AI-Pentest: Angriffsflächen in AI-Systemen prüfen

Welche Sicherheitslücken entstehen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz?

AI-Systeme bringen eine Angriffsfläche mit sich, die aus der Kombination komplexer Modellarchitekturen, großer Trainingsdatensätze und tief verwobener Systemintegrationen entsteht. Da viele Unternehmen AI-Komponenten in bestehende IT-Infrastrukturen einbetten, ohne die spezifischen Sicherheitsanforderungen dieser Technologien vollständig zu berücksichtigen, entstehen Schwachstellen, die weder durch klassische Code-Audits noch durch automatisierte Schwachstellenscans vollständig erfassbar sind. Die Entscheidungslogik moderner AI-Modelle basiert auf großen Datensätzen, deren Qualität und Integrität direkten Einfluss auf das Sicherheitsniveau der gesamten Anwendung haben.

Typische Sicherheitsrisiken in AI-Anwendungen:

• Prompt Injection durch bösartige Benutzereingaben, die ungewolltes Systemverhalten oder die Herausgabe geschützter Inhalte provozieren
• Data Poisoning, bei dem Angreifer Trainingsdaten manipulieren, um das Modellverhalten dauerhaft und gezielt zu beeinflussen
• Adversarial Attacks, die durch minimal veränderte Eingaben das Modell zu falschen Ausgaben oder Fehlklassifikationen verleiten
• ·Unbeabsichtigter Informationsabfluss durch Model Inversion oder Model Extraction, bei denen sensible Trainingsdaten rekonstruiert werden können
• Ausführung unerwünschter Aktionen durch AI-Agenten, die über manipulierte Eingaben zu unautorisierten Systemzugriffen veranlasst werden
• Sicherheitsrelevante Verzerrungen durch Bias in Trainingsdaten sowie die unkontrollierte Verbreitung von Falschinformationen durch Halluzinationen

Was leistet unser AI-Pentest?

Ein AI-Pentest von SySS identifiziert konkrete Sicherheitslücken in Ihren AI-Anwendungen und bewertet deren tatsächliches Risikopotenzial für Ihren Geschäftsbetrieb. Die Prüfung erfordert spezialisierte Methoden aus dem Bereich AI Security, die sowohl die technische Architektur als auch die Dynamik der zugrundeliegenden Modelle berücksichtigen. Denn Schwachstellen in AI-Systemen entstehen häufig aus dem unvorhersehbaren Zusammenspiel von Modellverhalten, Trainingsdaten und Systemintegration, was eine tiefgreifende und methodisch fundierte Analyse voraussetzt. Unser Pentest liefert Ihnen einen strukturierten Prüfbericht, der identifizierte Risiken in den Bereichen Modellintegrität, Datensicherheit, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit priorisiert und konkrete Maßnahmen zur Schwachstellenbehebung enthält.

Schwerpunkte unseres AI-Pentests:

• Analyse von Angriffsvektoren auf LLMs und AI-Modelle, insbesondere Prompt Injection, Evasion Attacks und Adversarial Inputs unter realitätsnahen Bedingungen
• Untersuchung von Risiken des Informationsabflusses, darunter Model Inversion, Model Extraction und Data Leakage über Modellausgaben oder Schnittstellen
• Bewertung des sicherheitsrelevanten Modellverhaltens, etwa in Bezug auf Toxic Output, Halluzinationen und Ausgabemanipulation durch manipulierte Eingaben
• Analyse der System- und Schnittstellenarchitektur einschließlich APIs, Weboberflächen, Back-End-Dienste und Model Context Protocol (MCP)
• Prüfung der Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen für den Zugriff auf Modelle, Daten und Schnittstellen
• Sicherheitsbewertung von Trainings- und Testdaten hinsichtlich Datensicherheit, Manipulationsrisiken und sicherheitsrelevantem Bias

1. Angriffsvektoren auf AI-Modelle

Wir simulieren gezielte Angriffe auf AI-Systeme und bewerten die Widerstandsfähigkeit der Modelle gegenüber manipulierten Eingaben. Dabei prüfen wir, ob sich durch bösartige Benutzereingaben ungewolltes Systemverhalten provozieren oder geschützte Inhalte extrahieren lassen.

