Da Organisationen KI zunehmend in ihre Produkte und Abläufe integrieren, ist die Sicherung von KI-Systemen zu einer obersten Priorität für SecOps. Aber KI zu sichern ist nicht wie die Sicherung traditioneller Software – KI ist ein Ökosystem aus Modellen, Datenpipelines, Code, APIs und Drittanbieterintegrationen, die alle neue Sicherheits- und Compliance-Risiken mit sich bringen.
Wenn Ihre KI-Anwendungen in der Cloud laufen, werden diese Risiken noch schwieriger. In der Cloud gehostete KI-Modelle interagieren dynamisch mit externen Datensätzen, APIs und Benutzern, wodurch sie anfälliger für Datenvergiftungen, Prompt Injection und gegnerische Angriffe werden.
Traditionelle Sicherheitstests reichen nicht aus, um mit KI umzugehen'Angriffsfläche. Deshalb entwickelt sich KI-Red-Teaming – eine Praxis, die aktiv gegnerische Angriffe unter realen Bedingungen simuliert – zu einem entscheidenden Bestandteil moderner KI-Sicherheitsstrategien und zu einem wichtigen Beitrag zur Wachstum des Marktes für KI-Cybersicherheit.
Mit Verschärfung der KI-Sicherheitsvorschriften und die rasante Einführung von KI müssen Unternehmen KI-Red-Teaming einführen, um den sich entwickelnden Bedrohungen und neuen Chancen immer einen Schritt voraus zu sein.
Was ist KI-Red-Teaming?
KI-Red-Teaming ist eine Cybersicherheitspraxis, bei der Angriffe auf KI-Systeme simuliert werden, um Schwachstellen unter realen Bedingungen zu identifizieren.
Im Gegensatz zu Standard-Sicherheitsbenchmarks und kontrollierten Modelltests geht KI-Red-Teaming über die Bewertung von Modellgenauigkeit und Fairness hinaus. Sie prüft den gesamten KI-Lebenszyklus und die Lieferkette – von KI-Modellen und Datenpipelines bis hin zu cloud-gehosteten KI-Diensten und Nutzer-KI-Interaktionen – und stellt sicher, dass jede Komponente gegen potenzielle Gegner widerstandsfähig ist.
Durch eine gegnerische Haltung deckt KI-Red-Teaming proaktiv verborgene Sicherheitslücken auf – sei es durch Modelltraining, Inferenzpipelines oder Echtzeit-Nutzerinteraktionen. Es geht über statische Modellbewertungen hinaus und stellt sicher, dass KI-Systeme unter dynamischen, realen Bedingungen widerstandsfähig bleiben.
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Welche Tests werden typischerweise für das KI-Red-Teaming durchgeführt?
Effektives KI-Red-Teaming erfordert einen umfassenden Ansatz, der sowohl technische als auch betriebliche Aspekte umfasst, um die erweiterte Angriffsfläche von Unternehmensbereitstellungen abzudecken. Zu den wichtigsten Testbereichen gehören:
Vorurteil & Fairness-Prüfung: Bewertet, ob KI-Modelle diskriminierende oder verzerrte Ergebnisse erzeugen, auch wenn sie unter Stress oder kontradiktorischem Druck stehen
Datenschutzverletzungen: Identifiziert Risiken von Datenleckage oder unbefugten Zugriff zu gewährleisten, um sicherzustellen, dass sensible Informationen über die gesamte Datenpipeline hinweg geschützt werden
Risiken der Interaktion zwischen Mensch und KI: Testet, wie KI-Systeme auf bösartige oder unerwartete Nutzereingaben und -nutzung reagieren, was entscheidend ist, um Schwachstellen wie Prompte Injektion
Gegnerische ML-Verteidigung: Bewertet die Fähigkeit von KI-Systemen, gezielten gegnerischen Angriffen wie prompter Injektion standzuhalten und Datenvergiftung
Zusätzliche Testbereiche umfassen Leistungsbeurteilungen unter Stress, Analyse der Integrationssicherheit und bedrohungsspezifische Modellierung.
