Szenario

KI- & ML-Systemtests

Autonome End-to-End-Tests Ihrer KI-Angriffsfläche.

Während Ihre Organisation KI-Systeme einsetzt, entwickeln Angreifer Techniken zu deren Ausnutzung. SPECTER testet Ihre KI-Angriffsfläche End-to-End, ausgerichtet auf OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS und den EU AI Act - bevor ein Angreifer Ihre KI-Systeme als Einstiegspunkt nutzt.

Ergebnisse

Was Sie erhalten

Autonome Tests von Foundation Models, GenAI-Anwendungen und LLM-basierten Endpunkten gegen OWASP Top 10 for LLM Applications

MITRE ATLAS-basierte Bewertung von KI- und ML-System-Angriffsflächen

MLSecOps-Pipeline-Sicherheitstests: Training-Data-Integrität, Modell-Supply-Chain und Deployment-Konfiguration

Agentische KI- und MCP-(Model Context Protocol)-Angriffsflächen-Abdeckung

KI-Supply-Chain-Bewertung: Drittanbieter-Modellabhängigkeiten, Fine-Tuning-Pipelines und Inferenz-Infrastruktur

Hypothese-zu-validiertem-Befund: jedes gemeldete Problem trägt bestätigten Geschäftsauswirkungskontext

Befunde zugeordnet zu MITRE ATLAS-Techniken und OWASP LLM-Kategorien mit priorisierter Behebung

CISO-taugliche Nachweise für Vorstände und Regulierer zur Bewertung von KI-Governance, EU AI Act-Bereitschaft und Sicherheitslage

Scope

Was wir bewerten

Prompt Injection

direkte und indirekte Injection-Angriffe über LLM-basierte Anwendungen und Agenten

Unsichere Ausgabeverarbeitung

unvalidierte Modellausgaben, die an nachgelagerte Systeme, Code-Interpreter oder Datenbanken weitergegeben werden

Training-Data-Poisoning

Integrität von Training-Pipelines und Fine-Tuning-Datenquellen

Model Denial of Service

Ressourcenerschöpfung und Verfügbarkeitsangriffe gegen KI-Inferenz-Endpunkte

Supply-Chain-Schwachstellen

Drittanbieter-Modellabhängigkeiten, Plugins und Integrationen

Offenlegung sensibler Informationen

Modell-Memorisierung, Datenlecks und Inferenz-Angriffe

Unsicheres Plugin- und Tool-Design

MCP-Server-Fehlkonfigurationen, agentischer Tool-Missbrauch und übermäßige Berechtigungen

Überabhängigkeit und übermäßige Agency

KI-Systeme mit überprivilegierten Zugängen, die ohne ausreichende Kontrollen agieren

MLSecOps-Pipeline

CI/CD-Sicherheit für Modelltraining, Validierung und Deployment-Workflows

Agentische KI-Angriffsfläche

Multi-Agenten-Systeme, autonome KI-Pipelines und Orchestrierungsschicht-Sicherheit

Attack path

AI / LLM attack chain

Prompt and tool abuse move from the model boundary into connected systems.

Prompt
untrusted input
Jailbreak
policy bypass
Tool call
agent action
RAG leak
sensitive context
Impact
ATLAS mapped

Demonstration

Live-Missions-Ausgabe

Mehrstufige Ketten mit echter CVE-Korrelation, MITRE ATT&CK / ATLAS-Mapping und verifiziertem Proof-of-Concept-Nachweis - wie SPECTER sie in einer Mission aufdeckt.

SPECTER: AI / ML attack surface

Demo-Ausgabe (Englisch)

Illustrative validated chains from staging engagements. CVE identifiers map to real-world threat intelligence (CISA KEV, vendor advisories). Destructive or high-impact steps (e.g. DCSync, LDAPNightmare exploitation) are shown as detected, operator-gated, or not executed where applicable.

Fähigkeiten

Abdeckung im Überblick

Fähigkeit	Enthalten
OWASP Top 10 for LLM Applications
MITRE ATLAS-Mapping
Foundation-Model-Tests
GenAI-Anwendungstests
MLSecOps-Pipeline-Bewertung
Agentische KI- & MCP-Oberflächentests
KI-Supply-Chain-Bewertung
Hypothese-zu-validiertem-Befund
CISO-taugliche Nachweisausgabe
Agent erforderlich

Warum das jetzt wichtig ist

KI-Systeme haben heute weitreichende Berechtigungen, verarbeiten sensible Benutzereingaben, verbinden sich mit externen Tools und beeinflussen Entscheidungen über Unternehmensumgebungen hinweg. Ein kompromittierter LLM-Endpunkt, eine fehlkonfigurierte agentische Pipeline oder ein ausgenutzter MCP-Server können einem Angreifer Zugang verschaffen, der traditionelle Sicherheitskontrollen vollständig umgeht.

Jede Organisation, die KI einsetzt, erweitert ihre Angriffsfläche. SPECTER kartiert und validiert diese Oberfläche, bevor sie zum Breach-Pfad wird.

Autonome KI-Angriffsflächen-Tests so, wie Angreifer vorgehen werden: kontinuierlich, mit Nachweis und bevor es darauf ankommt. Ausgerichtet auf OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS und den EU AI Act.

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