Angriffe auf KI-Systeme entstehen entlang der gesamten ML-Pipeline – und eskalieren schneller, als klassische Security reagieren kann. Wer erst eingreift, wenn ein Problem bereits akut ist, kommt zu spät. Effektive KI-Sicherheit identifiziert und schließt Angriffspfade frühzeitig.
Viele Tools greifen jedoch zu kurz, weil sie nur Teilbereiche wie Modelle, Daten oder Infrastruktur absichern. Die kritischen Übergänge zwischen den Angriffsphasen bleiben offen. Wirksame KI-Sicherheit erfordert eine durchgängige Absicherung aller Phasen.
Plattformen wie Wiz setzen genau hier an: Mit AI-SPM erkennen Sie Shadow AI, nutzen ein AI-BOM und machen risikoreiche Verbindungen zwischen Daten, Modellen und Services sichtbar.
Welche Tools dafür notwendig sind, lässt sich anhand von fünf klaren Kriterien bewerten – von Integration in Cloud- und DevOps-Umgebungen bis zur Compliance-Unterstützung.
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Auswahlkriterien für KI-Security-Tools
Der Markt für KI-Security ist unübersichtlich – und stark verzerrt. Ein Großteil der verfügbaren Inhalte fokussiert sich auf KI-gestützte SecOps-Tools, während Lösungen zur Absicherung von KI-Anwendungen selbst deutlich weniger sichtbar sind.
Behalten Sie beide Perspektiven im Blick: Tools, die Sicherheit mit KI verbessern, und solche, die KI-Systeme gezielt schützen. Im Folgenden stellen wir drei etablierte Plattformen mit breiten KI-Security-Funktionen vor – ergänzt durch fünf Open-Source-Tools, die spezifische Angriffsphasen in der ML-Pipeline adressieren.
3 KI-Security-Tools im Überblick
Die führenden KI-Security-Tools im Überblick: Funktionen, Anwendungsfälle und zentrale Auswahlkriterien – ohne Rangfolge.
1. Wiz
Wiz bietet ein dediziertes KI-Security-Tool innerhalb seiner einheitlichen Plattform. Es nutzt AI Security Posture Management (AI-SPM), um die gesamte Machine-Learning-Pipeline abzusichern. Im Gegensatz zu klassischen Security-Tools behandelt Wiz KI nicht als generischen Workload, sondern bietet Transparenz über Modelle, Trainingsdaten und KI-Services. So erkennen Sie Fehlkonfigurationen und Shadow AI zuverlässig.
Als Cloud Native Application Protection Platform (CNAPP) bietet Wiz nahtlose Integration mit den großen Cloud-Anbietern. Das ermöglicht eine durchgängige Sicht auf alle Systemebenen, bewertet Risiken kontextbasiert und unterstützt proaktive Sicherheitsmaßnahmen.
Wiz hat zahlreichen Kunden wie Genpact geholfen, vollständige Transparenz über Large Language Models (LLMs), Schwachstellen und Risiken zu erreichen – auch in komplexen Multi-Cloud-Umgebungen. Zero-Day-Schwachstellen konnten in weniger als sieben Tagen behoben werden.
Das Ergebnis: geringeres Gesamtrisiko und schnellere, sichere KI-Entwicklung.
Wichtige Funktionen:
Automatisierte KI-Asset-Erkennung: Wiz inventarisiert KI-Services, Technologien und SDKs vollständig und reduziert so blinde Flecken.
Kontinuierliche Risikobewertung: Die Plattform analysiert KI-Pipelines fortlaufend auf Fehlkonfigurationen, Schwachstellen und datenbezogene Risiken.
KI-Security-Dashboard: Priorisierte Übersicht aller KI-Sicherheitsrisiken für schnelle Entscheidungsfindung.
Überlegungen:
Die KI-Security-Funktionen von Wiz funktionieren am besten mit gängigen Cloud-KI-Services (wie AWS SageMaker oder Vertex AI) und verbreiteten SDKs. Bei stark individualisierten oder hybriden Architekturen kann zusätzlicher Tool-Einsatz erforderlich sein.
2. Adversarial Robustness Toolbox
Die Adversarial Robustness Toolbox (ART) ist die Python-Bibliothek der LF AI & Data Foundation. Sie ermöglicht es, die Widerstandsfähigkeit von KI-Modellen gegenüber adversarialen Angriffen systematisch zu testen und zu verbessern.
ART unterstützt alle wichtigen ML-Frameworks und Datentypen. Der Fokus liegt auf der Bewertung von Modellrobustheit gegenüber Angriffen wie Evasion, Poisoning oder Model Extraction.
Wichtige Funktionen:
Angriffs- und Verteidigungsmodule: ART unterstützt die meisten Module zur Simulation und Abwehr adversarialer Angriffe.
Unterstützung bei Daten und Framework: Dieses Tool ist kompatibel mit den großen ML-Frameworks, einschließlich TensorFlow. Es unterstützt außerdem Bilder, Tabellen, Audio und Video.
