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KI sicher einsetzen: Datenschutz und Sicherheit für Ihr Unternehmen.

Sprachmodelle wie ChatGPT, Copilot oder eigene LLM-Lösungen bieten enormes Potenzial – aber sie bringen auch neue Sicherheitsrisiken mit sich. Von Prompt Injection über Datenlecks bis hin zu unkontrollierten Aktionen: Wer KI im Unternehmen einsetzt, muss die Risiken kennen und beherrschen. Wir zeigen Ihnen, worauf Sie achten müssen – und wie Sie KI sicher und DSGVO-konform einsetzen.

Warum KI-Sicherheit gerade für den Mittelstand entscheidend ist

Großkonzerne haben eigene IT-Sicherheitsabteilungen, die sich mit den Risiken von KI-Systemen befassen. Mittelständische Unternehmen haben diese Ressourcen in der Regel nicht – setzen aber zunehmend KI-Tools ein, oft ohne die Sicherheitsimplikationen vollständig zu überblicken.

Die häufigsten Risiken in der Praxis: Mitarbeiter geben vertrauliche Unternehmensdaten in öffentliche KI-Tools ein. Chatbots auf der Webseite werden durch Prompt Injection manipuliert und geben falsche Informationen weiter. KI-gestützte Automatisierungen führen unkontrollierte Aktionen aus, weil die Berechtigungen nicht richtig eingeschränkt wurden.

Wir helfen Ihnen, diese Risiken zu verstehen und zu vermeiden – bevor sie zum Problem werden.

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Prompt Injection und Jailbreaks

Entdecken Sie die Schattenseiten künstlicher Intelligenz: "Prompt Injection" und "Jailbreaking". Durch ausgeklügelte Eingaben können Angreifer große Sprachmodelle (LLMs) überrumpeln, sie zu unerwünschten Handlungen zwingen und Sicherheitsbarrieren durchbrechen. Diese verborgenen Gefahren reichen von der Extraktion sensibler Daten bis hin zur Ausführung schädlicher Taten. Wie sicher sind Ihre Systeme vor solchen Bedrohungen? Tauchen Sie mit uns ein in die Welt der Cyber-Sicherheit, erfahren Sie, wie diese Angriffe funktionieren und entdecken Sie Schutzstrategien, um Ihre Daten und Systeme gegen die heimtückischen Methoden moderner Cyber-Angreifer zu wappnen.

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    Unsichere Ausgabeverarbeitung

    Der unsichere Umgang mit Ausgaben von großen Sprachmodellen (LLMs) bezieht sich auf die mangelnde Validierung und Bereinigung der generierten Inhalte vor deren Weiterleitung. Diese Schwachstelle kann zu ernsthaften Sicherheitsrisiken führen, einschließlich der Ausführung von Fremdcode und Cross-Site Scripting. Um solche Risiken zu minimieren, sollten Entwickler einen Nullvertrauensansatz verfolgen, die Ausgaben gründlich validieren und die Richtlinien des OWASP ASVS befolgen. Durch robuste Sicherheitsmaßnahmen kann die Sicherheit digitaler Systeme im Umgang mit LLMs gewährleistet werden.

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      Training Data Poisoning

      Ein erhebliches Risiko für LLMs stellt das Training Data Poisoning dar, eine heimtückische Methode, bei der Daten manipuliert werden, um LLMs zu korrumpieren. Dies bedroht nicht nur die Integrität und Funktionalität der Modelle, sondern auch die Sicherheit der Nutzer. Angesichts der ständig wachsenden Bedeutung von LLMs ist es essentiell, Schutzmaßnahmen zu ergreifen, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit dieser revolutionären Technologie zu gewährleisten.

