Von Eigenbau-Chatbots zu produktionsreifen KI-Systemen: Sicherheit als Kernanforderung

Einleitung

Die rasante Verbreitung von Chatbots auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) verlockt viele Unternehmen zu Eigenentwicklungen. Schnell entstehen Prototypen, die Standardanfragen automatisieren und Versprechen von Effizienzgewinnen wecken. In der Praxis jedoch zeigen sich oftmals schwerwiegende Sicherheits- und Datenschutzrisiken, sobald externe oder unkontrollierte Daten verarbeitet werden.

Im ersten Proof-of-Concept (PoC 1) eines mittelständischen Technologieunternehmens wurden typische Probleme eines selbstgebauten Chatbots aufgedeckt, die in vielen Eigenbau-Lösungen wiederkehren. Die nachfolgende Analyse beschreibt die festgestellten Schwachstellen, die methodische Untersuchung und die resultierenden Maßnahmen zur Absicherung.

Problem: Wo der Eigenbau-Chatbot versagte

Der Prototyp sollte Kundenservice-Anfragen automatisieren und das interne IT-Team setzte ihn innerhalb weniger Wochen produktiv ein. Bereits in den ersten Tests traten jedoch drei zentrale Schwachstellen zutage:

1. LLM-Jailbreaks und Prompt-Injection

Mittels Suffix-Angriffen, „Do Anything Now“-Prompts (DAN) und PromptInject-Techniken ließ sich das Modell dazu bringen, Sicherheitsrichtlinien zu umgehen und unzulässige Ausgaben zu erzeugen. In Tests konnte das Chatbot-System vertrauliche Informationen offenlegen, obwohl die ursprüngliche Systemkonfiguration solche Anfragen eigentlich verbieten sollte.

2. Exzessive Datenexposure

Beim Abrufen von Dokumenten aus der hausinternen Wissensdatenbank erfolgte eine vollständige Übertragung aller Inhalte ins Frontend. Dadurch konnten sensible Daten – etwa interne Berichte oder Kundenunterlagen – ohne weitere Prüfung angezeigt oder weitergeleitet werden.

3. Fehlende Access- und Content-Guardrails

Im PoC 1 gab es keine feingranularen Rollenrechte (RBAC), sodass selbst Nutzer mit Basiszugang ungehindert auf alle Daten zugreifen konnten. Externe Websites und PDFs wurden ungefiltert in Prompts eingespeist – inklusive eines kaum sichtbaren Jailbreak-Snippets im HTML, das das Modell anwies, Kundendaten aus der Datenbank zu laden und an einen Angreifer zu senden. Ohne Access-Guards und Content-Sanitization ließ sich so innerhalb weniger Sekunden ein komplettes Data Leak provozieren.

„Ohne gezielte Abwehrmaßnahmen gegen Prompt-Injections hätten Angreifer in wenigen Minuten sensible Kundendaten abgegriffen“, so Dennis Rall, KI-Architekt bei Smart Labs AI.

Lösung im PoC 1

Das Proof-of-Concept gliederte sich in drei Phasen:

1. Security Assessment & Angriffssimulation

   • Identifikation relevanter Jailbreak-Methoden (Suffix Attacks, DAN, PromptInject)
   • Analyse der Datenpfade beim Dokumentenabruf und E-Mail-Handling

2. Implementierung von Verteidigungsmechanismen

   • Perplexity-Filter: Automatisches Blockieren von Abfragen mit ungewöhnlich hoher Modell-Unsicherheit
   • Judge-LLM: Moderationsmodell zur Erkennung und Abweisung manipulativer Prompts
   • Spotlighting: Markierung externer Inhalte als „untrusted source“
   • RBAC & Output-Filter: Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Whitelists für erlaubte Dokumentausschnitte

3. Validierung & Stresstests

   • Realitätsnahe Penetrationstests
   • Live-Simulation von Datenlecks und Governance-Checks

Bereits nach wenigen Tagen zeigte sich ein drastischer Rückgang aller exploitablen Lücken – bei unveränderter Nutzererfahrung.

Learnings: Diese Muster treten häufig auf

1. Unterschätzte Jailbreak-Gefahren
   System-Prompts allein reichen nicht aus, um komplexe Manipulationsversuche zu verhindern.

2. Datenexposure durch Full-Text-Ladung
   Die Methode „lade das ganze Dokument“ führt im Ernstfall zu unkontrollierten Datenlecks.

3. Fehlende situative Guardrails
   Rollen und Rechte bleiben oft unberücksichtigt; externe Quellen werden ungeprüft verarbeitet.

„Hätte das Unternehmen die PoC-Erkenntnisse nicht umgesetzt, lägen heute wahrscheinlich Millionen sensible Datensätze ungeschützt vor“, prognostiziert Dr. Fraunholz.

Fazit

Der Sprung vom funktionsfähigen Prototyp zum produktionsreifen, sicheren KI-System ist größer als gedacht. Ohne spezialisierte Sicherheitsmaßnahmen drohen Datenlecks, Compliance-Verstöße und Reputationsschäden.

Smart Labs AI begleitet diesen Weg mit:

• Proof-of-Concept & Security Audit – rasche Identifikation von Chatbot-Schwachstellen
• Implementierung von Abwehrmechanismen – von Judge-LLMs bis RBAC
• Langfristiger Support – Updates, Monitoring und Weiterentwicklung

Interessiert? Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch unter kontakt@smart-labs.ai. Gemeinsam machen Sie Ihren Chatbot nicht nur intelligent, sondern vor allem sicher.