Ein AI / LLM Security Assessment ist eine praxisorientierte Bewertung von Anwendungen, die auf Large Language Models basieren - Chatbots, Copiloten, RAG-Pipelines und autonome Agenten -, um Schwächen wie Prompt Injection, Jailbreaks, die Exfiltration von Trainings- und sensiblen Daten sowie unsichere Tool-Nutzung zu finden. CyberXplore führt von Senior-Experten geleitete, manuelle adversariale Tests durch, ausgerichtet an den OWASP Top 10 für LLM Applications, und geht über automatisierte Scanner hinaus, um zu prüfen, wie sich Ihr System unter realistischen, mehrstufigen Angriffen verhält. Jedes Engagement endet mit priorisierten, entwicklungsfertigen Maßnahmen, einem kostenlosen Retest und einem Attestierungsschreiben.
OWASP Top 10 for LLM ApplicationsOWASP WSTGNIST AI RMFMITRE ATLASEU AI Act
Warum CyberXplore
Ausschließlich Senior-Tester (OSCP, CRTP, CREST)
Zertifiziert nach ISO 27001 & ISO 9001
Kostenloser Retest + Attestierungsschreiben
Maßgeschneiderter Scope und Angebot innerhalb von 24 Stunden
Warum es wichtig ist
LLM-Funktionen erweitern Ihre Angriffsfläche auf eine Weise, die traditionelle Pentests übersehen - nicht vertrauenswürdiger Text, abgerufene Dokumente und Tool-Ausgaben können alle verborgene Anweisungen enthalten, die das Modell kapern.
Indirekte Prompt Injection über RAG-Quellen, E-Mails oder Web-Inhalte lässt Angreifer Agenten dazu bringen, Daten zu leaken oder Tools aufzurufen, ohne jemals Ihre UI zu berühren.
Agentische Systeme, die APIs aufrufen, Code ausführen oder Nachrichten senden können, verwandeln einen einzelnen Jailbreak in reale Auswirkungen - betrügerische Transaktionen, Datenexfiltration oder laterale Bewegung.
Regulierer, Enterprise-Käufer und Frameworks erwarten zunehmend unabhängige Gewissheit, dass AI-Funktionen sensible Daten und adversariale Eingaben vor dem Launch sicher handhaben.
An Branchenstandards ausgerichtet: OWASP Top 10 for LLM Applications · OWASP WSTG · NIST AI RMF · MITRE ATLAS · EU AI Act
Unsere Methodik
01
Scoping & Threat Modeling
Wir kartieren Ihre LLM-Architektur - Modelle, System-Prompts, RAG-Quellen, Tools/Funktionen, Memory und Vertrauensgrenzen - und definieren Missbrauchsfälle, Zieldaten und Rules of Engagement.
02
Prompt-Injection- & Jailbreak-Tests
Wir erstellen manuell direkte und indirekte Prompt-Injection-Payloads, Jailbreaks, Encoding-Tricks und mehrstufige Angriffe, um Guardrails, Systemanweisungen und Content-Filter zu umgehen.
03
Daten- & Tool-Missbrauchs-Tests
Wir prüfen auf Exfiltration sensibler und Trainingsdaten, RAG-Kontextlecks, zu weit gefasste Tool-Berechtigungen, SSRF und Command Injection über Tools sowie übermäßige Handlungsfreiheit in autonomen Workflows.
04
Ausnutzung & Impact-Demonstration
Wir verketten Befunde zu konkreten Angriffsszenarien - Exfiltration von Datensätzen, Auslösen unautorisierter Aktionen oder Vergiftung des Retrievals -, um geschäftliche Auswirkungen aufzuzeigen, nicht nur theoretisches Risiko.
05
Reporting
Sie erhalten einen klaren Bericht, zugeordnet zu den OWASP Top 10 für LLMs, mit Schweregradbewertungen, reproduzierbaren Payloads, Nachweisen und entwicklungsfertigen Maßnahmen.
06
Remediation-Support & Retest
Wir beraten zu Guardrails, Input-/Output-Handling und Least-Privilege-Tool-Design und testen dann jedes Problem erneut, um zu bestätigen, dass es behoben ist - kostenlos inbegriffen.
Was wir testen
Direkte & indirekte Prompt Injection (einschließlich RAG- und Tool-Output-Injection)
Jailbreaks, Umgehung von Guardrails und Content-Filtern, Extraktion von System-Prompts
Offenlegung & Exfiltration sensibler und Trainingsdaten
Unsicheres Output-Handling (XSS, SSRF, Injection über Modellantworten)
Unsichere Tool-/Funktionsnutzung & übermäßige Handlungsfreiheit von Agenten
Sicherheit von RAG-Pipeline & Vector Store (Data Poisoning, Kontextlecks)
Authentifizierung, Autorisierung & Mandantenisolation von AI-Funktionen
Model Denial-of-Service, Missbrauch von Prompt-Kosten und Umgehung von Rate-Limits
Supply-Chain-Risiken in Modellen, Plugins und Drittanbieter-AI-APIs
Logging, Monitoring und PII-Handhabung rund um LLM-Interaktionen
Was Sie erhalten
Executive Summary für Führung und Stakeholder
Detaillierte technische Befunde, zugeordnet zu den OWASP Top 10 für LLMs, mit CVSS-Schweregrad
Reproduzierbare Prompt-Injection- und Jailbreak-Payloads mit Nachweisen
Priorisierte, entwicklungsfertige Maßnahmen und Guardrail-Empfehlungen
Empfehlungen auf Architekturebene für sichere Tool-Nutzung und Agent-Design
Kostenloser Retest mit einem Bestätigungsschreiben zur Verifizierung der Behebung
Attestierungsschreiben für Kunden, Auditoren und Compliance
Beispiel-Deliverable
Was Sie in Ihrem Bericht sehen
Jedes Engagement endet mit einem klaren, priorisierten Bericht: nach Schweregrad bewertete Findings mit CVSS-Scores, betroffenen Assets und Remediation-Status - plus kostenlosem Retest. Die folgenden Zahlen sind illustrativ.
Findings nach Schweregrad
15 total
Critical
0
High
5
Medium
7
Low
3
High · CVSS 8.2CX-1302
Prompt injection leads to data exfiltration
OWASP LLM01chatbot.example.comOpen
High · CVSS 8.1CX-1314
Insecure tool / function calling enables SSRF
CWE-918assistant-api.example.comOpen
Illustratives Muster: ai / llm security assessment - anonymisiert auf example.com.
Medium · CVSS 6.5CX-1308
System-prompt / instruction leakage
OWASP LLM07chatbot.example.comOpen
Möchten Sie den vollständigen anonymisierten Beispielbericht? Wir legen ihn Ihrem Angebot bei.
“As an early-stage team we needed real depth, not a checkbox scan. They hardened our LLM product and walked us through every fix.”
Hardened in 30 days
FC
Founder & CTO
Early-stage AI startup · Seed · LLM product
AI / ML
Zertifizierungen unserer Tester
OSCP
CRTP
CREST
CEH
eWPTX
ISO 27001
ISO 9001
Häufig gestellte Fragen
Es ist ein praxisorientierter Sicherheitstest von Anwendungen, die Large Language Models nutzen - Chatbots, Copiloten, RAG-Systeme und AI-Agenten. Wir prüfen adversarial auf Prompt Injection, Jailbreaks, Datenlecks und unsichere Tool-Nutzung, um Schwächen zu finden, die für LLM-gestützte Systeme spezifisch sind, und liefern dann priorisierte Maßnahmen.