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        Denial of Service Attacke

        In der digitalen Ära stellen "LLM Denial of Service"-Attacken eine ernsthafte Bedrohung für die Sicherheit und Integrität von Large Language Models (LLMs) dar. Diese raffinierten Cyberangriffe nutzen die Fähigkeiten von Sprachmodellen aus, um Dienste für legitime Nutzer zu unterbrechen. Um diesen Herausforderungen wirksam zu begegnen, ist eine kontinuierliche Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen unabdingbar. Von Überwachungs- und Erkennungssystemen über Rate-Limiting-Verfahren bis hin zur Sensibilisierung und Schulung von Nutzern – die Bekämpfung dieser Bedrohung erfordert ein Bündel an Strategien. Erfahren Sie, wie fortschrittliche Techniken und Best Practices dazu beitragen können, "LLM Denial of Service"-Attacken abzuwehren und ein sicheres digitales Umfeld zu schaffen.

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          Supply Chain Vulnerabilities

          Dieser Artikel beleuchtet die aktuellen Risiken und Anfälligkeiten, die mit der Verwendung von Sprachmodellen verbunden sind, und diskutiert praktische Lösungsansätze. Wir betrachten Maßnahmen von der sorgfältigen Überprüfung von Datenquellen bis hin zur Bedeutung von Open Source und MLOps für die Entwicklung sicherer KI-Systeme, um eine verantwortungsbewusste Nutzung zu gewährleisten.

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            Sensitive Information Disclosure

            In einer Zeit, in der Large Language Models (LLMs) die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten und kommunizieren, neu definieren, ist der Schutz sensibler Daten von größter Bedeutung. Der Einsatz dieser revolutionären Technologien birgt jedoch Risiken – von der unbeabsichtigten Preisgabe vertraulicher Informationen bis hin zu ausgeklügelten Sicherheitsbedrohungen. Entdecken Sie, wie durch fortschrittliche Datenbereinigungsprozesse und ein tiefes Verständnis der Interaktionsdynamiken zwischen Nutzern und LLMs, Sicherheit und Datenschutz gewährleistet werden können. Erfahren Sie in unserem neuesten Artikel, wie ein verantwortungsvoller Umgang mit solch mächtigen Werkzeugen sicherstellt, dass deren Potenzial zum Wohl aller genutzt wird, ohne private oder vertrauliche Informationen zu gefährden.

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              Insecure Plugin Design

              Während Large Language Models (LLMs) die digitale Interaktion und Informationsverarbeitung neu gestalten, werfen ihre Plugins signifikante Sicherheitsfragen auf. Ohne sorgfältige Sicherheitsvorkehrungen können diese Erweiterungen Einfallstore für Angreifer bieten, von Datenschutzverletzungen bis hin zur Remote-Code-Ausführung. Entdecken Sie in unserem Artikel, wie durch strikte Eingabeparametrisierung, sorgfältige Validierung und die Anwendung bewährter Sicherheitsrichtlinien ein sicherer Rahmen für die Nutzung und Entwicklung von LLM-Plugins geschaffen werden kann. Tauchen Sie ein in die Welt der sicheren Plugin-Architektur und lernen Sie, wie man potenzielle Sicherheitslücken schließt und ein widerstandsfähiges digitales Ökosystem aufbaut.

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                Excessive Agency

                In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz unsere Welt gestaltet, bringen Large Language Models (LLMs) revolutionäre Veränderungen. Doch mit großer Macht kommt großes Risiko. Übermäßige Eigenständigkeit in LLM-basierten Systemen öffnet Tür und Tor für unbeabsichtigte, manchmal gefährliche Aktionen. Dieser Blogbeitrag wirft einen Blick auf die verborgenen Gefahren übermäßiger Eigenständigkeit, von exzessiven Funktionalitäten bis hin zu weitreichenden Berechtigungen. Erfahren Sie, wie Entwickler durch strenge Beschränkungen und Sicherheitsmaßnahmen die Sicherheitsrisiken minimieren, um die Vorteile der LLM-Technologie voll auszuschöpfen, ohne deren Gefahren zu ignorieren. Tauchen Sie mit uns in die Welt der LLMs ein und entdecken Sie Strategien zur Vermeidung unerwünschter Nebenwirkungen in dieser innovativen Technologielandschaft.

