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LLM Sicherheit

Unsere Dienste

Sichern Sie Ihre LLM-Modelle und -Systeme:

Da große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) alle Bereiche vom Kundensupport bis zur Datenanalyse schnell verändern, werden ihre Sicherheitsrisiken oft unterschätzt. Diese leistungsstarken, aber überraschend manipulierbaren KI-Systeme können durch Prompt Injection oder böswillige Eingaben ausgetrickst werden, wodurch möglicherweise ganze Infrastrukturen kompromittiert werden und sensible Daten durchsickern. Bei der Auxilium Cyber Security GmbH bieten wir spezialisierte LLM-Pentesting-Services an, um versteckte Schwachstellen zu identifizieren und dann maßgeschneiderte Verteidigungsstrategien auf der Grundlage unserer Erkenntnisse zu entwickeln - damit Ihre KI-gesteuerten Abläufe sicher, konform und widerstandsfähig bleiben.

Die Risiken: Wie LLMs gehackt werden

LLMs und KI-gesteuerte Systeme sind sehr anfällig für neue Angriffsvektoren, die in herkömmlichen Sicherheitsrahmen oft übersehen werden. Ohne geeignete Sicherheitsmaßnahmen können diese Schwachstellen ausgenutzt werden, um ganze Infrastrukturen zu gefährden.

Häufige KI-Sicherheitsbedrohungen

Prompt Injection Attacks

Böswillige Akteure stellen Eingaben her, die KI-Systeme dazu bringen, unbeabsichtigte oder schädliche Ausgaben zu produzieren und so das Verhalten der KI effektiv zu manipulieren.

Datenextraktion und Datenlecks

Angreifer nutzen KI-Systeme aus, um sensible Informationen wie persönliche Daten oder vertrauliche Geschäftsdetails abzurufen, die eigentlich privat bleiben sollten.

Jailbreaking & Filter Bypassing

Techniken, mit denen die eingebauten Sicherheitsmaßnahmen einer KI außer Kraft gesetzt werden, so dass das System Aktionen ausführen oder Informationen bereitstellen kann, die eigentlich eingeschränkt werden sollten.

Model Poisoning

Einschleusen bösartiger Daten während der Trainingsphase eines KI-Modells, wodurch es falsche Verhaltensweisen erlernt oder fehlerhafte Entscheidungen trifft.

System Exploitation

Ausnutzung von Schwachstellen in KI-Systemen, um unbefugten Zugang zu größeren Computernetzwerken zu erhalten, was zu Datenverletzungen oder Systemausfällen führen kann.

Was muss geschützt werden?

Der Schutz Ihrer KI-Assets ist von größter Bedeutung. Ob Sie nun eigenständige Modelle entwickeln oder KI in komplexe Systeme integrieren - zu verstehen, was geschützt werden muss, ist der erste Schritt zu einer robusten Sicherheit.

Eigenständige LLMs oder KI-Modelle

Hierbei handelt es sich um eigenständige KI-Modelle, wie z. B. Sprachmodelle für die Texterstellung und -analyse. Ihre Absicherung ist eine Herausforderung, da ihre Schwachstellen von ihrem Einsatzkontext und ihrer Interaktion mit anderen Systemen abhängen. Auch wenn sie nur selten völlig isoliert eingesetzt werden, sollten sie dennoch auf ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber Soforteingaben, die Gewährleistung ethischer und sicherer Ausgaben, die robuste Verhinderung von Datenlecks und den Schutz vor Modellvergiftung getestet werden.

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KI-gestützte Systeme

KI-gestützte Anwendungen integrieren Modelle mit Assistenten und externen Daten, was sie anfällig für indirekte Prompt Injection, Datenexfiltration und komponentenübergreifende Angriffe macht. Sicherheitstests sollten sicherstellen, dass die KI innerhalb des vorgesehenen Bereichs arbeitet, alle Systemkomponenten ordnungsgemäß überwacht werden und die Interaktionen zwischen ihnen kontrolliert werden, um unbefugten Zugriff und unbeabsichtigtes Verhalten zu verhindern.

