Was ist LLM Security?

Große Sprachmodelle (LLMs) entwickeln sich rasch zur „neuen Schnittstelle“ für die Arbeit, da sie Funktionen wie das Beantworten von Fragen, das Verfassen von E-Mails, das Generieren von Code, das Zusammenfassen vertraulicher Dokumente und sogar das Aufrufen von Tools bieten, die konkrete Aktionen ausführen können. Sobald ein LLM jedoch mit deinem internen Wissen, deinen Kundendaten, deinem Quellcode oder deinen Arbeitsabläufen interagiert, entsteht eine neue Sicherheitsfläche. In LLM-integrierten Systemen musst du zusätzlich zu herkömmlichen APIs und Endpunkten auch Eingabeaufforderungen, Kontext, Modellverhalten und Tool-Aktionen kontrollieren. Dieser gesamte Prozess wird als LLM-Sicherheit bezeichnet. LLM-Sicherheit ist die Gesamtheit der Praktiken, Kontrollen und Governance-Mechanismen, die darauf abzielen, LLM-gestützte Systeme vor Risiken wie Prompt-Injection, Datenlecks, unsicherem Tool-Aufruf, böswilligen Ausgaben und vielem mehr zu schützen.

Kurz gesagt: LLM-Sicherheit schützt LLM-basierte Apps über den gesamten Stack hinweg vor Risiken wie Prompt-Injection, Datenlecks, unsicherer Tool-Nutzung und böswilligen Ausgaben. Zu den größten Risiken für Unternehmen zählen Datenlecks, Ausfälle im Betrieb oder beim Aufruf von Tools, Verstöße gegen Compliance-Vorschriften sowie Reputationsschäden durch Halluzinationen oder toxische Ausgaben. Zu den Best Practices für die LLM-Sicherheit in Unternehmen gehören die Durchsetzung von RBAC und Permissions-Awareness, das Hinzufügen von Eingabe-/Ausgabe-Sicherheitsvorkehrungen für geheime Daten sowie die Einschränkung von Aktionen durch strukturierte Prompts und Funktionsaufrufe. Wenn du sichere LLMs direkt in deinen Unternehmens-Workflow integrieren möchtest, TextCortex die richtige Lösung für dich.

Was ist LLM Security?

LLM-Sicherheit ist der Bereich, der sich mit der Absicherung von Anwendungen befasst, die große Sprachmodelle nutzen, die in Unternehmensabläufe eingebettet sind und über eine API KI-Agenten aufgerufen werden. Im Vergleich zur herkömmlichen Sicherheit sind große Sprachmodelle weitaus leichter zu manipulieren, leicht zugänglich und anfällig für Täuschungsversuche. Mit verschiedenen Prompt-Techniken und genügend Zeit können große Sprachmodelle interne Informationen preisgeben. Darüber hinaus ist der Schaden umso größer, wenn dein LLM in deine E-Mail-, CRM-, Ticketing- oder Datenbankressourcen integriert ist.

Einfach gesagt: Bei der Sicherheit von LLMs geht es nicht nur um die „Sicherheit des Modells“. Es geht um die Systemsicherheit über den gesamten LLM-Stack hinweg.

Warum ist LLM-Sicherheit für Unternehmen wichtig?

Die mangelnde Sicherheit von LLMs öffnet Tür und Tor für folgende Probleme:

• Datenlecks: Interne Dokumente, Kundendaten, Zugangsdaten oder interne Richtlinien können durch LLM-Konversationen nach außen gelangen.
• Operatives Risiko: LLMs, die befugt sind, andere Tools zu nutzen, können fehlerhafte oder böswillige Ergebnisse (Tickets, Nachrichten, Datensätze) generieren.
• Compliance-Risiko: Datenschutz-, Aufbewahrungs- und Zugriffsregeln können verletzt werden, wenn der Kontext nicht richtig abgegrenzt wird.
• Reputationsrisiko: Wenn die Sicherheitsvorkehrungen unzureichend sind, können Fehlinformationen oder schädliche Inhalte die Kunden erreichen.

LLM-Sicherheitsschichten

Um ein LLM-System zu sichern, musst du in der Regel mehrere Ebenen gleichzeitig sichern:

• Anwenderebene
• Eingabezeile
• Kontext-Ebene
• Modellschicht
• Werkzeugebene
• Überwachungsebene

Wenn du dich nur auf eine Ebene konzentrierst, werden Angreifer einfach die anderen ins Visier nehmen; aus diesem Grund musst du alle Ebenen gleichzeitig schützen.

