Dem Angreifer einen Schritt Voraus
„Ihre KI-Agenten tun, was sie wollen – oder eher, was ein Angreifer ihnen sagt?“
ML Security Audit
Cybersecurity Audits gehören in der modernen Softwareentwicklung zum Standard. Sie umfassen Autorisierungs- und Zugriffskontrollen, API-Sicherheit, Supply Chain, Netzwerksicherheit und mehr. Was jedoch in den meisten Fällen übersehen wird – und für KI-Anwendungen besonders relevant ist – sind die Machine Learning-spezifischen Komponenten und deren spezifische Sicherheitsrisiken.
Machine Learning Systeme können auf verschiedenen Ebenen angegriffen werden:
- Data Poisoning – Manipulation des initialen oder kontinuierlichen Trainingsprozesses, um die Verfügbarkeit Ihres Systems zu beeinträchtigen.
- Evasion Attacks – Einsatz von Adversarial Examples in Bildern, Text oder Audio, um die Systemintegrität zu gefährden.
- Privacy Attacks – Auslesen von Benutzerdaten oder geheimen Systeminformationen, um die Vertraulichkeit zu verletzen.
- LLM & KI-Agenten Angriffe – Direct & Indirect Prompt Injection, um Ihr System zu missbrauchen.
Selbst erfahrene Entwicklerteams sind mit diesen Angriffsvektoren oft überfordert. Die Folge: Angriffe, die nicht nur Kosten und Aufwand verursachen, sondern auch zu Reputationsverlust und Klagen geschädigter Nutzer führen können.
Ein ML Security Audit durchleuchtet Ihr System genau auf diese Risiken und deckt Schwachstellen auf – damit Sie Sicherheitslücken proaktiv schließen und Angreifern einen Schritt voraus bleiben.
Pasieka AI Solutions verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung und Betreuung von KI-Projekten. Wir helfen Ihnen, Ihre bestehende oder geplante Systemarchitektur zu analysieren und gezielt zu optimieren.
Unsere Referenzprojekte geben Ihnen einen Überblick über unsere bisherigen Erfolge.
Projektablauf
- Kennenlernen: Nach einem kostenlosen Erstgespräch zu Ihrem Unternehmen und dem zu analysierenden System erstellen wir ein individuelles Angebot.
- Analyse: Über 2–4 Wochen (abhängig vom Umfang und der Verfügbarkeit Ihrer Schlüsselpersonen) analysieren wir Ihr System – basierend auf Dokumentation, Quellcode (Anwendung & Infrastruktur). Durch Online-Interviews und Pairing-Sessions mit Ihrem Entwicklungsteam gewinnen wir ein genaues Bild des Ist-Zustands. Nach Absprache testen wir die ML-spezifischen Komponenten intensiv, um Risiken und Schwachstellen zu identifizieren.
- Abschlussveranstaltung: Wir präsentieren die Ergebnisse dem Entwicklungsteam und der Projektleitung. Ziel ist ein gemeinsames Verständnis der aktuellen Sicherheitslage sowie der identifizierten Schwächen und deren Risiken.
Resultate
- ML Security-Bericht – Alle Erkenntnisse und sicherheitsrelevanten Aspekte auf einen Blick.
- Systematische Risikoanalyse – Bewertung der Systemrisiken nach Standards wie dem NIST AI Risk Management Framework.
- Findings – Detaillierte Auflistung aller Sicherheitsprobleme mit Schweregrad, Risikobewertung und Handlungsempfehlung.
- Model Card – Beschreibung aller verwendeten Modellfamilien für Compliance-Anforderungen und Risikoanalyse.
Konkrete Vorteile für Sie
- Klarheit – Sie verstehen die Sicherheitsrisiken Ihres Systems.
- Effektives Risikomanagement – Fundierte Entscheidungen auf Basis identifizierter Sicherheitsmängel.
- Sicherheit – Erhöhte Sicherheit für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden durch systematisches Testen und Beheben.
„Wir finden Ihre Schwachstellen – bevor es Angreifer tun und Ihnen Schaden zufügen.“
Dem Angreifer einen Schritt Voraus