Messbar robust: ART bietet Metriken, Zertifizierungs-Tools und Verifizierungs-Tools. Damit messen und dokumentieren Sie die Resilienz von KI-Modellen objektiv.
Überlegungen:
ART spezialisiert sich auf Adversarial Robustness. Organisationen kombinieren es oft mit zusätzlichen Tools für Bereiche wie Datenschutz, Compliance oder sichere Bereitstellung.
Die Lernkurve kann steil sein, wenn Sie neu im Bereich Adversarial ML oder Security Testing sind.
3. Purple Llama
Purple Llama ist eine Open-Source-Initiative von Meta zur Verbesserung der Sicherheit generativer KI-Systeme. Der Schwerpunkt liegt auf LLM-Sicherheit und Trust-and-Safety-Mechanismen.
Die Plattform kombiniert Sicherheits-Benchmarks, Input- und Output-Kontrollen sowie Moderationsmechanismen.
Das Ziel: Bei Trust-und-Safety-Praktiken im offenen KI-Ökosystem einen neuen Standard setzen.
Wichtige Funktionen:
Llama Guard: Filtert unsichere Inhalte in Eingaben und Ausgaben.
Prompt Guard: Schützt vor Prompt Injection und verwandten Angriffen.
Code Shield: Analysiert KI-generierten Code auf Sicherheitsrisiken.
Überlegungen:
Fokus liegt auf LLMs. Andere KI-Systeme werden nur eingeschränkt unterstützt.
Projekt befindet sich noch in aktiver Weiterentwicklung.
4 weitere KI-Security-Tools nach ML-Angriffsphase
Neben umfassenden Plattformen gibt es spezialisierte Tools, die gezielt einzelne Angriffsphasen adressieren. Diese Perspektive hilft Ihnen, Sicherheitslücken entlang der gesamten ML-Pipeline systematisch zu identifizieren.
Auf der Suche nach modernen Tool9s? Lassen Sie sich von unserer Übersicht der besten Tools für KI-Sicherheit inspirieren.
1. NB Defense: Reconnaissance- und Initial-Access-Phase
NB Defense ist ein speziell entwickeltes Tool für Jupyter-Notebooks – ein häufiger Einstiegspunkt in der ML- und KI-Entwicklung. Verfügbar als JupyterLab-Extension und als Kommandozeilen-Interface, hilft es, Sicherheitsrisiken direkt in Notebooks oder über ganze Repositories hinweg zu identifizieren und zu beheben.
Wichtige Funktionen:
Erkennung sensibler Daten und Credentials: NB Defense identifiziert versteckte API-Keys, Authentifizierungs-Tokens und andere sensible Credentials in Notebook-Code oder Outputs.
Scanning von personenbezogenen Daten (PII): Dieses Tool scannt Code und Outputs auf personenbezogene Daten (PII) und andere sensible Daten.
Dependency-Vulnerability-Scanning: Es scannt außerdem auf Schwachstellen in importierten ML-Frameworks und Bibliotheken.
Überlegungen:
Fokus auf statischer Analyse
Keine Runtime-Überwachung oder Angriffserkennung
2. Garak: Model-Manipulation- und Evasion-Phase
Garak ist ein Red-Teaming-Framework für LLMs. Es simuliert gezielt Angriffe, um Schwachstellen wie Datenlecks oder Jailbreaks aufzudecken.
Wichtige Funktionen:
Adaptive Angriffsgenerierung: Garak verwendet ein flexibles Framework mit Generators, Probes, Detectors und Buffs. Es erstellt und passt Angriffsstrategien basierend auf Modellantworten an.
Plug-in-basierte Erweiterbarkeit: Dieses Tool ermöglicht Ihnen, benutzerdefinierte Probes und Detectors für spezialisierte Angriffsszenarien zu entwickeln und zu integrieren.
Umfassende Modellkompatibilität: Garak unterstützt die Integration mit vielen LLM-Anbietern – einschließlich OpenAI, Hugging Face, Cohere und Replicate. Es unterstützt außerdem benutzerdefinierte Python-Modelle.
Überlegungen:
Garak hat seinen Fokus klar auf LLMs. Andere KI-Modelle (wie Vision- oder Structured-Data-Modelle) haben eingeschränkte Unterstützung.
Diese Lösung identifiziert Schwachstellen, automatisiert aber keine Verteidigungsmaßnahmen und implementiert keine Echtzeit-Schutzmechanismen.
3. Privacy Meter: Data-Poisoning- und Supply-Chain-Attacks-Phase
Privacy Meter ist eine Python-Bibliothek, die Datenschutzrisiken in KI-Modellen bewerten kann. Es analysiert, inwieweit Modelle sensible Trainingsdaten preisgeben können.
Wichtige Funktionen:
Aggregierte und individuelle Datenschutzrisiko-Berichterstattung: Privacy Meter liefert detaillierte Berichte, die sowohl das Gesamt- als auch das Pro-Dataset-Datenschutzrisiko bewerten.