Diese Tests müssen der sich ständig weiterentwickelnden Natur von KI-Systemen Rechnung tragen, bei denen kontinuierliches Retraining und Modelldrift dynamische und anpassungsfähige Sicherheitsmaßnahmen erfordern. Da sich KI ständig weiterentwickelt, sollten Organisationen auch in robuste Mess- und Minderungsstrategien investieren, um einen Schritt voraus zu sein KI-Sicherheitsrisiken.
Was ist das Ziel des KI-Red-Teaming?
AI Red Teaming zielt darauf ab, Nutzer und Unternehmen vor dem Missbrauch von KI zu schützen, indem Fehler in KI-Systemen hervorgehoben (und behoben) werden, damit KI-Systeme widerstandsfähig und vertrauenswürdig sind. Zu den wichtigsten Zielen von AI Red Teaming gehören:
Risikoidentifikation: Erkennen und Beheben von KI-Schwachstellen, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden
Aufbau von Resilienz: Stärkung von KI-Modellen und -Infrastrukturen gegen gegnerische Bedrohungen
Regulatorische Ausrichtung: Einhaltung von Compliance-Anforderungen, einschließlich derjenigen der EU-KI-Gesetz und die US-Weiße Haus-Exekutivverordnung zu KI
Öffentliches Vertrauen: Sicherstellen, dass KI sicher, zuverlässig und im Einklang mit ethischen Standards ist
Integration von KI-Red-Teaming in ein breiteres Unternehmen KI-Risikomanagement Strategie und KI-Governance-Rahmen ist entscheidend, um langfristige und proaktive Sicherheit in Ihrer Organisation zu erreichen.
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Wie unterscheidet sich das Red Teaming für KI vom traditionellen Red Teaming?
Während sich sowohl KI-Red-Teaming als auch traditionelles Red-Teaming auf Identifizierung von Schwachstellen, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können, unterscheiden sie sich grundlegend in Bezug auf Umfang, Methoden und Ziele.
Traditionelles Red Teaming: Konzentriert auf Infrastruktur, Netzwerke und Anwendungen
Traditionelles Red Teaming simuliert reale Cyberangriffe auf die IT-Infrastruktur, die Anwendungen und die Mitarbeiter eines Unternehmens. Das Hauptziel besteht darin, zu bewerten, wie gut die Sicherheitsabwehr gegen Angreifer hält, indem Folgendes ins Visier genommen wird:
Netzwerksicherheit: Ausnutzung von Fehlkonfigurationen, Privilege Escalation, Lateral Movement
Anwendungssicherheit: Identifizierung von Web-App-Schwachstellen wie SQL-Injection (SQLi), Remote-Codeausführung (RCE)und XSS (Cross-Site Scripting)
Soziales Ingenieurwesen: Manipulation von Mitarbeitern zur Preisgabe von Anmeldeinformationen oder zum Klicken auf Phishing-Links
Traditionelles Red Teaming ist klar definiert und folgt Industriestandards wie MITRE ATT&CK, NIST 800-53 und OSSTMM. Für die gefundenen Schwachstellen gibt es oft klare Korrekturen (Patchen von Software, Aktualisieren von Konfigurationen, Verbesserung des Benutzerbewusstseins).
KI Red Teaming: Erweiterung der Angriffsfläche über traditionelle Sicherheit hinaus
KI-Red-Teaming geht über traditionelle Sicherheitsbedenken hinaus und berücksichtigt die einzigartigen Risiken, die von KI-Systemen ausgehen. Anstatt nur die Infrastruktur zu sichern, in der die KI ausgeführt wird, simuliert sie gegnerische Angriffe auf das KI-Modell selbst, seine Datenpipeline, APIs und Echtzeitinteraktionen.
Schlüsselunterschiede
Datengesteuerte Bedrohungen: Im Gegensatz zu herkömmlichen Software-Schwachstellen entstehen KI-Bedrohungen durch Datenmanipulation, Modellvergiftung und prompte Injektion.
Entwicklung der Angriffsfläche: KI-Modelle ändern sich dynamisch, wenn sie neu trainiert werden, was kontinuierliche Sicherheitsbewertungen erfordert.
Sicherheit & Ethische Überschneidungen: Zu den Schwachstellen der KI gehören Voreingenommenheit, Fehlinformationen, Halluzinationen und Vertrauenswürdigkeitsprobleme, die'Typische Bedenken in der traditionellen Cybersicherheit.