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KI-Agenten:

KI-Agenten sind besonders kritisch, da sie reale Handlungen ausführen können und oft umfassenden Zugriff auf sensible Daten und Systeme haben. Angesichts ihrer Macht und Autonomie müssen sie rigoros getestet werden, um sicherzustellen, dass sie nur innerhalb ihres vorgesehenen Bereichs arbeiten. Ein sicheres Design sollte strenge Richtlinien für die Nutzung von Werkzeugen und einen starken Schutz gegen Prompt Injection bieten, um zu verhindern, dass Agenten von Angreifern manipuliert werden, um unbeabsichtigte Aktionen auszuführen.

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Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme

Da diese Systeme externe Informationen zur Verbesserung der Antworten heranziehen, erfordern sie eine strenge Zugriffskontrolle auf Vektorspeicher. Die Gewährleistung der Integrität der abgerufenen Daten ist von entscheidender Bedeutung, um zu verhindern, dass Angreifer Änderungen vornehmen, die die Ergebnisse verfälschen oder falsche Informationen einbringen könnten.

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Unser Prozess der Sicherheitsunterstützung:
Vom Pentesting zum Schutz

Die Gewährleistung der Sicherheit von KI-Systemen erfordert einen strukturierten, mehrstufigen Prozess, der Schwachstellen identifiziert, Sicherheitseinschränkungen anwendet und Verteidigungsmechanismen zum Schutz vor realen Bedrohungen implementiert. Unser LLM Security Assistance Process folgt einem systematischen Ansatz:

Pentest

1.
Identifizierung von Systemkomponenten und Interaktionen

Bevor wir ein KI-System absichern, analysieren wir dessen Architektur, Komponenten und externe Interaktionen. Dieser Schritt hilft uns, potenzielle Angriffsflächen zu verstehen, wie LLM-APIs, Benutzereingaben, Vektordatenbanken (RAG-Systeme) und KI-gesteuerte Automatisierungsprozesse. Indem wir diese Komponenten abbilden, können wir genau feststellen, wo Sicherheitsbedrohungen auftreten können.

2.
Identifizierung von Sicherheitseinschränkungen und -lücken

Sobald wir die Angriffsfläche verstanden haben, bewerten wir die notwendigen Sicherheitseinschränkungen, die zum Schutz des Systems vorhanden sein sollten. Dazu gehören:

  • Prompt Injection Protections
    Mechanismen zum Filtern oder Neutralisieren von bösartigen Eingaben.
  • Data Access & Leakage Controls
    Sicherstellung, dass sensible Informationen nicht offengelegt werden.
  • Authentifizierungs- und Zugriffsbeschränkungen
    Verhinderung von nicht autorisierten Interaktionen oder Systemmissbrauch.
  • Model Poisoning Defenses
    Sicherstellen, dass externe Daten nicht zur Verfälschung des KI-Verhaltens verwendet werden können.
3.
Testen der Stärke bestehender Verteidigungsmaßnahmen

Wenn bereits Sicherheitseinschränkungen vorhanden sind, bewerten wir ihre Wirksamkeit, indem wir testen, wie gut sie gegen reale Angriffe bestehen. Dies beinhaltet:

  • Angreifer-Tests für Prompt Injection
    Versuche, Einschränkungen mit bösartigen Eingaben zu umgehen.
  • Jailbreak-Versuche und Umgehung von Filtern
    Testen, ob Sicherheitsvorkehrungen außer Kraft gesetzt werden können, um die KI dazu zu bringen, unbeabsichtigte Ergebnisse zu produzieren.
  • Zugriffskontrolltests
    Überprüfung auf Umgehung der Authentifizierung oder Schwachstellen bei der Privilegienerweiterung.
  • Sandbox-Umgehungstechniken
    Sicherstellen, dass das KI-System nicht dazu verleitet werden kann, eingeschränkte Informationen preiszugeben.

In diesem Schritt wird überprüft, ob die vorhandenen Schutzmaßnahmen wirksam sind oder ob sie weiter verstärkt werden müssen.

