AI Executive Advisory
AI Security &
Red Teaming
Red Teaming für LLM-Modelle, LLM-Systeme und AI-Agenten. Prompt Injection, Jailbreaks, Tool Abuse und Goal Hijacking.
Für AI Engineering, Security und Product Owner von LLM- und Agent-SystemenIhre Herausforderungen
LLM-Modelle sind inhärent angreifbar
Prompt Injection, Jailbreaks und adversariale Inputs kompromittieren selbst State-of-the-Art-Modelle. Safety-Filter und System-Prompts alleine halten den Angriffen nicht stand.
LLM-Systeme vergrößern die Angriffsfläche
RAG, Tools, Memory und externe Kontexte öffnen neue Einfallstore: Context Injection über Retrieval, Tool Abuse, System-Prompt-Leakage und Datenabfluss über verknüpfte Dienste.
AI-Agenten sind besonders exponiert
Autonome Agenten handeln über Tools, APIs und Memory. Goal Hijacking, Tool Confusion und Memory Poisoning können aus einem harmlosen Prompt eine ungewollte Aktion im Produktivsystem machen.
Klassisches AppSec greift nicht
Pentester, SAST und DAST übersehen modell- und agentenspezifische Schwachstellen. Ohne LLM-spezifische Red-Teaming-Methodik bleiben die relevantesten Risiken unentdeckt.
Ihre Lösung
Wir testen LLM-Modelle, LLM-Systeme und AI-Agenten strukturiert adversarial. Vom Jailbreak gegen Ihr Basismodell über RAG-Context-Leaks bis zum Goal Hijacking autonomer Agenten – wir decken reale Schwachstellen auf, bevor andere sie finden.
Ergebnis ist kein generisches Pentest-Gutachten, sondern ein priorisierter Findings-Report mit funktionierenden Exploits und einer konkreten Hardening-Roadmap. Wir begleiten Ihr Team bis zur erfolgreichen Umsetzung und verifizieren kritische Befunde im Retest.
- 01LLM Model Red Teaming: Prompt Injection, Jailbreaks, adversariale Inputs, Safety-Filter-Bypass gegen Ihr Basismodell
- 02LLM System Red Teaming: RAG- und Context-Injection, System-Prompt-Leakage, Tool Abuse, Datenabfluss über Retrieval
- 03AI Agent Red Teaming: Goal Hijacking, Tool Confusion, Memory Poisoning, ungewollte Autonomie und unsichere Tool-Ketten
- 04Priorisierter Findings-Report mit reproduzierbaren Exploits, Risiko-Einschätzung und konkreter Hardening-Roadmap
Ihr Mehrwert
Reale Angriffsfläche sichtbar
Sie wissen über Modell-, System- und Agenten-Ebene, welche Vektoren Ihre LLM-Anwendung tatsächlich kompromittieren. Keine Theorie, sondern reproduzierbare Exploits.
Priorisierte Hardening-Roadmap
Konkrete Maßnahmen zur Absicherung, sortiert nach Risiko und Aufwand: Guardrails, Tool-Scoping, Prompt-Hardening, Retrieval-Filterung. Ihr Team weiß, was zuerst zu tun ist.
Robustere Systeme im Retest
Nach dem Hardening verifizieren wir die kritischen Befunde im Retest. Sie erhalten einen dokumentierten Nachweis, dass die umgesetzten Maßnahmen tatsächlich greifen.
Methodisches Vorgehen
Scope und Threat Model
Gemeinsame Definition des Testumfangs, der Modelle, Systeme und Agenten im Scope, der kritischen Assets und relevanter Angreifer-Profile.
LLM Model Red Teaming
Strukturierte adversariale Tests gegen das Basismodell: Prompt Injection, Jailbreaks, Safety-Filter-Bypass und adversariale Inputs. Dokumentation aller funktionierenden Angriffe.
LLM- und Agent-Red Teaming
Tests gegen Ihr LLM-System und Ihre Agenten: RAG-Attacks, Tool Abuse, Memory Poisoning, Goal Hijacking. Priorisierter Findings-Report mit Exploits und Hardening-Empfehlungen.
Hardening und Retest
Operative Begleitung Ihrer Teams bei der Umsetzung der Maßnahmen. Retest kritischer Befunde nach dem Hardening zur Verifizierung der Wirksamkeit.
Bereit für ein LLM- und Agent-Red-Teaming?
Decken Sie Schwachstellen in Modell, System und Agenten auf, bevor andere sie ausnutzen. Sprechen Sie mit uns über Ihr Szenario.
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