Sichern Sie jedes AI-System – von prädiktiven ML-Pipelines über generative AI bis hin zu agentischen Workflows. Ein einheitliches Betriebsmodell für Zugriff, Datenschutz, Guardrails, Bedrohungserkennung und Governance.
Die grundlegenden Kontrollen, die absichern, wie auf AI zugegriffen wird, wie sie mit Prompts angesteuert, mit Daten versorgt, durch Richtlinien gesteuert, im Einsatz überwacht und in den Rest Ihres Stacks integriert wird – über prädiktive AI, generative AI und agentische Systeme hinweg.
Rollenbasierter Zugriff auf AI-Systeme, MFA- und SSO-Integration, Durchsetzung des Least-Privilege-Prinzips sowie API-Authentifizierung mit Token-Management – nur die richtigen Personen und Dienste erreichen Ihre Modelle, Agenten und Pipelines.
Erkennung von Prompt-Injection (OWASP LLM01), Blockierung schädlicher Prompts, Filterung sensibler Schlüsselwörter und Abwehr von Jailbreak-Versuchen auf der Eingabeebene jedes Modells und Agenten.
Erkennung und Maskierung personenbezogener Daten, Data Loss Prevention für AI-Interaktionen, Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand, sichere Aufbewahrungsrichtlinien und regionale Datenhaltung für Trainingsdaten, Prompts und Ausgaben.
Inhaltsmoderation, Vermeidung von Toxizität und Missbrauch, Validierung von Antworten anhand von Unternehmensrichtlinien, Durchsetzung von Themenbeschränkungen und Reduzierung des Halluzinationsrisikos bei jeder Ausgabe.
Vollständiges Audit-Logging, Nachverfolgung von Benutzeraktivitäten, durchgängige Überwachung von Prompts und Antworten, Anomalieerkennung und Echtzeit-Sicherheitswarnungen sorgen für kontinuierliche Transparenz über jede AI-Interaktion.
API-Sicherheitskontrollen, Risikobewertung von Drittanbieter-AI, sichere Plugin-Governance, Container- und Laufzeitschutz sowie integriertes Secrets-Management für jeden AI-Stack.
Von der AI-spezifischen Bedrohungserkennung über die Human-in-the-Loop-Aufsicht bis hin zum sicheren Modelllebenszyklus ist jede Schutzmaßnahme mit Ihrem SOC, Ihrem SIEM und Ihrer Compliance-Nachweiskette verknüpft – abgebildet auf OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF und ISO/IEC 42001.
Model Poisoning, adversariale Eingaben, Prompt-Manipulation und abweichendes Modellverhalten – eine Erkennungslogik, die auf AI-Angriffsflächen abgestimmt ist und nicht auf nachträglich angepasste Endpoint-Signaturen.
Risikobewertung von AI-Interaktionen, Analyse des Benutzerverhaltens, Integration von Threat Intelligence und risikobasierte Zugriffsrichtlinien, die auf reale Signale reagieren.
Kontrollen, die auf GDPR, DORA, ISO 27001, NIST AI RMF, ISO 42001 und HITRUST abgebildet sind – mit Richtlinien-Reporting und auditfähiger Nachweissammlung als kontinuierlicher Aktivität.
Integration mit führenden SIEM-Plattformen, dedizierte AI-Sicherheits-Dashboards, automatisiertes Incident-Ticketing und Anreicherung von SOC-Warnungen mit AI-spezifischem Kontext.
Untersuchung von AI-Missbrauch, forensisches Logging über Prompt-, Antwort- und Modellereignisse hinweg, automatisierte Eindämmungs-Workflows und Unterstützung beim Threat Hunting.
AI-Red-Teaming, Schwachstellenbewertungen, Penetrationstests für AI-Anwendungen und kontinuierliche Überwachung der Sicherheitslage von Modellen, Agenten und Datenflüssen.
Branchenspezifische Einschränkungen, abteilungsbezogene Richtlinien, geobasierte Grenzen und risikoadaptive Antwortfilterung, damit das Verhalten der AI zur Zielgruppe und zur jeweiligen Verpflichtung passt.
Workflows mit menschlicher Freigabe, Eskalationspfade für risikoreiche Ausgaben, Transparenz über Confidence-Scores und manuelle Eingriffsmöglichkeiten dort, wo die Tragweite einen Menschen im Entscheidungsprozess rechtfertigt.
Governance von Modellversionen, sichere Deployment-Pipelines, Drift-Erkennung und Integritätsprüfung über Training, Fine-Tuning und Inferenz hinweg.
Sagen Sie uns, wo Sie auf Ihrem AI-Weg stehen — wir helfen Ihnen, ihn abzusichern, bevor er skaliert.