Flexible Bedrohungsmodellierung: Dieses Tool ermöglicht es Ihnen, Datenschutzrisiken unter verschiedenen Angreifer-Fähigkeiten und Zugriffsebenen zu bewerten – einschließlich Black-Box-, White-Box- und Federated-Learning-Szenarien.
Automatisierte Datenschutzrisiko-Visualisierung: Privacy Meter plottet automatisch ROC-Kurven und quantifiziert die Area Under the Curve, um die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Angriffe darzustellen.
Überlegungen:
Diese KI-Security-Lösung führt statische Analysen an trainierten Modellen und Datasets durch. Der Fokus liegt klar auf Datenschutz.
Keine Echtzeitüberwachung oder Angriffsprävention.
4. Viper: Post-Exploitation- und Lateral-Movement
Viper ist eine Plattform für Red-Teaming und Angriffssimulation. Sie hilft, komplexe Angriffsszenarien über mehrere Systeme hinweg zu analysieren.
Wichtige Funktionen:
Post-Exploitation-Modul-Bibliothek: Die Plattform von Viper enthält über 100 integrierte Module. Sie decken Persistence, Privilege Escalation, Credential Harvesting, Lateral Movement und mehr ab.
Modulare Erweiterbarkeit: Sie unterstützt Python-basierte Plug-in-Entwicklung und anpassbare Workflows.
Automatisierung durch KI-Agents: Viper bietet KI-Agent-Orchestrierung. Ihr Security-Team kann damit Automatisierung nutzen, um Red Teaming effizienter zu gestalten.
Überlegungen:
Fokus auf Analyse, nicht auf Prävention
Geeignet für erfahrene Security-Teams
Auswahlkriterien für KI-Security-Lösungen
Die Auswahl geeigneter KI-Security-Tools hängt stark von Ihrer Infrastruktur und Ihrem Risikoprofil ab. Die folgenden Kriterien helfen Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen:
Integration mit Cloud- und DevOps-Pipelines
Ein effektives KI-Security-Tool integriert sich nahtlos in CI/CD-Prozesse. So lassen sich Sicherheitsprüfungen automatisieren und Risiken früh im Entwicklungsprozess erkennen.
Wiz, die erste CNAPP-Plattform mit AI Security Posture Management (AI-SPM), lässt sich nahtlos integrieren, sowohl in Cloud-nativen Umgebungen als auch in DevOps-Workflows.
Compliance und regulatorische Unterstützung
Ihre KI-Security-Plattform sollte Ihnen helfen, regulatorische Anforderungen wie DSGVO und CCPA sowie andere branchenspezifische Standards zu erfüllen. Das umfasst die Automatisierung von Compliance-Prüfungen, die Identifizierung sensibler Daten und die Bereitstellung von Audit-Trails.
Wiz unterstützt Compliance-Automatisierung für NIST und andere Frameworks. Es bietet außerdem Tools, die automatisch sensible Trainingsdaten erkennen und schützen.
Umfassende Transparenz und Shadow-AI-Erkennung
Security-Teams brauchen Tools, die automatisch alle KI-Assets erfassen – einschließlich Modelle, Services und SDKs. Das verhindert nicht autorisierte oder undokumentierte KI-Nutzung durch Shadow AI. Erstellen Sie ein Inventar Ihrer KI-Ressourcen oder ein AI Bill of Materials (AI-BOM), um die Risiken unüberwachter KI-Deployments zu reduzieren.
Fehlkonfigurations- und Schwachstellenmanagement
Suchen Sie nach Tools, die sichere Konfigurations-Baselines durchsetzen – idealerweise mit integrierten Regeln für KI-Services, um Ihrem Security-Team Arbeit zu ersparen. Kontinuierliches Scanning und Priorisierung von Risiken sorgen dafür, dass sich Teams auf die kritischsten Probleme konzentrieren können.
Angriffspfad-Analyse
Die effektivsten Lösungen identifizieren nicht nur einzelne Schwachstellen, sondern analysieren komplette Angriffspfade über Systeme, Identitäten und Daten hinweg.
Wiz AI Security: Einheitliche Transparenz und Kontrolle
Wiz ermöglicht es Security-Teams, KI-Systeme zentral zu überwachen und Risiken proaktiv zu steuern.
Während KI zunehmend in geschäftskritische Prozesse integriert wird, liefert Wiz die notwendige Transparenz, um Risiken wie Modelldiebstahl oder Prompt Injection gezielt zu adressieren.
Durch die Integration von AI-SPM in die Cloud-Umgebung verbindet Wiz Modelle, Daten und Identitäten in einer konsistenten Sicherheitsansicht.
Das Ergebnis:
Frühe Erkennung von Shadow AI
Validierung von AI-BOMs
Proaktive Neutralisierung von Angriffspfaden
Für eine detaillierte Analyse Ihrer KI-Sicherheitslage können Sie ein kostenloses 1:1-KI-Security-Assessment vereinbaren. In unserem KI-Security-Assessment-Beispielbericht werfen wir einen genaueren Blick darauf, welche Risiken AI-SPM erkennen kann und wie Sie diese mit Wiz adressieren.
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