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Wie sich KI Red Teaming von der Standard-KI-Modell-Prüfung unterscheidet
Die meisten KI-Tests konzentrieren sich auf Genauigkeit, Erkennung von Verzerrungen und verantwortungsvolle KI-Prinzipien. KI-Red-Teaming hingegen simuliert reale Angriffsszenarien, um Sicherheitslücken jenseits von Performance-Benchmarks aufzudecken.
| AI Model Testing | AI Red Teaming |
|---|---|
| Evaluates model fairness, accuracy, explainability | Simulates real-world adversarial attacks |
| Uses controlled datasets & scenarios | Tests AI in live, unpredictable environments |
| Focuses on ML robustness | Assesses entire AI supply chain & infrastructure |
| Ensures responsible AI compliance | Validates security, privacy, and resilience |
Durch die Integration von KI Red Teaming in das KI-Risikomanagement und die Sicherheitsgovernance können Organisationen aufkommenden Bedrohungen zuvorkommen, die Einhaltung sich entwickelnder Vorschriften gewährleisten (wie das EU-KI-Gesetz) und das öffentliche Vertrauen in KI-getriebene Anwendungen aufrechterhalten.
Häufige Schwachstellen und reale Anwendungsfälle von KI-Red-Teaming
Trotz der Komplexität von KI sind reale Angriffe oft überraschend einfach – sie nutzen Fehlkonfigurationen, übersehene Schwachstellen oder schlechte KI-Sicherheitshygiene aus. Zu den häufigsten KI-Angriffen gehören:
Hintertür-Angriffe: Versteckte Auslöser, die in KI-Systeme eingefügt werden, können es Angreifern ermöglichen, Ausgaben heimlich zu manipulieren und so Wege für unbefugte Kontrolle zu schaffen.
Sofortige Injektion: Durch die Erstellung bösartiger Eingaben können Angreifer die Reaktionen der KI subtil verändern oder sogar unbeabsichtigte Datenlecks auslösen, ähnlich wie wenn ein Trojanisches Pferd in ein vertrauenswürdiges System eingeschleust wird.
Daten-Poisoning: Das Einschleusen von korrupten Trainingsdaten kann das Verhalten der KI langsam verzerren und ihr effektiv beibringen, sich so zu verhalten, dass die Agenda eines Angreifers begünstigt wird.
Schwächen bei der Integration: Schwachstellen in APIs und Cloud-Verbindungen können Systeme ausnutzen, sodass Angreifer Sicherheitsmaßnahmen umgehen und Zugriff auf kritische Daten erhalten können.
Diese Schwachstellen sind nicht nur theoretischer Natur. Schauen wir uns reale Fälle an, die von der Das Forschungsteam von Wiz, die diese Risiken in den Fokus gerückt haben:
DeepSeek-Datenbankleck: Integrationsfehler im neuesten DeepSeek-Modell führten zur Offenlegung sensibler KI-Trainingsdaten.
🔍Dieses Beispiel aus der Praxis zeigt, wie… Neue KI-Bedrohungen können durch übersehene Fehlkonfigurationen des API- und Modellzugriffs entstehen.
SAP-KI-Schwachstellen: Fehlkonfigurationen in den KI-Systemen von SAP schufen versteckte Hintertürrisiken, die es Angreifern möglicherweise ermöglichten, KI-Ergebnisse zu manipulieren.
🔍Dieses Beispiel aus der Praxis zeigt, wie…Selbst gut etablierte Unternehmens-KI-Plattformen können Sicherheitslücken aufweisen.
NVIDIA AI-Schwachstelle: Schwachstellen im KI-Container-Toolkit von NVIDIA ermöglichten Prompt-Injection-Angriffe und deckten Lücken in der KI-Sicherheit auf Infrastrukturebene auf.
🔍Dieses Beispiel aus der Praxis zeigt, wie…Angreifer können das Verhalten der KI durch Angriffe auf Basis von Eingaben manipulieren, was Auswirkungen auf KI-basierte Entscheidungen und Ausgaben hat.
Risiken des Hugging Face-Modells: Datenvergiftungsschwachstellen in den beliebten KI-as-a-Service-Plattformen von Hugging Face ermöglichten es Angreifern, subtile, böswillige Änderungen an den Trainingsdaten vorzunehmen.
