- Input Manipulation – Manipulierte Eingaben provozieren Fehlentscheidungen
- Data Poisoning – Veränderte Trainingsdaten erzeugen Bias oder Hintertüren
- Model Inversion – Rückschluss auf sensible Daten über Modellantworten
- Model Denial-of-Service – Überlastung durch ressourcenintensive Anfragen
- Model Theft – Unerlaubte Replikation über APIs oder Output-Analyse
- Model Misuse – Missbrauch zur Erstellung von Spam oder Desinformation
KI-Sicherheit
Liefern Sie KI-Features, die Ihre Auditoren wirklich absegnen
CLOUDYRION kombiniert Secure by Design und KI-fokussiertes Ethical Hacking, um prüfbare Sicherheit und Compliance für LLMs, Agenten und RAG-Pipelines zu gewährleisten – konform mit OWASP, MITRE, NIST und dem EU AI Act. Erhalten Sie eine vollständige Sicherheitsbewertung und Validierung in nur 14 Tagen – evidenzbasiert, reproduzierbar und auditbereit.
Wert auf einen Blick
- AI Secure-by-Design-Kontrollen
- LLM / Agent / Agentic AI Penetration Testing
- AI Act / NIS2 Evidenzen & Runbooks
Time-to-Secure Go-Live ↑
Durchschnittliche Zeit vom Assessment bis zum konformen, sicheren Deployment.
Residual Risk Reduction Rate ↑
90 % Reduktion von hohen/kritischen Risiken nach Anwendung der Secure-by-Design-Kontrollen von CLOUDYRION.
Compliance Assurance Score ↑
90 % Übereinstimmung mit zentralen Frameworks (z. B. AI Act, NIS2, CRA, NIST AI RMF).
Evidence Delivery Time ↑
Durchschnittliche Zeit zur Erstellung regulator-tauglicher AI-Act-/NIS2-Dokumentation.
Risiken verstehen
Die Angriffsvektoren lassen sich verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz zuordnen: klassisches Machine Learning (z. B. Klassifikation, Regression, Clustering, Reinforcement Learning), Large Language Models (LLMs) sowie Agentischer KI, also Systeme mit einem oder mehreren zusammenarbeitenden Agenten. Nach unserer Einschätzung gehören die folgenden Vektoren zu den zentralen Sicherheitsrisiken moderner KI-Systeme:
Klassisches ML (Machine Learning)
LLM (Large Language Models)
- Prompt Injection & Jailbreaks – Umgehung von Guardrails durch manipulierte Prompts
- System Prompt Leakage – Offenlegung interner Systemanweisungen
- Sensitive Information Disclosure – Preisgabe vertraulicher Daten im Output
- Improper Output Handling – Fehlende Kontrolle bei Weiterverarbeitung von Antworten
- Unbounded Consumption – Übermäßiger Ressourcenverbrauch durch manipulierte Eingaben
Agenten/Agentische KI (Autonome Agenten)
- Agent Authorization and Control Hijacking – Unbefugte Befehlsausführung oder Rechteeskalation
- Agent Critical System Interaction – Unsichere Aktionen in verknüpften Systemen
- Goal and Instruction Manipulation – Veränderung von Zielen oder Instruktionen eines Agenten
- Agent Knowledge Base Poisoning – Manipulierte Wissens- oder Trainingsdaten verfälschen Entscheidungen
- Multi-Agent Exploitation – Ausnutzen von Schwachstellen in Agentenkommunikation
Unsere Leistungspakete
AI Secure-by-Design Architektur
Wann sinnvoll?
Wenn Sie eine neue KI-Anwendung (LLM, RAG, Agenten) planen oder bestehende Systeme zukunftssicher machen wollen. Ideal für Engineering-Teams und CISOs, die Sicherheit von Anfang an einbauen möchten.
Ihr Nutzen:
- Risiken werden schon vor Go-Live sichtbar und eliminiert.
