AI-Sicherheit

AI-Red-Teaming

Strukturierte gegnerische Tests gegen realistische Missbrauchsszenarien: was eine motivierte angreifende Person, eine feindselige oder eine unachtsame Nutzerin das System tun lassen kann.

Die geschäftliche Herausforderung

Vor dem Livegang hat es niemand angegriffen

Systeme werden daraufhin getestet, wie sie genutzt werden sollen. Echte Nutzende sind erfindungsreicher als Testpläne, und manche sind feindselig. Bei allem, was Kundenkontakt hat, findet die erste wirklich gegnerische Interaktion in der Produktion statt, öffentlich, mit Bildschirmfoto.

Was wir tun

Mit Zielen angreifen, nicht mit Prompts

Wir arbeiten auf Ziele hin statt mit einer Wortliste: Daten herausholen, die die Person nicht erreichen dürfte, das System außerhalb seines Auftrags handeln lassen, es zu etwas rufschädigendem bringen, über Ressourcenmissbrauch Kosten treiben. Jeder Erfolg wird mit dem genauen Weg dokumentiert, sodass er reproduzierbar und behebbar ist. Wir testen auch die langweiligen Fehler, Verschlechterung unter Last, Verhalten bei einem Werkzeugfehler, denn die verursachen mehr Vorfälle als raffinierte Angriffe.

AI-Red-Teaming

Leistungsumfang

  • Adversarial AI Testing

  • Agent Red Teaming

  • LLM Red Teaming

  • Abuse Scenario Testing

  • AI Attack Simulation

Typische Anwendungsfälle

Typische Anwendungsfälle

  • Einen kundenseitigen Assistenten vor dem Start prüfen.
  • Einen Agenten mit Schreibzugriff auf Produktivsysteme testen.
  • Unabhängige Sicherheit für einen Vorstand oder eine Aufsicht schaffen.
  • Einen laufenden Testrhythmus etablieren statt einer einmaligen Übung.

Unser Vorgehen

Unser Vorgehen

  1. Bedrohungsmodell

    Klären, was ein Angreifer angreifen würde und was er dabei gewinnt.

  2. Testen

    Adversariale Tests gegen realistischen Missbrauch, nicht gegen eine Stringliste.

  3. Berichten

    Befunde mit Reproduktionsschritten, Schweregrad und Fix, nach Ausnutzbarkeit sortiert.

  4. Nachtesten

    Prüfen, ob die Fixes halten, und die Tests hinterlassen, damit Regressionen auffallen.

Technologie

Technologie

  • OWASP LLM Top 10
  • MITRE ATLAS
  • Garak
  • Burp Suite
  • ISO/IEC 27001

Sicherheit & Governance

Sicherheit & Governance

Tests werden schriftlich autorisiert, auf vereinbarte Ziele begrenzt und gegen eine Nicht-Produktivumgebung ausgeführt, sofern Sie nichts anderes entscheiden. Befunde werden vertraulich behandelt und zuerst Ihnen offengelegt. Über das Projekt hinaus bleibt nichts erhalten ausser Bericht und Regressionstests.

Zusammenarbeitsmodelle

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Advisory

Erfahrene Beraterinnen und Berater liefern Strategie, Architektur, Assessments und Transformationsbegleitung.

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir berichten die Bedeutung, nicht nur den Treffer

Eine Liste gelungener Umgehungen ist für sich genommen nicht nützlich. Es zählt, welche davon etwas Wertvolles erreichen und welche architektonische Änderung eine ganze Klasse auf einmal schließt statt eine nach der anderen.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich das von Sicherheitstests?
Sicherheitstests arbeiten bekannte Schwachstellenklassen systematisch ab. Red Teaming arbeitet auf Ziele hin und nutzt jeden Weg, der aufgeht, auch soziale und mehrstufige. Beides ist nützlich; sie beantworten unterschiedliche Fragen.
Werden Sie etwas finden?
Mit ziemlicher Sicherheit. Die nützliche Frage ist, ob das Gefundene etwas erreicht, das zählt, und danach ist der Bericht gegliedert.
Kann das fortlaufend laufen?
Ja. Automatisierte gegnerische Suiten laufen in der Pipeline, ergänzt um regelmäßige, von Menschen geführte Übungen für die kreativen Angriffe, die Automatisierung nicht findet.
Welche Freigabe brauchen Sie?
Eine schriftliche Freigabe von jemandem, der sie erteilen darf, mit vereinbartem Umfang, Zeitfenster und Eskalationsweg. Ohne das testen wir keine Systeme.

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Adversariale Prüfung von AI-Anwendungen und Agenten anhand realistischer Missbrauchsszenarien.