Use Case
AI Attack Surface & Threat Modeling
Schwachstellen in AI-Systemen identifizieren und production-taugliche Abwehrmaßnahmen ableiten.
Auf einen Blick
Ergebnisse
- ✓ Weniger Exposure
- ✓ Klare Security Controls
- ✓ Audit-taugliche Dokumentation
Stack
- — Threat Modeling
- — Access Control
- — Logging & Redaction
- — Policy Enforcement
Typischer Zeitrahmen
2–3 Wochen
Kick-off bis Übergabe
Risiken & Guardrails
- Security by Prompt ist keine Security — Controls in Code und Policy-Schichten erzwingen
- Scope Creep im Threat Model — auf kritische Flows zeitboxen, dann erweitern
Problem
AI-Systeme erweitern die Angriffsfläche: neue Inputs, neue Tool-Calls, neue Datenpfade, neue Failure-Modes. Viele Teams shippen schnell, aber ohne strukturiertes Security-Modell — mit Risiken wie Leakage, unautorisierte Aktionen oder fragile Controls.
Lösung
Wir führen pragmatisches AI Threat Modeling durch:
- Trust Boundaries, Tool-Permissions und Data Flows mappen
- Abuse Paths identifizieren (Prompt Injection, Data Exfiltration, Privilege Escalation)
- Konkrete Controls definieren (Allowlists, Least Privilege, Validation, Monitoring)
- Audit-tauglichen Security-Plan mit priorisierten Fixes liefern
Was wir implementieren
- Threat Model + Security Requirements für kritische Flows
- Tool Authorization Layer (wer darf was, unter welchen Bedingungen)
- Data Boundaries (Redaction, Minimierung, Retention)
- Logging für Incident Response ohne sensitive Daten zu leaken
Messung (typisch)
- Abdeckung kritischer Flows mit klaren Controls
- Weniger riskante Tool-Calls durch Allowlists/Gating
- Incident Playbooks + messbare Alert-Signale
Risiken & Guardrails
- Keine “Security by prompt”: Controls in Code/Policy erzwingen
- Hostile Inputs annehmen: konsequent validieren und sanitizen
- Logs absichern: PII/Secrets redaction + Zugriff beschränken
CTA
Wenn du einen klaren Risk-Status und einen priorisierten Hardening-Plan willst: AI Security Audit anfragen.
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