🔍Dieses Beispiel aus der Praxis zeigt, wie…Selbst weitgehend vertrauenswürdige KI-Dienste sind anfällig für feindliche Datenmanipulation, was die Notwendigkeit kontinuierlicher Sicherheitstests betont.
Wenn es um das geht KI-Sicherheit, selbst die kleinsten Fehltritte können tiefgreifende Folgen haben. Ihr Unternehmen benötigt ein kontinuierliches, proaktives KI-Red-Teaming, um diese Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu ausgewachsenen Sicherheitsverletzungen eskalieren.
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Best Practices für AI Red Teaming: Ein 5-Schritte-Framework
Um KI-Systeme effektiv zu managen, benötigen Unternehmen ein skalierbares, wiederholbares und sich ständig weiterentwickelndes Sicherheits-Framework. KI-Modelle werden dynamisch neu trainiert und aktualisiert, wodurch statische Sicherheitsmaßnahmen unwirksam werden. Ein gut strukturierter KI-Red-Teaming-Prozess stellt sicher, dass die KI widerstandsfähig gegen gegnerische Angriffe, Bias-Exploits und Fehlkonfigurationen bleibt.
Schritt 1: Definieren Sie den Umfang des AI Red Teamings
Bevor die KI-Sicherheit getestet wird, müssen Organisationen festlegen:
Welche KI-Komponenten müssen getestet werden?
Robustheit des Modells, API-Integrationen, Cloud-basierte KI-Sicherheit, Integrität der Trainingsdaten
Welche sind die Angriffsszenarien?
Feindliche ML-Angriffe (Umgehung, Vergiftung), API-Missbrauch, Prompt Injection, Supply-Chain-Risiken
Welche Sicherheit & Compliance-Anforderungen gelten?
KI-Sicherheit, NIST AI RMF, EU AI Act, SOC 2, DSGVO
Schritt 2: Auswahl und Implementierung von Methoden für feindliche KI-Tests
KI Red Teaming geht über Penetrationstests hinaus: Es erfordert feindliche ML-Techniken, um reale KI-Bedrohungen zu simulieren.
Modellzentrierte Tests (Bewertung der KI-Robustheit)
Prüfung der gegnerischen Störung: Generiert Eingaben, um KI zu einer Fehlklassifizierung zu verleiten
Inversion des Modells & Extraktion: Versuche, private Trainingsdaten aus KI-Antworten zu rekonstruieren
Sicherheitstests für Datenpipelines
Simulationen von Datenvergiftungen: Testet, ob das Einfügen bösartiger Trainingsdaten das KI-Verhalten verzerrt
Vorurteil & Fairness-Prüfung: Bewertet, ob Angreifer die Verzerrung des KI-Modells zur Manipulation ausnutzen können
Mensch-KI-Interaktion & API-Sicherheit
Prompte Injektionsangriffe: Tests, ob KI Schutzmaßnahmen über manipulierte Eingaben ignoriert
Testen von API-Missbrauch: Untersucht die API-Schwachstellen des KI-Modells (z. B. uneingeschränkter Datenabruf)
Schritt 3: Automatisieren des AI Red Teamings für Skalierbarkeit
Das manuelle Testen von KI-Schwachstellen in Cloud-Bereitstellungen ist ineffizient. Die Automatisierung hilft bei der Simulation groß angelegter gegnerischer Angriffe.
KI-Sicherheit nutzen & Adversarial Testing Tools
Garak: Open-Source-Tool für Adversarial Testing für LLM-Sicherheit
PyRIT (Python Risk Identification for Generative AI): Simuliert Umgehungs- und Modellextraktionsangriffe
Microsoft Gegenpass: KI-Sicherheitstests für Machine Learning-Modelle
Adversarial Robustness Toolbox (ART): Simuliert gegnerische KI-Angriffe und -Abwehrmaßnahmen
Schritt 4: Implementieren Sie eine kontinuierliche KI-Risikoüberwachung & Antwort
KI-Rotteamarbeit ist kein einmaliger Test msgid: content.children.65.children.0.value
Laufende KI-Rotteam-Strategien
Richten Sie den Austausch von KI-Bedrohungsinformationen ein: Verfolgen Sie die sich entwickelnden Bedrohungen durch MITRE ATLAS und die OWASP AI Top 10.