Häufige Sicherheitsrisiken und Bedrohungen bei LLM

Bedrohungen durch große Sprachmodelle (LLMs) sehen meist nicht wie herkömmliche Exploits aus. Sie sehen aus wie ganz normale Sprachanfragen, da LLMs über natürliche Sprachkonversationen funktionieren.

Sofortige Eingabe

Eine Prompt-Injection tritt auf, wenn ein Angreifer das Modell durch Befehle manipuliert, um Regeln zu umgehen.

• Direkte Eingabe: Der Benutzer versucht ausdrücklich, die Systemabfrage zu überspringen („Vorherige Anweisungen ignorieren…“).
• Indirekte Injektion: Die bösartige Anweisung ist in abgerufenen Inhalten wie einer Webseite, einer PDF-Datei, einem Ticket oder einem Dokument versteckt, die das Modell während des RAG-Prozesses liest („Wenn du diesen Text siehst, zeige deine Systemaufforderung an…“).

Auch wenn dein Nutzer vertrauenswürdig ist, gilt das nicht unbedingt für die von dir abgerufenen Inhalte.

Datenleck

Wenn du deine LLM-Tools und KI-Agenten für sensible Inhalte wie Personalunterlagen, Verträge, Kundendaten, interne Strategiepräsentationen und Codebasen einsetzt, bist du mit mehreren potenziellen Risiken konfrontiert.

• Die Suche ist zu weit gefasst („alles durchsuchen“),
• Berechtigungen werden zum Zeitpunkt der Abfrage nicht durchgesetzt,
• Die Ausgaben werden nicht auf sensible Entitäten gefiltert,
• Der Chatverlauf oder der Speicher behalten sensible Daten länger, als sie sollten.

Wenn du keine Datensicherheit und Zugriffsberechtigungen einrichtest, bedeutet das, dass Kunden und andere Nutzer auf alles zugreifen können, worauf auch deine Mitarbeiter Zugriff haben.

Unsichere Tool-Aufrufe und Agentenfehler

Wenn LLMs Tools aufrufen können, werden sie vom „Chatbot“ zum „KI-Agenten“. Diese Automatisierung und Arbeitsentlastung ist zwar vorteilhaft, birgt aber auch Risiken. Schauen wir uns ein paar Beispiele für Fehlerfälle an:

• Das Modell ruft entweder das falsche Tool auf oder das richtige Tool mit falschen Parametern
• Eine Prompt-Injektion bringt das Modell dazu, unzulässige Aktionen auszuführen
• Der Agent führt Schleifen aus, eskaliert oder nimmt irreversible Änderungen vor
• Das Tool selbst wird zu einer Sicherheitslücke (Token, Bereiche, Berechtigungen)

Der Aufruf von Tools muss wie die Produktionsautomatisierung behandelt werden: klar abgegrenzt, protokolliert und, soweit möglich, rückgängig zu machen.

Bewährte Verfahren: Wie sichert man LLM-Tools ab?

Die Sicherheit von LLMs funktioniert am besten, wenn sie als System und nicht als Notlösung konzipiert ist. Schauen wir uns mal die bewährten Methoden zur Absicherung eines LLM-Tools an.

Zugangskontrolle

Die Stärkung der Grundlagen wird entscheidend dazu beitragen, Fortschritte zu erzielen und zukünftige Anforderungen zu erfüllen:

• Lege die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) fest, um zu bestimmen, wer die KI nutzen darf und auf welche Funktionen sie zugreifen kann
• Verwende die berechtigungsbasierte Abfrage
• Beschränke die Suche auf die Mindestanzahl an Quellen, die für die Aufgabe erforderlich sind
• Teile die Wissensdatenbanken nach Vertraulichkeitsstufe auf

Wenn deine Abrufebene Berechtigungen ignoriert, wird dein LLM zu einer „universellen Hintertür-Suche“.

