Pentest · Red Team · KI-Sicherheit · Automatisierung
AI-Adversary unterstützt Entwicklungs- und Sicherheitsteams bei der Prüfung geschäftskritischer Systeme: mit manuellen Pentests, kontrollierten Angriffssimulationen, Architekturprüfungen, Sicherheitstests für KI-Systeme und automatisierten Sicherheitskontrollen.
Kernleistungen
Jede Prüfung liefert technisch belastbare Nachweise: validierte Angriffspfade, Lücken in Sicherheitskontrollen, Architekturrisiken und klar priorisierte Maßnahmen.
Pentest
Manuell geführte Tests von Anwendungen, APIs, Cloud-Schnittstellen und Identitäten – unterstützt durch moderne KI-Werkzeuge, wenn sie die Abdeckung sinnvoll verbessern.
Red Teaming
Realistische offensive Szenarien mit Fokus auf geschäftskritische Risiken, Identitätsmissbrauch, Cloud-Pfade und Erkennungslücken.
Architektur
Technische Prüfung von Systemen, Vertrauensgrenzen, Authentifizierungsflüssen, Cloud-Architektur und Kontrollen, bevor Entwurfsrisiko zum Betriebsrisiko wird.
KI-Tests
Adversarische Tests für LLM-Anwendungen, KI-Abläufe, Prompt-Oberflächen, Werkzeugintegrationen, Dokumentenabruf und Datenexposition.
KI-Automatisierung
Unterstützung für Teams, die automatisierte Sicherheitsprüfungen mit KI-gestützten Werkzeugen, bestätigten Risiken und manueller Prüfung einführen wollen.
Automatisierung
Wiederholbare Sicherheitsprüfungen und Automatisierungs-Pipelines, die Sicherheitsvalidierung schneller, konsistenter und wartbarer machen.
AI-Adversary App
AI-Adversary vereint Dashboard, API und CLI für autorisierte Sicherheitsprüfungen, Zielverwaltung, Freigaben und Prüfergebnisse.
Cybersecurity-Wissen
Die schwerwiegendsten Sicherheitsfehler sind selten isolierte Bugs. Sie entstehen, wenn Identität, Applikationslogik, Cloud-Konfiguration, Datenzugriff, Überwachung und menschliche Abläufe unerwartet zusammenspielen.
Eine Schwachstelle ist ein technischer Fehler. Das Risiko beschreibt die realistischen Auswirkungen, wenn dieser Fehler in Ihrer Umgebung ausgenutzt wird. Eine gute Prüfung erklärt beides: was möglich ist und warum es für das Geschäft relevant ist.
Ein Angriffspfad ist die Sequenz, die kleine Schwächen in relevante Gefährdung verwandelt: Erstzugriff, Rechteausweitung, Datenzugriff und Persistenz. Die Abbildung hilft Teams zu priorisieren, was Risiko wirklich reduziert.
Kontrollen sind nur nützlich, wenn sie unter Druck funktionieren. Validierung prüft, ob Authentifizierung, Autorisierung, Segmentierung, Protokollierung, Alarmierung und Reaktion bei realistischem Missbrauch wie erwartet reagieren.
Eine Architekturprüfung betrachtet Vertrauensgrenzen, Datenflüsse, Identitätsannahmen und Fehlermodi, bevor Implementierungsdetails grundlegende Entwurfsrisiken verdecken.
KI-Sicherheit umfasst mehr als Prompt-Tests. Die entscheidenden Risiken liegen oft rund um das Modell: Abrufberechtigungen, Werkzeugaufrufe, Mandantentrennung, Protokollierung, menschliche Freigaben und Datenverarbeitung.
Ein behobener Befund darf nicht unbemerkt zurückkehren. Geeignete Befunde werden deshalb zu wiederholbaren Prüfungen für Entwicklung, Releases und laufende Sicherheitsvalidierung.
Evidenzbasierte Lieferung
Das Ergebnis ist für Teams gebaut, die praktische Gewissheit brauchen, nicht vage Risikosprache. Befunde verbinden technische Nachweise mit Angreiferzielen, betroffenen Ressourcen, Kontrollverhalten und Entscheidungen zu Maßnahmen.
Die passende Prüfung wählen
Ein fokussierter Pentest bewertet konkrete Schwachstellen und ihre Ausnutzbarkeit. Red Teaming zeigt, wie weit ein glaubwürdiger Angreifer kommen kann. Eine Architekturprüfung setzt an, bevor Entwurfsentscheidungen langfristige Risiken schaffen. Automatisierung sorgt dafür, dass wichtige Kontrollen auch nach dem Projekt regelmäßig geprüft werden.
Penetration Testing
Pentest-Arbeit basiert auf menschlichem Urteil: System verstehen, sinnvolle Angriffspfade wählen, Ausnutzbarkeit validieren und Auswirkungen erklären. Moderne KI-gestützte Werkzeuge können bei Request-Analyse, Testgenerierung, Nutzlast-Variation und Dokumentationsprüfung helfen, aber Befunde werden vor der Lieferung manuell reproduziert und risikobewertet.
leistung: manual_pentest
support: ai-assisted tooling
[getestet] Autorisierung + Geschäftslogik
[getestet] API- und Cloud-Angriffspfade
[validiert] reproduzierbare Nachweise
Nächster Schritt: korrigieren, erneut testen, automatisieren
Fokus KI-Sicherheit
KI-Sicherheitsarbeit deckt den gesamten Anwendungskontext ab: Prompts, Dokumentenabruf, Werkzeuge, Agenten, Berechtigungen, Datenflüsse, Evaluationslogik und die klassischen Webkontrollen rund um das KI-System.
leistung: ai-security
surface: llm_app + tools + data + tests
[Befund] Umgehung der Werkzeugfreigabe
[Befund] Offenlegung sensibler Kontextdaten
[validiert] Autorisierung der Abrufschicht
Ausgabe: Nachweise, Angriffspfad, Maßnahmen
Methodik
Jedes Projekt wird auf die relevanten Auswirkungen zugeschnitten, kontrolliert durchgeführt und mit Befunden abgeschlossen, die Technik und Management in konkrete Maßnahmen übersetzen können.
Ressourcen, Geschäftsrisiken, Rahmenbedingungen, Erfolgskriterien und sichere Testgrenzen klären.
Vertrauensgrenzen, exponierte Oberflächen, wahrscheinliche Angreiferziele und Validierungshypothesen identifizieren.
Technische Tests durchführen, Nachweise sammeln, Kontrollen validieren und unnötige Störungen vermeiden.
Befunde priorisieren, Auswirkungen erklären und umsetzbare Empfehlungen für Entwicklungsteams bereitstellen.
Mit einer gezielten Prüfung beginnen
Beschreiben Sie das zu prüfende System, Produkt oder den KI-Ablauf. In einem kurzen Erstgespräch klären wir Ziele, Rahmenbedingungen und das passende Vorgehen.