Generative KI-Systeme wie Large Language Models (LLMs) eröffnen enorme Potenziale – bringen aber auch neue, schwer kalkulierbare Sicherheitsrisiken mit sich.
Dieses Whitepaper zeigt kompakt und praxisnah, wie Sie mit gezieltem Penetration Testing und bewährten Best Practices Schwachstellen erkennen, regulatorische Anforderungen wie den Cyber Resilience Act erfüllen und die Resilienz Ihrer KI-Applikationen nachhaltig stärken.
Anhand konkreter Angriffsszenarien, wie Prompt Injection oder Training Data Poisoning, erhalten Sie einen klaren Fahrplan für die sichere Nutzung von KI in Ihrem Unternehmen.
Das erwartet Sie – die Fokusthemen des Whitepapers
- Risiken generativer KI verstehen: Wie LLMs neue Angriffsflächen schaffen und welche sicherheitsrelevanten Herausforderungen entstehen.
- Penetration Testing für KI: Warum klassische Pentests nicht ausreichen – und welche Methoden speziell für KI-Systeme entwickelt wurden.
- Top-Angriffsszenarien im Überblick: Die drei größten Risiken laut OWASP: Prompt Injection, Insecure Output Handling und Training Data Poisoning.
- Strukturiertes Vorgehen: Vom Scoping bis zur Nachbereitung – wie ein Pentest für LLMs idealerweise abläuft.
- Best Practices für mehr Sicherheit: Handlungsempfehlungen wie Zugriffskontrollen, Protokollierung, Filtermechanismen und regelmäßige Audits.
- So können wir Sie unterstützen: Überblick über die Leistungen und Tools von TÜV Rheinland rund um Penetration Testing und KI-Sicherheit.
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