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                  Overreliance

                  Im digitalen Zeitalter spielen große Sprachmodelle (LLMs) eine zentrale Rolle bei der Transformation unserer Kommunikation und Informationsverarbeitung. Während LLMs das Potenzial besitzen, kreative Inhalte zu generieren und analytische Prozesse zu automatisieren, bergen sie zugleich ernsthafte Risiken. Von der Verbreitung von Fehlinformationen bis hin zu Sicherheitsbedenken im Quellcode - die Herausforderungen sind vielfältig. Unsere neueste Analyse beleuchtet die Bedeutung einer verantwortungsvollen Nutzung von LLMs, adressiert die Kernproblematiken und stellt wirksame Präventionsstrategien vor. Erfahren Sie, wie Überwachung, Kreuzprüfung, transparente Kommunikation und sicheres Kodieren helfen können, die Vorteile von LLMs zu maximieren, während potenzielle Risiken minimiert werden.

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                    Sicherheit und Datenschutz bei Sprachmodellen (LLM)

                    Ein Sprachmodell (LLM) ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu interpretieren. Sicherheit und Datenschutz sind bei LLMs besonders wichtig, da sie mit großen Mengen an Daten arbeiten und potenziell sensible Informationen verarbeiten können. Eine unzureichende Sicherheit kann dazu führen, dass persönliche Daten oder vertrauliche Informationen kompromittiert werden.

                    "Prompt Injection" bezeichnet eine Technik, bei der Angreifer speziell gestaltete Eingaben verwenden, um ein Sprachmodell dazu zu bringen, unbeabsichtigte oder schädliche Aktionen auszuführen. Dies kann zu Datenexfiltration, unautorisiertem Zugang und anderen Sicherheitsbedrohungen führen. Es ist ein wesentliches Risiko, weil es die Integrität und Zuverlässigkeit des Modells untergräbt.

                    "Jailbreaking" im Kontext von LLMs bezieht sich auf das Umgehen oder Aufheben von Einschränkungen des Sprachmodells durch Angreifer, um unzulässige Befehle auszuführen oder verborgene Funktionen freizuschalten. Dies kann zum Missbrauch des Modells führen, Datenschutzverletzungen ermöglichen oder die Tür zu weiterführenden Angriffen auf Systeme und Datenbestände öffnen.

                    Um LLMs effektiv zu schützen, ist es wichtig, robuste Validierungs- und Sanitisierungsprozesse für Eingaben zu implementieren, regelmäßige Sicherheitsaudits durchzuführen und Richtlinien für den Datenschutz zu etablieren. Dazu gehört auch das Training der Modelle, um potenziell schädliche Eingaben zu erkennen und darauf entsprechend zu reagieren.

                    Ethik und Datenschutzrichtlinien spielen eine entscheidende Rolle, da sie Standards und Grenzen für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und den Einsatz von LLMs festlegen. Sie sollen sicherstellen, dass die Technologie im Einklang mit den Grundrechten und Privatsphäre der Nutzer verwendet wird, während gleichzeitig die Förderung von Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit unterstützt wird.

                    Sicherheit ist bei uns Gründer-DNA

                    Mit Jonas Heschl, Gewinner der Austrian Cyber Security Challenge 2025 und Teilnehmer an der weltweit größten Cybersecurity-Competition, haben wir einen der besten IT-Sicherheitsexperten Österreichs im Gründerteam. Das bedeutet für Sie: Sicherheit ist bei uns kein Nachgedanke und kein Zusatzmodul, sondern fester Bestandteil jeder Lösung, die wir entwickeln.

                    Ob Sie eine bestehende KI-Lösung auf Sicherheitslücken prüfen lassen möchten, eine sichere Implementierung planen oder Ihre Mitarbeiter im Umgang mit KI-Tools schulen wollen – wir unterstützen Sie mit der Expertise, die es braucht.

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                    KI sicher einsetzen – wir zeigen Ihnen wie.

                    Ob Sie bereits KI-Tools im Einsatz haben oder den Einstieg planen: In einem kostenlosen Erstgespräch bewerten wir gemeinsam Ihre aktuelle Sicherheitslage und zeigen Ihnen, welche Maßnahmen für Ihr Unternehmen sinnvoll sind.

                    Oder schreiben Sie uns direkt: [email protected]  |  +43 660 31 96 763