Wenn KI-Prozesse laufen lernen, aber der Sicherheitsgurt fehlt: Neue Spielregeln für LLM-Agenten!

KI-Agenten auf Basis von Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Prozessautomatisierung. Doch mit wachsender Autonomie entstehen neue Angriffsflächen und völlig unbekannte Risiken. Dieses Whitepaper zeigt kritisch und praxisnah, wie Unternehmen LLM-Sicherheit systematisch in ihre KI-Strategie integrieren können, um Chancen sicher zu nutzen statt zum Spielball von Cyberangriffen zu werden.
Wenn KI-Prozesse laufen lernen, aber der Sicherheitsgurt fehlt: Neue Spielregeln für LLM-Agenten!

Neugier als Sicherheits-Booster: Warum Vorreiter jetzt anders denken müssen

Der Einsatz autonomer KI-Agenten ermöglicht Unternehmen neue Wege, birgt aber auch Unsicherheiten. Wer Verantwortung abgibt, muss doppelt so wachsam agieren. Nur wer Risiken bei KI-Prozessen gezielt erkennt und adressiert, kann nicht nur effizient, sondern auch sicher agieren – und wird Vorreiter bei AI-Sicherheit.

ℹ️ Die Section unterstreicht die Notwendigkeit, KI-Sicherheitsfragen kritisch und aktiv anzugehen, sobald KI-Agenten mehr Autonomie erhalten.

Blind vertraut – hoch verloren: Warum alte Denkmuster jetzt gefährlich sind

Viele Unternehmen verlassen sich weiterhin auf klassische Schutzmechanismen und unterschätzen die Anfälligkeit von LLM-Agenten. Angriffe wie Prompt Injection, Datenabfluss oder unerwartete Entscheidungen durch Agenten sind ernstzunehmende Risiken[1]. Wer nicht umdenkt, riskiert Kontrollverlust.

ℹ️ Traditionelle IT-Sicherheitsstrategien versagen oft bei LLM-Agenten. Neue Angriffspunkte erfordern ein Umdenken im Sicherheitskonzept.

Marktblick und Risiken: LLM-Sicherheitsherausforderungen 2025 (Teil 1)

  • Prompt Injection gilt als zentrales Risiko: Manipulierte Eingaben können KI-Agenten aushebeln[1].
  • Unzureichende Prüfungen führen dazu, dass sensible Daten versehentlich nach außen gelangen.
  • Multi-Agenten-Systeme und neue Arbeitsweisen wie RAG erhöhen die Komplexität und Angriffsfläche[2].

💡 Unternehmen müssen Angriffsmodelle gezielt auf LLM-spezifische Risiken anpassen. Faktoren wie Skalierung, Schnittstellen und Agentenrechte erfordern neue Maßnahmen.

Marktblick und Risiken: LLM-Sicherheitsherausforderungen 2025 (Teil 2)

  • Offene Schnittstellen können Einfallstore schaffen und müssen gesondert geschützt werden.
  • Supply-Chain-Angriffe sind möglich, wenn externe Modelle, Bibliotheken oder Daten unzureichend geprüft werden[3].

ℹ️ Die Section verdeutlicht, dass Sicherheitsarchitektur für LLM-Agenten auch externe Komponenten und Lieferketten aktiv einbeziehen muss.

Lösungswege im Vergleich: Prinzipien, Fallstricke und Marktansätze (Teil 1)

  1. Klassische Perimeter-Sicherheit reicht nicht aus. LLM-Agenten brauchen Zero-Trust, Input-Validierung, Rollentrennung und Output-Checks[4].
  2. Guardrails und Adversarial Training erhöhen die Robustheit. Schutzmechanismen müssen sowohl auf Model- als auch auf Anwendungsebene greifen[5].

✓ Dos & ✗ Don’ts Dos & ✗ Don’ts

  • ✓ Schutzmaßnahmen wie Validierung und Adversarial Training implementieren
  • ✓ Agentenrechte regelmäßig überprüfen und trennen
  • ✗ Nur auf klassische Firewall-Konzepte verlassen
  • ✗ Risiken ausschließlich auf Modellebene adressieren

Lösungswege im Vergleich: Prinzipien, Fallstricke und Marktansätze (Teil 2)

  1. Monitoring & Human-in-the-Loop: Echtzeitüberwachung, Protokollierung sowie menschliche Kontrolle sind für hochautonome Systeme essenziell.
  2. Strikte Kontrolle der Software Bill of Materials (SBOM) schützt vor Lieferkettenrisiken.[6]
  3. Kommerzielle Tools (z.B. Wiz, Confident AI) bieten Red Teaming, Schwachstellenanalysen und Policy Management, aber eigene Governance bleibt unerlässlich[2][7].

ℹ️ Die Maßnahmen verteilen sich auf Technik, Prozesse und Governance. Kommerzielle Tools bieten Hilfestellung, ersetzen jedoch keine unternehmensspezifische Sicherheitsstrategie.

Best Practices & Learnings: Was machen Pioniere anders?

  • Die OWASP Top 10 2025 gelten als Branchenstandard: Risiken wie Schlüsselmanagement, Zugriffstrennung oder restriktive Agentenrechte stehen im Fokus[1][2].
  • Red Teaming, Monitoring und Policy Controls sind Teil des Alltags.
  • Best-in-Class-Unternehmen setzen auf SBOM, führen Adversarial Testing auch in Produktion durch und verbinden menschliche Überwachung mit automatisiertem Monitoring[3][7].
  • Fälle wie OpenAI Jailbreaking zeigen: Technik und Governance müssen Hand in Hand gehen.

💡 Pioniere arbeiten systematisch sowohl technisch als auch organisatorisch – und verlassen sich nicht auf punktuelle Lösungen.

Der Aha-Moment: Wenn Sicherheit zum KI-Innovationsbooster wird

Mit einer durchdachten Sicherheitsstrategie kann LLM-Automatisierung zum Innovations- und Vertrauensfaktor im Unternehmen werden. Wer Standards und Frameworks integriert, fördert Innovation sowie Schutz.

ℹ️ Diese Section zeigt, wie LLM-Sicherheit die digitale Transformation und das Vertrauen in automatisierte KI-Prozesse stärkt.

Jetzt loslegen: Ihre KI-Agenten nachhaltig absichern!

  • Nutzen Sie das OWASP Top 10 Framework und evaluieren Sie Ihre Agenten-Lösungen anhand der aktuellen Risiken.
  • Führen Sie ein Red-Teaming oder Schwachstellen-Assessment durch – intern oder mit spezialisierten Partnern.
  • Etablieren Sie verbindliche Prozesse für Monitoring, Data Provenance und menschliche Supervision.
  • Kontaktieren Sie unsere Expert:innen für maßgeschneiderte Workshops zur sicheren KI-Automatisierung in Ihrem Unternehmen.
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Quellen

  1. OWASP Top 10: LLM & Generative AI Security Risks
  2. LLM Security for Enterprises: Risks and Best Practices | Wiz
  3. OWASP Top 10 for LLM Applications & Generative AI, Updates 2025
  4. OWASP Top 10 2025 for LLM Applications: Risks and Mitigation
  5. OWASP Top 10 Risk & Mitigations for LLMs and Gen AI Apps 2025 – Strobes Security
  6. LLM Security: Top 10 Threats & Best Practices – Aqua Security
  7. The OWASP Top 10 for LLMs 2025: How GenAI Risks Are Evolving | HackerOne
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