AI/LLM/ML-Sicherheit

Künstliche Intelligenz hat Ihre Angriffsfläche auf eine Weise erweitert, für die herkömmliche Frameworks für Penetrationstests nicht ausgelegt waren. Jede LLM-Integration, jede GenAI-Anwendung und jede MLSecOps-Pipeline, die Sie betreiben, führt eine neue Klasse von Schwachstellen ein – eine, die herkömmliche Scanner nicht erkennen und die die meisten Teams für Offensive Sicherheit nicht prüfen können.

Evaluris führt angreiferorientierte Bewertungen von AI-Systemen durch, ausgerichtet auf OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP ML Security Top 10 und die MITRE-ATLAS-Bedrohungsmatrix für gegnerisches maschinelles Lernen. Unsere Operatoren haben Forschung zu Vergiftung von System-Prompts, autonomen APT-Frameworks und AI-gesteuerter Malware-Polymorphie veröffentlicht – kein theoretisches Wissen, sondern aktive Forschung, die in jeden Auftrag einfließt.

AI-Systeme erfordern eine grundlegend andere angreiferorientierte Haltung. Herkömmliche Red-Team-Techniken decken nicht die Angriffsflächen ab, die große Sprachmodelle, autonome AI-Agenten, LLM-integrierte Geschäftsanwendungen und GenAI-gestützte Sicherheitswerkzeuge einführen.

Das AI-Red-Teaming von Evaluris bewertet die Widerstandsfähigkeit Ihrer AI-Infrastruktur gegenüber Angreifern, die verstehen, wie diese Systeme schlussfolgern, wo ihre Schutzgrenzen versagen und wie sie in großem Maßstab manipuliert werden. Unsere Operatoren haben originäre Forschung zu Vergiftung von System-Prompts, Orchestrierung agentischer Angriffe und autonomen APT-Frameworks veröffentlicht, die direkt in jeden Auftrag einfließt.

Jedes AI-System, das Sie betreiben, braucht einen Risikoverantwortlichen, ein Kontroll-Framework und eine belastbare Antwort auf den EU AI Act – nicht nur einen Red-Team-Bericht.

Wir entwickeln AI-Governance-Programme, die den EU AI Act, ISO/IEC 42001 und das NIST AI Risk Management Framework operativ umsetzen statt nur anzustreben: Risikoklassifizierung, Modellinventare, Kontrollen für menschliche Aufsicht und prüfungsbereite Dokumentation für jedes AI-System im Produktivbetrieb.

Jeder AI-Agent, den Ihre Organisation in Betrieb nimmt, ist eine neue Identität mit Zugängen, die niemand nachverfolgt. Wir finden sie und stellen sie unter Governance, bevor es jemand anderes tut.

Agentische AI erzeugt nichtmenschliche Identitäten schneller, als jede IAM-Umgebung dafür ausgelegt ist: API-Schlüssel, OAuth-Berechtigungen, Dienstkonten, autonome Agenten, die auf Ihre Daten zugreifen. Wir prüfen, was vorhanden ist, bauen Lebenszyklus-Kontrollen auf und stellen es unter Governance. Auf demselben Framework aufgebaut, das hinter Verant steht.