AI Red Team Services

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Adversariale Sicherheitstests für KI- und maschinelle Lernsysteme. Wir finden die Schwachstellen, bevor Angreifer es tun.

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Das Problem

KI-Systeme führen Angriffsflächen ein, die herkömmliche Sicherheitstests völlig übersehen. Modelle können durch adversariale Eingaben manipuliert werden, Trainingsdaten können vergiftet werden, Prompts können injiziert werden, um Sicherheitskontrollen zu umgehen, und Modellgewichte können von entschlossenen Angreifern extrahiert werden.

Standard-Penetrationstests decken diese Risiken nicht ab. Sie benötigen Spezialisten, die sowohl Cybersicherheit als auch maschinelles Lernen auf einem tiefen Niveau verstehen.

Was wir testen

Adversarial Machine Learning

  • Evasion-Angriffe gegen Klassifikatoren und Detektoren
  • Generierung und Übertragbarkeit adversarialer Beispiele
  • Bewertung der Modellrobustheit und Stresstests
  • Ausgabemanipulation und Fehlklassifikation

LLM-Sicherheit

  • Prompt Injection (direkt und indirekt)
  • Jailbreak- und Sicherheitsumgehungstechniken
  • Datenexfiltration durch Gesprächsmanipulation
  • System-Prompt-Extraktion und Rollenverwirrung

Integrität der Trainingsdaten

  • Datenvergiftung und Backdoor-Injektion
  • Label-Manipulationsangriffe
  • Datenherkunft und Lieferkettenüberprüfung
  • Datenschutzextraktion (Mitgliedschaftsinferenz, Modellinversion)

KI-Lieferkette

  • Sicherheit von Modell-Repositories (Hugging Face, Model Zoos)
  • Abhängigkeits- und Bibliotheks-Schwachstellenscanning
  • Serialisierungs- und Deserialisierungsangriffsvektoren
  • MLOps-Pipeline-Sicherheitsbewertung

Unsere Methodik

  1. Scoping & Aufklärung – Verstehen Ihrer KI-Architektur, Ihres Bedrohungsmodells und kritischer Assets
  2. Angriffsplanung – Entwicklung maßgeschneiderter Angriffsszenarien basierend auf realer Bedrohungsanalyse
  3. Durchführung – Durchführung adversarialer Tests über Modell-, Daten- und Infrastrukturebenen
  4. Analyse & Berichterstattung – Dokumentation der Ergebnisse mit Schweregradbewertungen, Proof-of-Concept-Exploits und Behebungsempfehlungen
  5. Unterstützung bei der Behebung – Zusammenarbeit mit Ihrem Team zur Behebung identifizierter Schwachstellen

Engagement-Modelle

Gezielte Bewertung

Gezielte Tests eines bestimmten Modells, einer API oder einer Pipeline. Ideal für Sicherheitsüberprüfungen vor dem Launch oder zur Bewertung einer einzelnen Hochrisikokomponente.

Dauer: 2–4 Wochen

Umfassendes Red Team

Umfassendes adversariales Engagement, das Ihre gesamte KI-Landschaft abdeckt – Modelle, Daten, Infrastruktur und MLOps-Pipeline.

Dauer: 6–12 Wochen

Kontinuierliches Red Team

Laufende adversariale Tests auf Retainer-Basis. Regelmäßige Bewertungen, wenn Sie neue Modelle bereitstellen und bestehende aktualisieren.

Dauer: Fortlaufend (vierteljährliche oder monatliche Zyklen)

Warum LittleData

  • Tiefgreifende Expertise an der Schnittstelle von Cybersicherheit und maschinellem Lernen
  • Echte adversariale Tests, nicht nur automatisiertes Scanning
  • Klare, umsetzbare Berichte mit Behebungsanleitungen
  • Erfahrung in regulierten Branchen — Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Behorden

Bereit, Ihre KI-Abwehr zu testen?

Sprechen Sie mit unserem Red Team über eine adversariale Bewertung.

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