KI-Sicherheit & Guardrails

Secure every AI system — from predictive ML pipelines to generative AI und agentic workflows. One operating model for access, data protection, guardrails, threat detection, und governance.

AI GUARDRAIL FEED GOVERNED 12.4k prompts/min 7 blocked CRITICAL 14:02:18 Prompt injection attempt OWASP LLM01 · model-7b BLOCKED HIGH 14:01:42 PII detected in prompt 12 entities · pre-inference MASKED MEDIUM 13:58:09 Low-confidence response conf 0.34 · routed to human REVIEW 247 ms p95 8/8 GOVERNED EU RESIDENT REVIEWER human in loop NIST AI RMF ISO 42001 · EU AI Act

Core AI security capabilities

The foundational controls that secure how AI is accessed, prompted, fed with data, governed by policy, observed in use, und integrated with the rest of your stack — across predictive AI, generative AI, und agentic systems.

AI Model Access Control

Role-based access to AI systems, MFA und SSO integration, least-privilege enforcement, und API authentication with token management — only the right people und services reach your models, agents, und pipelines.

Prompt Security & Filtering

Prompt-injection detection (OWASP LLM01), malicious-prompt blocking, sensitive-keyword filtering, und jailbreak-attempt prevention at the input layer of every model und agent.

Data Protection & Datenschutz

PII detection und masking, data loss prevention for AI interactions, encryption in transit und at rest, secure retention policies, und regional data residency for training data, prompts, und outputs.

AI Guardrails & Policy Enforcement

Content moderation, toxicity und abuse prevention, response validation against company policies, restricted-topic enforcement, und hallucination-risk reduction on every output.

AI Usage Monitoring

Full audit logging, user activity tracking, end-to-end prompt und response monitoring, anomaly detection, und real-time security alerts give continuous visibility into every AI interaction.

Secure AI Integration

API security controls, third-party AI risk assessment, secure plugin governance, container und runtime protection, und integrated secrets management for every AI stack.

End-to-end AI security operations

From AI-specific threat detection through human-in-the-loop oversight to secure model lifecycle, every safeguard ties back to your SOC, your SIEM, und your compliance evidence chain — mapped to OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF, und ISO/IEC 42001.

AI-Specific Threat Detection

Model poisoning, adversarial inputs, prompt manipulation, und abnormal model behaviour — detection logic tuned to AI attack surfaces, not retrofitted endpoint signatures.

Risk Scoring & Analytics

AI interaction risk scoring, user behaviour analytics, threat intelligence integration, und risk-based access policies that respond to real signals.

Compliance & Governance Mapping

Controls mapped to GDPR, DORA, ISO 27001, NIST AI RMF, ISO 42001, und HITRUST — with policy reporting und audit-ready evidence collection as a continuous activity.

SIEM & SOC Integration

Integration with leading SIEM platforms, dedicated AI security dashboards, automated incident ticketing, und SOC alert enrichment with AI-specific context.

Incident Response Support

AI misuse investigation, forensic logging across prompt, response, und model events, automated containment workflows, und threat-hunting support.

Continuous Validation

AI red teaming, vulnerability assessments, penetration testing for AI applications, und continuous posture monitoring of models, agents, und data flows.

Context-Aware Response Control

Industry-specific restrictions, department-level policies, geo-based limits, und risk-adaptive response filtering so AI behaviour matches the audience und the obligation.

Human Oversight Controls

Human-approval workflows, escalation paths for high-risk outputs, confidence-score visibility, und manual override capability where the stakes justify a human in the loop.

Secure Model Lifecycle

Model-version governance, secure deployment pipelines, drift detection, und integrity verification across training, fine-tuning, und inference.

Govern AI from day one

Reduced AI misuse risk. Faster, safer adoption. Improved regulatory compliance against NIST AI RMF, the EU AI Act, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 27001, GDPR, DORA, und HITRUST. Protection of intellectual property und reduced insider-threat exposure. Enterprise-Niveau governance for every model — predictive, generative, or agentic.

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Häufig gestellte Fragen

What does AI security cover, und why does it matter for the enterprise?
AI security protects every AI system in the enterprise — predictive ML pipelines, computer-vision und NLP models, generative AI und LLMs, und agentic AI that takes actions on its own. It covers the models themselves, the data that trains und feeds them, the prompts und queries that drive them, the outputs und actions they produce, und the integrations they touch. The threat surface is unfamiliar to classical app security: model poisoning, adversarial inputs, prompt injection (OWASP LLM01), jailbreaks, sensitive-data leakage through outputs, excessive agency in tool-using agents, und drift in deployed models. It matters because AI is moving into customer-facing, decision-making, und revenue-critical workflows faster than traditional controls were built for — a single ungoverned model can expose IP, leak regulated data, or amplify insider risk at machine speed.
What are AI guardrails, und how are they different from prompt filters?
Prompt filters block specific inputs — keywords, regex patterns, known jailbreak strings. Guardrails are a broader policy layer that controls both inputs und outputs in context: industry-specific restrictions, department-level rules, geo-based limits, content moderation, restricted-topic enforcement, response validation against company policy, hallucination-risk reduction, und human-approval escalation for high-risk outputs. Filters are a starting point; guardrails are the operating model that lets you deploy AI defensibly.
Which regulations und frameworks apply to enterprise AI systems?
Most programmes need to align with NIST AI RMF (the US AI risk framework, 2023), the EU AI Act (in force since 1 August 2024, with risk-tier obligations applying through 2027), ISO/IEC 42001 (the dedicated AI management system standard, 2023), ISO/IEC 27001 (information security), GDPR (personal data in prompts, training sets, und outputs), DORA where AI sits on the ICT third-party register of a financial entity, und HITRUST or HIPAA where health data is involved. Sector und state overlays add PCI DSS for cardholder data, the Colorado AI Act, NYC Local Law 144 for automated employment decisioning, und emerging national frameworks (UK ICO AI guidance, BSI AIC4 in Deutschland, CNIL AI Action Plan in Frankreich, MeitY responsible-AI advisory in India).
How does G'Secure Labs operationalise AI security?
As a managed programme covering the full AI estate — classical ML, computer vision, NLP, generative AI, und agents. Access control, prompt und output guardrails, und data protection on every model; AI-specific threat detection (mapped to OWASP LLM Top 10 und MITRE ATLAS) wired into your SIEM und 24×7 SOC; risk scoring und behavioural analytics for AI interactions; AI incident response with forensic logging und automated containment; continuous red-teaming, VAPT, und posture monitoring; human-in-the-loop oversight for high-risk outputs; und model-lifecycle governance from training through drift detection. Compliance evidence is collected continuously against NIST AI RMF, ISO 42001, EU AI Act, ISO 27001, GDPR, DORA, und HITRUST so audits und board reporting are evidence-led rather than ad-hoc.

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Hauptsitz · Schweden
Isafjordsgatan 30A, 16440 Kista,
Stockholm, Schweden
Telefon: +46 733 690899
consult@gsecurelabs.com