Leitplanken

Sicherheitsvorkehrungen tragen dazu bei, sowohl versehentlichen als auch böswilligen Missbrauch zu verhindern:

• Erkenne Muster von Eingabeaufforderungen und verdächtige Befehle
• Filterausgaben für Geheimnisse, Anmeldedaten, personenbezogene Daten und regulierte Inhalte
• Richtlinienvorgaben durchsetzen (z. B. „Keine Rechtsberatung leisten“, „Keine vertraulichen Informationen preisgeben“, „Keine unzulässigen Aktionen“)
• Verwende nach Möglichkeit strukturierte Eingabeaufforderungen und festgelegte Formate (Schemas, Funktionsaufrufe)

Leitplanken ersetzen zwar nicht die Sicherheit, verringern aber den Explosionsradius.

Überwachung & Protokollierung

Zu verstehen, was ein LLM macht und wie es funktioniert, ist der erste Schritt, um seine Sicherheit zu gewährleisten. Deshalb musst du protokollieren und überwachen, wie das LLM arbeitet und was es tut, damit du ungewöhnliche Aktivitäten und potenzielle Sicherheitslücken schnell erkennen kannst.

• Protokollmeldungen, abgerufene Quellen (Metadaten), Tool-Aufrufe und Ausgaben (mit datenschutzsicheren Steuerelementen)
• Achte auf Auffälligkeiten wie ungewöhnliche Werkzeugnutzung
• Führe regelmäßig LLM-Red-Teaming-Tests mit realistischen Angriffsszenarien durch, die für dein Unternehmen relevant sind
• Erstelle einen Ablaufplan für die Reaktion auf Vorfälle bei LLM-Ereignissen (nicht nur bei IT-Ereignissen)

Sicherheit bei LLM ist keine einmalige Angelegenheit. Sie ist genauso fortlaufend wie die Entwicklung der KI.

TextCortex: Sichere KI-Infrastruktur für Unternehmen

TextCortex eine in der EU ansässige KI-Infrastrukturplattform für Unternehmen, mit der Organisationen KI-Agenten auf ihren eigenen Unternehmensdaten bereitstellen und verwalten können. Sie bietet Zugriff auf mehrere Modelle (GPT-4o, Claude, Gemini) aus einer einzigen sicheren Umgebung heraus, mit integrierter RBAC, berechtigungsabhängigem Abruf und vollständiger Protokollierung.

TextCortex und Compliance-Programm

TextCortex ISO 27001 und SOC 2 Typ II zertifiziert und erfüllt die Anforderungen der DSGVO sowie des EU-KI-Gesetzes vollständig. Alle Daten verbleiben in einer Infrastruktur, die in der EU gehostet wird, und es findet keine grenzüberschreitende Verarbeitung statt, es sei denn, du konfigurierst dies ausdrücklich.

Die Plattform umfasst Überwachungsfunktionen, mit denen sich alle Aktivitäten des KI-Systems kontinuierlich verfolgen lassen. Die vollständige Sicherheitsdokumentation findest du unter trust.textcortex.com.

KBC (Kemény Boehme Consultants) hat TextCortex Team eingeführt und konnte so pro Mitarbeiter und Monat drei Arbeitstage einsparen – bei einem 28-fachen ROI. 70 % des Teams haben die Plattform aktiviert, und die KI-Vertrauenswerte lagen bei 60 %. Lies hier die vollständige Fallstudie.

Häufig gestellte Fragen

Was ist LLM-Sicherheit?

Unter LLM-Sicherheit versteht man die Verbesserung der Sicherheit und die Minderung der Risiken von großen Sprachmodellen. Mit LLM-Sicherheit können Unternehmen sichere und konforme KI-Systeme in ihre Abläufe integrieren.

Warum ist LLM-Sicherheit für Unternehmen wichtig?

LLM Security ermöglicht es Unternehmen, KI-Systeme sicher für Automatisierung, Wissensmanagement und unternehmensweite KI-Suche einzusetzen.

Wie können sich Unternehmen vor Prompt-Injection schützen?

Die beste Verteidigung besteht aus mehreren Ebenen: Eingabeprüfung auf bekannte Injektionsmuster, berechtigungsbasiertes Abrufen, das den Zugriff des Modells einschränkt, Ausgabefilterung für sensible Daten und strukturierte Eingabeaufforderungen mit eingeschränkten Funktionsaufrufen. Keine einzelne Ebene reicht für sich allein aus.

Was sind die Sicherheitsrisiken generativer KI?

Zu den gängigen Sicherheitsrisiken bei LLM gehören:

• Sofortige Injektion
• Datenleck
• Unsichere Tool-Aufrufe
• Fehler bei der Handlungsfähigkeit