Verstärkung der KI-Sicherheit

Sicheres KI-Design: Aufbau von KI mit Sicherheitsprinzipien

Über die unmittelbare Verteidigung hinaus helfen wir Unternehmen, KI-Systeme so zu entwickeln, dass die Sicherheit im Mittelpunkt steht. Bei der sicheren KI-Entwicklung geht es darum, Schwachstellen zu verhindern, bevor sie entstehen, und nicht nur darum, Probleme zu beheben, nachdem sie gefunden wurden.


Unsere Strategien für eine sichere KI-Entwicklung umfassen:

  • Minimierung von KI-Privilegien
    Sicherstellen, dass KI-Systeme nur mit dem Zugriff arbeiten, den sie wirklich benötigen.
  • Verwendung deterministischer Funktionen für kritische Aufgaben
    Auslagerung sicherheitsrelevanter Funktionen auf herkömmliche, überprüfbare Systeme, anstatt sich auf KI zu verlassen.
  • Implementierung von Datenzugriffskontrollen
    Schutz von KI-integrierten Systemen vor unbefugtem Zugriff auf sensible Datenbanken und Vektorspeicher.
  • Abhärtung von KI-Entscheidungsprozessen
    KI-gesteuerte Entscheidungen müssen vorhersehbarer und manipulationssicherer werden.

Die Einrichtung wirksamer KI-Leitplanken erfordert Fachwissen und ein tiefes Verständnis des spezifischen Anwendungskontexts. Sicherheit lässt sich nicht allgemein anwenden - jedes System hat seine eigenen erlaubten und unerlaubten Aktionen, und die Sicherheitsmaßnahmen müssen entsprechend angepasst werden. Um die richtigen Einschränkungen zu ermitteln, sind Erkenntnisse aus Tests und Bewertungen erforderlich, um sich an spezifische Bedrohungen und KI-Verhaltensweisen anzupassen.

Warum wir?

Bei Auxilium Cyber Security vereinen wir umfassendes Fachwissen in den Bereichen KI und Cybersicherheit, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Modelle, -Systeme und -Agenten vor realen Bedrohungen geschützt sind. Unser Team verfügt über umfassende Erfahrung im Testen von KI-Anwendungen, im Erkennen von Schwachstellen und in der Implementierung wirksamer Sicherheitsmaßnahmen.

Wir gehen über herkömmliche Sicherheitstests hinaus, indem wir in die KI-Sicherheitsforschung investieren, fortschrittliche automatisierte Sicherheitstools entwickeln und praktische KI-Sicherheitslabore einrichten, um unseren Ansatz kontinuierlich zu verfeinern. Unsere bewährte Methodik, die Bedrohungsmodellierung, Pentesting und die Implementierung von Schutzmaßnahmen kombiniert, gewährleistet, dass KI-gesteuerte Systeme widerstandsfähig, konform und sicher bleiben.



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AI Security Labs - LLM Sicherheit lernen & üben

Unsere AI Security Labs sind eine Bildungsplattform, die für die praktische LLM-Sicherheitsausbildung konzipiert wurde. Sie verfügt über einen KI-Agenten (Chatbot), der mit Studenten interagiert, Kursmaterialien in einen Vektorspeicher lädt und beim Lernen hilft. Die Plattform umfasst auch ein KI-gesteuertes Prüfungssystem, das Prüfungen erstellt, die Antworten auswertet und automatisch Noten vergibt.

Das Besondere an diesem Labor ist, dass es realistische Schwachstellen enthält und die tatsächlichen Risiken simuliert, die entstehen, wenn die Sicherheit in KI-Systemen nicht ordnungsgemäß implementiert ist. Es bietet eine praktische Umgebung für Sicherheitsforscher, ethische Hacker und KI-Enthusiasten, um Prompt Injection, Datenextraktion, Jailbreak-Exploits, KI-Manipulation und vieles mehr zu testen. Durch das Experimentieren in einer kontrollierten Umgebung können die Lernenden praktische Pentesting-Fähigkeiten entwickeln und ein tieferes Verständnis der LLM-Sicherheitsrisiken und -Schutzmaßnahmen erlangen.

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