Führen Sie kontinuierliche KI-Sicherheitstests ein: Integrieren Sie Adversarial Testing in CI/CD-Pipelines.
Entwickeln Sie ein automatisiertes Risikobewertung für KI: Priorisieren Sie KI-Schwachstellen mit hohem Risiko für die Behebung.
Schritt 5: Ausrichtung des KI-Red-Teaming mit Governance und Compliance
Über die Sicherheit hinaus muss das KI-Red-Teaming die regulatorischen und ethischen KI-Richtlinien unterstützen, um die Einhaltung zu gewährleisten.
Wichtige KI-Sicherheit & Compliance-Standards
NIST KI-Risikomanagement-Framework (AI RMF): Best Practices für die KI-Sicherheit
EU-KI-Rechtsakt: Compliance-Anforderungen für KI-Anwendungen mit hohem Risiko
SOC 2, DSGVO, CCPA: Schützen Sie KI-gesteuerte personenbezogene Daten
Integration des KI-Red-Teaming in das Enterprise Risk Management (ERM)
Melden Sie die Ergebnisse an KI-Governance-Teams: Orientieren Sie sich an ethischen und verantwortungsvollen KI-Prinzipien.
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Binden Sie Sicherheits-, Data-Science- und Compliance-Teams in das KI-Risikomanagement ein.
Wie verbessert Wiz Ihre KI-Sicherheit?
Wiz bietet eine umfassende Cloud-Sicherheitsplattform, die ihre Fähigkeiten erweitert, um KI-Infrastruktur mit seinen KI-Sicherheitsposture-Management (AI-SPM).
Durch das zentralisierte KI-Sicherheits-Dashboard Wiz KI-SPM bietet Ihnen:
Eine KI-Stückliste (AI BOM): Eine detaillierte Karte Ihrer KI-Komponenten und -Abhängigkeiten, die einen klaren Einblick in Ihr gesamtes Ökosystem bietet
Erkennung von Fehlkonfigurationen: Automatisierte Identifizierung von Sicherheitslücken in KI-Pipelines und Cloud-Diensten, die Ihnen helfen, Schwachstellen zu beheben, bevor sie eskalieren
Analyse des Angriffspfads: Visualisierung potenzieller Routen, die Angreifer nutzen könnten, um KI-Sicherheitsrisiken auszunutzen, um ein fundierteres Risikomanagement zu ermöglichen
KI-gestützte Untersuchung: Beschleunigen Sie Ihre KI-Red-Teaming-Bemühungen mit Mika AI, das Ihnen hilft, potenzielle Schwachstellen schnell zu untersuchen, komplexe Angriffsszenarien zu verstehen und umsetzbare Sanierungshilfen in natürlicher Sprache zu erhalten.
Automatisierte Antwort: Wenn KI-Red-Teaming kritische Schwachstellen aufdeckt, wird die Wiz SecOps KI-Agent kann automatisch triagieren, untersuchen und Reaktionsabläufe einleiten – wodurch die Zeit von der Erkennung bis zur Behebung verkürzt wird
Durch die Integration dieser Fähigkeiten implementiert Wiz AI-SPM nicht nur die besten Praktiken der KI-Sicherheit, sondern vereinfacht auch die fortlaufende Überwachung und das automatisierte Risikomanagement für Ihre Organisation - und gewährleistet eine robuste KI-Governance.
Was kommt als nächstes?
KI-Red-Teaming wird zu einer wichtigen Sicherheitsfunktion für Unternehmen, die sich für den Schutz ihrer KI-Einführung einsetzen, insbesondere angesichts steigender regulatorischer Anforderungen. Obwohl sich das Feld ständig weiterentwickelt, gibt es nach wie vor Herausforderungen wie komplexe Angriffe, kontextbezogene Interoperabilität und mangelnde Standardisierung.
Eine Sicherheitsplattform wie Wiz kann Ihnen dabei helfen, bei den besten Praktiken der KI-Sicherheit voranzukommen, indem sie Ihre Abwehr stärkt und eine kontinuierliche Verbesserung sicherstellt. Bereit, mehr zu erfahren? Besuchen Sie
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