- Guardrails & Policies sind dokumentiert und auditierbar.
- Architekturen lassen sich schneller für AI Act & NIS2 belegen
Lieferobjekte: Threat Models, Architekturskizzen, Guardrail-Patterns, IAM-Kontrollen, Runbooks
AI Ethical Hacking
Wann sinnvoll?
Wenn KI-Systeme bereits im Einsatz sind oder kurz vor Go-Live stehen. Besonders für Security Leads und Produktverantwortliche, die wissen wollen, ob ihre KI-Umgebungen wirklich resilient sind.
Ihr Nutzen:
- Realistische Angriffe decken Manipulation, Leakage und Abuse-Szenarien auf.
- KPIs wie Jailbreak-Rate oder Leakage-Score zeigen Fortschritte klar messbar.
- Mit Re-Tests stellen Sie sicher, dass Fixes wirken.
Lieferobjekte: Anwendbare PoC Angriffe, Findings-Reports, Re-Test-Protokolle
Compliance-Kit (AI Act & NIS2)
Wann sinnvoll?
Wenn Compliance- oder Legal-Teams Nachweise brauchen oder ein Audit bevorsteht. Ideal auch für Organisationen, die regulatorische Vorgaben proaktiv umsetzen wollen.
Ihr Nutzen:
- Technische Evidenzen (Tests, Logs, Runbooks) schaffen Sicherheit bei Audits.
- NIS2-Playbooks stellen sicher, dass Sie im Ernstfall in 24h/72h meldefähig sind.
- Das AI-Act-Dossier spart Zeit und reduziert Bußgeldrisiken.
Lieferobjekte: AI Act Dossier-Checkliste, Technische Evidenzen, NIS2-Runbooks (24h/72h), Monitoring-Plan, Verantwortlichkeitsmatrix.
Unser Ansatz: KI-Sicherheit von Anfang bis Ende
Sicher. Wiederholbar. Auditierbar. Wir kombinieren Secure-by-Design mit realistischen KI-Angriffen, um Ihre KI-Systeme nicht nur härter, sondern auch prüfbar zu machen.
1Scoping & Vorbereitung
Ziele definieren, Architektur aufnehmen, Bedrohungen modellieren (OWASP GenAI / Agentic Threats)
Ergebnis: Klarer Scope, Threat Model, Mapping von Angriffsszenarien
2Recon & Informationsgewinnung
Eingaben/Outputs, Plugins, Memory & Tools analysieren
Ergebnis: Angriffsoberflächen sichtbar
3Angriffsszenarien entwickeln
Prompt Injection, Leakage, Poisoning, Tool Abuse, Memory Manipulation, Orchestrationsangriffe
Ergebnis: Katalog realistischer Angriffswege
4Testdurchführung
Exploratives Prompting, automatisierte Tools, Multi-Step-Exploits, Manuelles Exploiting
Ergebnis: Evidente Findings mit Repro-Prompts & Logs
5Reporting & Mitigation
Technischer Report, konkrete Fix-Empfehlungen., Re-Test-Protokolle, Management Summary
Ergebnis: Guardrail-Härtung, IAM-Policies, Logging, Monitoring
6Re-Test & Continuous Ethical Hacking
Fixes prüfen, kontinuierliche Überwachung
Ergebnis: Nachweisbare Resilienz über Zeit
Für Ihre Stakeholder zugeschnitten
Wir liefern die richtigen Artefakte für jede Rolle in Ihrem Unternehmen – von der Strategie bis zur Code-Zeile.
