: 10-25 Arbeitstage
Nach einem kostenlosen Erstgespräch können wir Ihnen eine präzise Einschätzung geben.
Die Kosten hängen von verschiedenen Faktoren ab:
Faktoren die den Preis beeinflussen:
- Umfang der KI-Integration: Ein einzelner Chatbot kostet weniger als ein System mit mehreren AI-Agents
- Komplexität: Standard LLM-API-Integration vs. Custom-Trained Models
- Integrationen: Anzahl der angebundenen Systeme (Datenbanken, APIs, Cloud-Services)
- Zusätzliche Leistungen: Retest nach Behebung, Developer-Workshops, Präsentationen
Preisbeispiele:
- Basis-Assessment (Standard-Chatbot): ab 5.000€
- Standard-Assessment (AI-Agent mit Integrationen): ab 8.000€
- Custom-Assessment (spezialisierte Anforderungen): auf Anfrage
Wir setzen auf klare und regelmäßige Kommunikation. Sie werden kontinuierlich über den Fortschritt informiert und können jederzeit Fragen stellen. Bei kritischen Findings (z.B. mögliche Datenlecks) informieren wir Sie umgehend, damit Sie sofortige Maßnahmen ergreifen können.
Nein, nicht zwingend. Wir können AI-Systeme auch im Black-Box-Verfahren testen – so wie ein externer Angreifer es tun würde. Für tiefere Analysen (z.B. bei Custom-Trained Models) ist White-Box-Zugriff hilfreich, aber kein Muss.
Nach dem Test bieten wir umfassende Unterstützung:
- Konkrete Code-Beispiele für Fixes
- Architektur-Empfehlungen für sichere AI-Integration
- Review Ihrer Korrekturen vor Deployment
- Developer-Workshops zu Secure AI Development (optional)
- Retest nach Behebung zur Bestätigung
Wir arbeiten bundesweit und helfen zahlreichen Unternehmen, ihre KI-Anwendungen abzusichern. Unser Team sitzt an verschiedenen Standorten und kann sowohl vor Ort als auch remote AI Security Tests überall in Deutschland durchführen.