Beschreibung
Mit dem großem Nutzen von Large Language Models (LLMs) geht auch ein hohes Gefahrenpotenzial einher. Immer mehr Anwendungen integrieren LLMs um zusätzliche Funktionen bereitzustellen. Dadurch entstehen jedoch neue Angriffsoberflächen und gänzlich neue Schwachstellentypen, die unter anderem in den OWASP Top 10 for LLM Applications klassifiziert werden.
Zu den bekanntesten Angriffsmustern zählt dabei die sogenannte Prompt Injection. Durch gezielt formulierte Eingaben können Angreifer das Verhalten des Modells manipulieren und Sicherheitsmechanismen umgehen.
Darüber hinaus besteht das Risiko, dass LLM-basierte Systeme sensible Informationen offenlegen, beispielsweise interne Daten, Betriebsgeheimnisse oder mandantenübergreifende Inhalte.
Die wirksame Absicherung solcher Systeme erfordert spezifische Maßnahmen, die über klassische Anwendungssicherheit hinausgehen. Dazu zählen unter anderem robuste Guardrails, saubere Trennung von Kontexten und Berechtigungen sowie eine kontinuierliche Validierung des Modellverhaltens.
Um Sie dabei zu unterstützen prüfen wir Ihre LLM-Applikation strukturiert auf spezifische LLM-Schwachstellenkategorien und unterstützen Sie dabei, Risiken frühzeitig zu identifizieren und nachhaltig zu reduzieren.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Gerne besprechen wir in einem unverbindlichen Scope-Gespräch die Rahmenbedingungen, Zielsetzung und den passenden Testumfang.
Nächste Schritte
- ✓ Testziele klären, Scope abstimmen
- ✓ Testzeitraum festlegen
- ✓ Kick-off, Test, Reportbesprechung
