Der Einsatz von Large Language Models (LLM) verändert den Aufbau moderner Anwendungen. Wo früher klar definierte Prozesse und feste Entscheidungslogiken dominierten, entstehen heute Systeme, die flexibel reagieren und Inhalte kontextabhängig erzeugen. Diese Stärke führt gleichzeitig zu einer neuen Form von Angriffsfläche.
Viele Unternehmen unterschätzen zunächst, wie umfassend ein LLM in Abläufe eingebunden ist. Es verarbeitet Texte, steuert Workflows, greift über Plugins oder Tools auf externe Systeme zu und verbindet Datenquellen, die zuvor getrennt waren. Dadurch entstehen Risiken, die klassische Sicherheitstests nur teilweise abdecken.
Wie LLMs angreifbar werden
Ein Sprachmodell kann manipuliert oder fehlgeleitet werden. Dies reicht von kleinen Störungen bis zu geschäftskritischen Konsequenzen. Prompt Injection, unkontrollierte Ausführung von Tools oder der Abfluss sensibler Inhalte sind typische Beispiele. Besonders kritisch wird es, wenn ein LLM automatisierte Entscheidungen vorbereitet oder direkt in Prozesse eingreift.
Weitere Risiken ergeben sich aus der RAG-Architektur: Wenn Modelle Informationen aus Datenbanken oder Dokumenten nachladen, spielt die Qualität und Integrität dieser Quellen eine übergeordnete Rolle. Fehlerhafte Inhalte können Antworten verfälschen oder Entscheidungen beeinflussen.
Warum klassische Tests hier nicht ausreichen
Webanwendungen folgen klaren Regeln. Ein LLM dagegen basiert auf Wahrscheinlichkeiten und Kontext. Das bedeutet, dass identische Eingaben je nach Systemprompt, Guardrails, Datenlage oder Plugin Verhalten zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Ein Test muss diese Unterschiede berücksichtigen und kreativ vorgehen.
Deshalb reicht ein reiner Werkzeugtest nicht aus. Auch standardisierte Checklisten erfassen nur einen kleinen Teil der möglichen Angriffspunkte. Entscheidend ist eine Teststrategie, die das spezifische System versteht und genau dort ansetzt, wo sich Schwachstellen bilden.
Das Vorgehen von SRC bei LLM Penetrationstests
SRC kombiniert methodisches Testen mit einer Analyse der tatsächlichen Architektur. Der Test beginnt daher nicht mit Angriffen, sondern mit einem strukturierten Verständnis der Anwendung.
Phase 1. Business Understanding
Welche Rolle spielt das Modell. Welche Entscheidungen beeinflusst es. Welche Daten werden verarbeitet. Welche Teile des Systems sind kritisch.
Phase 2. Threat Modeling
In diesem Schritt wird abgeleitet, welche Bedrohungen realistisch sind.
Phase 3. Testdurchführung
Die Tests umfassen Angriffe auf Prompts, Tools, RAG Pfade, APIs und die Verarbeitung der Ausgabe.
Phase 4. Reporting und Maßnahmen
Das Ergebnis ist ein Bericht, der Befunde, Auswirkungen und Handlungsempfehlungen enthält.
Was SRC für diese Tests qualifiziert
SRC verfügt über langjährige Erfahrung in sicherheitskritischen Umfeldern. Dazu zählen Prüfungen im Zahlungsverkehr, nach BSI Vorgaben und im Umfeld von Common Criteria. Diese Erfahrung sorgt dafür, dass Tests reproduzierbar und auditfähig bleiben.
Zudem betrachten wir ein LLM nie isoliert. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Modell, Datenquellen, Infrastruktur und Automatisierungslogik.
Warum Unternehmen handeln sollten
Mit dem wachsenden Einsatz generativer KI steigt auch die Verantwortung. Viele Systeme greifen auf vertrauliche Daten zu oder steuern operative Schritte. Eine Fehlentscheidung kann reale Schäden verursachen.
Fazit
LLM Penetrationstests sind ein notwendiger Baustein im sicheren Betrieb moderner KI Systeme. Sie bilden die Grundlage, um Risiken nachvollziehbar zu erkennen und Maßnahmen abzuleiten.