3. Sicherheitsrelevantes Modellverhalten

Als Teil unseres Ansatzes zur IT-Sicherheit in AI-Systemen analysieren wir das Ausgabeverhalten der Anwendung auf sicherheitskritische Anomalien, die im regulären Betrieb unentdeckt bleiben und zu fehlerhaften Entscheidungen führen können.

5. Authentifizierung und Autorisierung

Security for AI bedeutet auch, Zugriffskontrollmechanismen konsequent zu prüfen. Wir bewerten die implementierten Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen für den Zugriff auf Modelle, Daten und Schnittstellen auf ihre Wirksamkeit gegenüber unautorisierten Zugriffsversuchen.

2. Informationsabfluss und Modellextraktion

Model Inversion, Model Extraction und Data Leakage sind Techniken, mit denen Angreifer sensible Trainingsdaten rekonstruieren oder vertrauliche Rückschlüsse auf das Modell ziehen können. Wir prüfen systematisch, ob Ihre AI-Anwendung gegenüber diesen Informationsabflussrisiken ausreichend abgesichert ist.

4. System- und Schnittstellenarchitektur

Wir untersuchen APIs, Weboberflächen, Back-End-Dienste und das Model Context Protocol (MCP) auf Schwachstellen und Fehlkonfigurationen, die als Einstiegspunkt für weiterführende Angriffe auf die AI-Infrastruktur dienen könnten.

6. Sicherheitsbewertung von Trainings- und Testdaten

Wir bewerten eingesetzte Datensätze hinsichtlich Datensicherheit, Manipulationsrisiken und sicherheitsrelevantem Bias, um zu ermitteln, ob Schwachstellen in den Datengrundlagen das Modellverhalten dauerhaft beeinflussen könnten.

Webservice/API-Pentest

AI-Modelle kommunizieren häufig über REST- oder SOAP-Schnittstellen mit anderen Systemen – wir prüfen diese APIs auf Schwachstellen in Zugriffskontrollen, Authentifizierungsmechanismen und Datenströmen, die Angreifern unautorisierten Zugriff auf Ihre AI-Infrastruktur ermöglichen könnten.

Cloud-Pentest

AI-Modelle und ihre Trainingspipelines werden zunehmend in Cloud-Umgebungen betrieben – wir analysieren Ihre AWS-, Azure- oder GCP-Infrastrukturen auf Fehlkonfigurationen in Identitätsmodellen, Netzwerksegmentierung und Zugriffssteuerungen, die die Sicherheit Ihrer AI-Lösungen direkt beeinflussen.

Webapp-Pentest

Viele AI-Anwendungen sind über webbasierte Oberflächen zugänglich – wir analysieren Authentisierung, Berechtigungsmodelle und serverseitige Validierungsmechanismen, um sicherzustellen, dass der Zugang zu Ihren AI-Systemen zuverlässig geschützt ist.
 

Software-Pentest

AI-Komponenten sind oft tief in individuell entwickelte Softwarelösungen integriert – wir bewerten Implementierungsfehler, Logikfehler und sicherheitskritische Interaktionen zwischen internen Komponenten, die im regulären Betrieb unentdeckt bleiben können.

Vom AI-Pentest zur ganzheitlichen Sicherheitsstrategie mit SySS

Künstliche Intelligenz entwickelt sich schneller als die meisten Sicherheitskonzepte, die sie begleiten, und Unternehmen, die AI verantwortungsvoll einsetzen möchten, brauchen einen verlässlichen Blick von außen. Ein AI-Pentest schafft die Transparenz, um AI-Systeme sicherheitstechnisch auf einem Stand zu halten, der realen Bedrohungen standhält. Wo weiterführende Fragen zur Sicherheitsarchitektur entstehen, unterstützen wir mit IT-Security-Beratung sowie mit Red Teaming, das die Widerstandsfähigkeit Ihrer gesamten Organisation unter realen Angriffsbedingungen bewertet.

Als ISO/IEC-27001-zertifizierter Marktführer für Penetrationstests im DACH-Raum mit herstellerunabhängiger Arbeitsweise begleitet SySS Unternehmen seit 1998 dabei, ihre IT-Sicherheit proaktiv zu gestalten. Neue Technologien wie AI stellen dabei keine Ausnahme dar – wir bringen die Spezialisierung mit, die deren sichere Integration erfordert.