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Glossar

KI-Penetrationstest

Was ist KI-Penetrationstest?

Ein KI-Penetrationstest ist eine beauftragte, kontrollierte Sicherheitsprüfung, bei der Fachleute ein KI-System gezielt auf Schwachstellen untersuchen – etwa auf Prompt-Injektion, das Preisgeben vertraulicher Daten oder zu weitreichende Zugriffsrechte eines Agenten. Anders als beim breiter angelegten Red Teaming steht ein klar abgegrenzter Prüfumfang mit dokumentierten Befunden und Gegenmaßnahmen im Vordergrund. Sinnvoll ist ein solcher Test vor dem Livegang eines Chatbots und nach größeren Änderungen.

So hilft KI.ordo

Die KI.ordo-Vorlage „Chatbot-Sicherheitsaudit“ hilft, die Anweisungen eines Agenten entlang der OWASP-Risikobereiche vorab zu prüfen; einen professionellen Penetrationstest ersetzt sie nicht.

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Verwandte Begriffe

AI Red Teaming

AI Red Teaming ist die strukturierte Prüfung eines KI-Systems aus Sicht möglicher Angreifer oder Fehlnutzer. Fachleute testen kontrolliert, ob ein Chatbot vertrauliche Anweisungen preisgibt, sich zu unerwünschtem Verhalten verleiten lässt, falsche Fakten liefert oder Daten offenlegt. Die Ergebnisse fließen in bessere Anweisungen, Filter und Berechtigungen ein. Ein Chatbot-Sicherheitsaudit ist eine leichtere Form davon: Es bewertet Konfiguration und Beispielgespräche entlang bekannter Risikobereiche wie der OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen.

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Chatbot-Sicherheitsaudit

Ein Chatbot-Sicherheitsaudit ist eine strukturierte Prüfung, ob ein KI-Chatbot vertrauliche Daten, interne Anweisungen und seine Handlungsbefugnisse ausreichend schützt. Untersucht werden unter anderem die Anfälligkeit für Prompt Injection, die ungewollte Preisgabe von Informationen und zu weit reichende Zugriffe auf Werkzeuge – häufig entlang der OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen. Ergebnis ist ein Bericht mit einer Bewertung je Risikobereich und konkreten Maßnahmen.

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OWASP LLM Top 10

Die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen sind eine Liste der wichtigsten Sicherheitsrisiken bei Anwendungen mit großen Sprachmodellen, herausgegeben vom OWASP GenAI Security Project. Die aktuelle Fassung 2026 erschien im August 2026 (Stand: Oktober 2026) und umfasst: Prompt-Injektion, Offenlegung sensibler Informationen, übermäßige Handlungsbefugnis, Lieferkette, Daten- und Modellvergiftung, unbegrenzter Verbrauch, Fehlinformation, Offenlegung verborgenen Kontexts, Schwächen bei Vektoren und Embeddings sowie unsichere Ausgabeverarbeitung. Sie dient als Prüfliste für Entwicklung und Audits.

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LLM-Sicherheit

LLM-Sicherheit umfasst alle Maßnahmen, die Anwendungen mit großen Sprachmodellen vor Missbrauch, Datenabfluss und Fehlverhalten schützen. Typische Risiken sind Prompt-Injektion, die Preisgabe vertraulicher Anweisungen oder Daten und zu weitreichende Befugnisse von Agenten. Schutz entsteht aus mehreren Ebenen: klare Anweisungen, eingeschränkte Rechte, Prüfung von Ein- und Ausgaben, KI-Firewalls, Red Teaming und regelmäßige Audits.

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