CISO / Security Lead
Problem: Risiken klar beziffern und Gremien mit harten Fakten überzeugen
Lösung: Risk Mapping, priorisierte Controls, Pentesting–Evidenzen direkt fürs Reporting
Lieferobjekte: Risk-Map, Pentesting-Logs & Replay
Head of AI / Engineering
Problem: Guardrails, Agentenrechte, Evaluationsmethoden sicher & reproduzierbar
Lösung: Sicherheitsarchitektur im Dev-Prozess – Eval-Harness, Arch-Skizzen, Guardrail-Patterns
Lieferobjekte: Stack-Skizzen, Berechtigungsmodelle, Re-Test-Protokolle
Compliance / Legal
Problem: Klare, auditfeste Nachweise für Aufsicht & Auditor*Innen
Lösung: Compliance-Dossier zu AI-Act & NIS2 – inkl. Incident-Runbooks & Verantwortlichkeitsmatrix
Lieferobjekte: Dossier-Checkliste, NIS2-Runbooks (24 h/72 h), Technische Evidenzen
Einkauf / Procurement
Problem: Dienstleister vergleichbar machen, Due-Diligence belegen
Lösung: Due Diligence Pack (Governance, SLA, Support) – sofort nutzbar im Vendor-Management
Lieferobjekte: NDA/SLA-Templates, Methoden-One-Pager, redigierte Artefakte
EU-Regularien
Allgemeine gesetzliche Anforderungen
Alles was Sie brauchen
Upgraden Sie Ihre Cybersecurity
Ein Upgrade Ihres Cybersecurity-Prozesses stärkt nicht nur Ihre Abwehr gegen Bedrohungen, sondern integriert Sicherheitsstrategien direkt in Ihren Unternehmensalltag. So bleiben Sie langfristig geschützt und agil gegenüber neuen Herausforderungen.
Hacking
Ethical Hacking
Wir helfen Ihnen dabei die Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.Secure by Design
Secure By Design
Mehr als nur ein Service – eine Garantie für eine sichere digitale Zukunft. Integrieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen von Anfang an in jede Phase Ihrer Systementwicklung.Consulting
Strategy Consulting
Mit CLOUDYRION's Security Consulting machen Sie IT-Sicherheit zum integralen Bestandteil Ihrer Prozesse.Insights
Tiefer ins Thema einsteigen
Zum Beitrag: Agentische KI sicher vernetzen – Risiken und Schutzmaßnahmen für das Model Context Protocol (MCP)
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Agentische KI sicher vernetzen – Risiken und Schutzmaßnahmen für das Model Context Protocol (MCP)
Mit zunehmender Autonomie von KI-Agenten wird MCP zum Rückgrat für den Zugriff auf Tools und Daten, aber auch zur neuen Angriffsfläche. Erfahren Sie, wie Sie MCP gegen Bedrohungen wie Tool-Poisoning, Rug Pulls und Supply-Chain-Angriffe absichern.
Zum Beitrag: 6 kritische KI-Sicherheitsbedrohungen und wie Sie sich dagegen verteidigen
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6 kritische KI-Sicherheitsbedrohungen
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KI transformiert Branchen, öffnet aber auch die Tür für neue, schwer erkennbare Angriffe. In diesem Leitfaden erläutern wir sechs entscheidende Wege, wie Angreifer*Innen Ihre Modelle kompromittieren können, und zeigen Ihnen genau, wie Sie Ihre Modelle in jeder Phase des KI-Lebenszyklus verteidigen.
Zum Beitrag: Einblicke in CLOUDYRIONs ersten LLM-Pentest: Entwicklung eines Test-Frameworks für KI-Sicherheit
Hacking
Einblicke in unseren ersten LLM-Pentest
Einblicke in CLOUDYRIONs ersten LLM-Pentest: Entwicklung eines Test-Frameworks für KI-Sicherheit
Dieser Artikel gibt einen Einblick in den allerersten von CLOUDYRION durchgeführten Pentest für Large Language Models (LLM) - wie wir angefangen haben, mit welchen Herausforderungen wir konfrontiert waren und wie wir ein einfaches, aber effektives Test- und Berichts-Framework für LLMs entwickelt haben.
Häufig Gestellte Fragen
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Vertrauenswürdige, auditierbare KI-Systeme aufbauen
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