Pentest · Red Teaming · KI-Sicherheit · Automatisierung
AI-Adversary unterstützt Engineering- und Security-Teams bei der Validierung geschäftskritischer Systeme durch manuelle Pentests, kontrollierte adversarische Tests, Architektur-Reviews, KI-Systemtests und automatisierungsorientierte Security-Validierung.
Kernleistungen
Engagements sind darauf ausgelegt, Nachweise zu liefern, die einer Engineering-Review standhalten: Angriffspfade, Kontrolllücken, Architektur-Risiken, Automatisierungschancen und Prioritäten für Maßnahmen.
Pentest
Tests von Anwendungen, APIs, Cloud-nahen Oberflächen und Identitäten, geführt durch manuelle Expertise und unterstützt durch modernes KI-gestütztes Security-Tooling.
Red Teaming
Realistische offensive Szenarien mit Fokus auf geschäftskritische Exposure, Identity Abuse, Cloud-Pfade und Detection Gaps.
Architektur
Technische Review von Systemen, Trust Boundaries, Authentifizierungsflüssen, Cloud-Design und Kontrollen, bevor Designrisiko zum Betriebsrisiko wird.
KI-Tests
Adversarische Tests für LLM-Anwendungen, KI-Workflows, Prompt-Oberflächen, Tool-Integrationen, Retrieval und Datenexposition.
KI-Automatisierung
Unterstützung für Teams, die automatisierte Security Checks mit KI-gestütztem Tooling, bestätigten Risiken und manueller Review einführen wollen.
Automatisierung
Wiederholbare Security Checks und Automatisierungs-Pipelines, die Security-Validierung schneller, konsistenter und wartbarer machen.
Cybersecurity-Wissen
Die schwerwiegendsten Security-Fehler sind selten isolierte Bugs. Sie entstehen, wenn Identität, Applikationslogik, Cloud-Konfiguration, Datenzugriff, Monitoring und menschliche Workflows unerwartet zusammenspielen.
Eine Schwachstelle ist eine technische Weakness. Risiko beschreibt den realistischen Impact, wenn diese Weakness in Ihrer Umgebung genutzt wird. Testing sollte beides erklären: was ausnutzbar ist und warum es fürs Geschäft relevant ist.
Ein Angriffspfad ist die Sequenz, die kleine Schwächen in relevante Exposure verwandelt: Initial Access, Privilege Escalation, Datenzugriff und Persistenz. Mapping hilft Teams zu priorisieren, was Risiko wirklich reduziert.
Kontrollen sind nur nützlich, wenn sie unter Druck funktionieren. Validierung prüft, ob Authentifizierung, Autorisierung, Segmentierung, Logging, Alerting und Response bei realistischem Missbrauch wie erwartet reagieren.
Architektur-Review betrachtet Trust Boundaries, Datenflüsse, Identity-Annahmen und Failure Modes, bevor Implementierungsdetails größere Designrisiken verdecken.
KI-Sicherheit ist nicht nur Prompt Testing. Reale Exposure liegt oft rund um das Modell: Retrieval-Berechtigungen, Tool Invocation, Tenant Isolation, Logging, menschliche Freigaben und Datenverarbeitung.
Wenn ein Finding behoben ist, darf es nicht leise zurückkehren. Hochwertige Findings können wiederholbare Checks für Entwicklung, Release Review oder laufende Assurance werden.
Evidenzbasierte Lieferung
Das Ergebnis ist für Teams gebaut, die praktische Assurance brauchen, nicht vage Risikosprache. Findings verbinden technische Nachweise mit Angreiferzielen, betroffenen Assets, Kontrollverhalten und Entscheidungen zu Maßnahmen.
Die richtige Bewertung wählen
Das falsche Engagement-Modell erzeugt schwaches Signal. Ein fokussierter Pentest ist nützlich, wenn Schwachstellen und Exploitability validiert werden sollen. Red Teaming zeigt, wie weit ein glaubwürdiger Angreifer kommen kann. Architektur-Review ist sinnvoll, wenn Designentscheidungen langfristiges Risiko prägen. Automatisierung ist nützlich, wenn wichtige Checks nach Ende des Engagements weiterlaufen sollen.
Penetration Testing
Pentest-Arbeit basiert auf menschlichem Urteil: System verstehen, sinnvolle Angriffspfade wählen, Exploitability validieren und Impact erklären. Moderne KI-gestützte Tools können bei Request-Analyse, Testgenerierung, Payload-Variation und Dokumentationsreview helfen, aber Findings werden vor der Lieferung manuell reproduziert und risikobewertet.
service: manual_pentest
support: ai-assisted tooling
[tested] authz + business logic
[tested] API and cloud-facing paths
[validated] reproducible evidence
next: fix, retest, automate checksFokus KI-Sicherheit
KI-Sicherheitsarbeit deckt den gesamten Anwendungskontext ab: Prompts, Retrieval, Tools, Agents, Berechtigungen, Datenflüsse, Evaluationslogik und die klassischen Webkontrollen um das KI-System herum.
service: ai-security
surface: llm_app + tools + data + tests
[finding] tool invocation boundary bypass
[finding] sensitive context exposure
[validated] authz control on retrieval layer
output: evidence, exploit path, remediationMethodik
Jedes Engagement wird nach Impact scoped, kontrolliert ausgeführt und mit Findings geliefert, auf die Engineering und Leadership reagieren können.
Assets, Geschäftsrisiken, Constraints, Erfolgskriterien und sichere Testgrenzen klären.
Trust Boundaries, exponierte Oberflächen, wahrscheinliche Angreiferziele und Validierungshypothesen identifizieren.
Technische Tests durchführen, Nachweise sammeln, Kontrollen validieren und unnötige Störungen vermeiden.
Findings priorisieren, Impact erklären und umsetzbare Empfehlungen für Engineering-Teams bereitstellen.
Mit einem fokussierten Review starten
Beschreiben Sie das System, Produkt oder den KI-Workflow, der getestet werden soll. Der erste Schritt ist ein kurzes Scoping-Gespräch zu Zielen, Constraints und passendem Engagement-Modell.