Red Teaming als Eckpfeiler der KI-Compliance

KI-Systeme spielen in allen Branchen zunehmend eine zentrale Rolle bei kritischen Vorgängen. Gleichzeitig steigen die Sicherheitsrisiken durch den Einsatz der künstlichen Intelligenz rapide.

Red Teaming hat sich als Eckpfeiler zum Schutz von KI etabliert – insbesondere, wenn agentenbasierte KI immer stärkeren Einzug in Unternehmen hält. Multi-LLM (Large Language Models)-Systeme treffen autonome Entscheidungen und führen Aufgaben ohne menschliches Zutun aus. Diese neu gestaltete IT-Umgebung birgt Komplexität, neuartige Schwachstellen und den dringenden Bedarf an Transparenz bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI mit sich.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitsbewertungen muss sich Red Teaming für KI mit der dynamischen, adaptiven und oft undurchsichtigen Natur moderner KI-Systeme auseinandersetzen. Die Fehlersuche muss über Code und Infrastruktur hinausgehen und untersuchen, wie KI-Modelle mit mehrdeutigen Eingaben, schädlichen Eingabeaufforderungen sowie neuartigen Angriffsvektoren in Form von Data Poisoning, Prompt Injection und Backdoor Exploits umgehen. Red Teams erstellen Szenarien, um solche Schwachstellen zu testen, während Blue Teams das Systemverhalten überwachen, die Auswirkungen bewerten und Sicherheitsvorkehrungen implementieren, die auf LLMs und autonome Entscheidungsumgebungen zugeschnitten sind.

Die Akzeptanz agentenbasierter KI und deren Komplexität

Die zunehmende Verbreitung agentenbasierter KI verändert die Angriffsflächen von Organisationen grundlegend. Im Unterschied zu Assistenten mit einem einzelnen LLM bestehen diese Systeme aus miteinander verbundenen Agenten mit komplexen Arbeitsabläufen und Abhängigkeiten, die sich mit klassischen Black Box-Tests nur unzureichend erfassen lassen. Diese Komplexität erhöht das Risiko erheblich, da die Kompromittierung eines einzelnen Agenten – etwa durch Prompt Injection oder Schwachstellen in der Eingabeverarbeitung – weitreichende Auswirkungen auf den gesamten Multi Agenten-Workflow haben kann und die Integrität kompletter KI-gestützter Prozesse untergräbt.

Um diesen Risiken zu begegnen, müssen Unternehmen ihren Ansatz für Sicherheitsbewertungen neu ausrichten und agentenbasierte KI-Systeme ganzheitlich betrachten. Statt isolierter Tests einzelner Komponenten gilt es zu analysieren, wie Agenten interagieren, welche Informationen ausgetauscht werden und wo kritische Grenzen verlaufen. Durch mehr Transparenz und tiefere Systemkenntnisse im Red Teaming lassen sich Abhängigkeiten und Kettenausfälle realistisch simulieren, und darauf aufbauend können Sicherheitsteams Bedrohungen besser antizipieren und robustere Schutzmaßnahmen für komplexe KI-Workflows entwickeln.

KI-Transparenz als Katalysator für effektives Red Teaming

Transparenz ist für einen sicheren und konformen KI-Einsatz unerlässlich. Sie verbindet traditionelles Red Teaming mit den einzigartigen Herausforderungen moderner KI-Systeme, indem sie sowohl das Modellverhalten als auch die internen Systeminteraktionen offenlegt. Dieser Überblick ermöglicht Testern den Wechsel von einem Black Box-Testansatz, bei dem sie keinen Einblick in die internen Prozesse von KI-Systemen haben, zu einem Grey Box-Ansatz. Dabei können sie aufgrund zumindest teilweiser Kenntnisse der internen Architekturen gezielt auf wahrscheinliche Schwachstellen eingehen und Echtzeitanalysen durchführen, um subtilere Schwachstellen aufzudecken. Das Ergebnis sind umfassendere Risikobewertungen und proaktive Sicherheitsverbesserungen.

Diese Transparenz ist dabei nicht nur eine bewährte Vorgehensweise, sondern auch eine gesetzliche Vorschrift. Rahmenwerke wie der AI Act in der EU, das NIST-KI-Risikomanagement-Framework und OWASP verlangen eine klare Dokumentation und Rückverfolgbarkeit von KI-Komponenten. Diese Klarheit vereinfacht Audits, erleichtert die Rechenschaftspflicht und hilft dabei, Verzerrungen zu erkennen und zu minimieren. Ohne Transparenz werden Compliance-Bemühungen kostspielig und kompliziert. Nach EU-Recht drohen Strafen von bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des weltweiten Umsatzes.

Red Teaming setzt auf die Techniken der Angreifer

Im KI Red Teaming spielt das Aufspüren von Lücken in KI-Anwendungen eine zentrale Rolle, die von Malware-Akteuren durch ausgefeilte Techniken ausgebeutet werden können. Diese Angriffsmethoden lassen sich in unterschiedliche Kategorien einteilen, die jeweils auf unterschiedliche Aspekte großer Sprachmodelle abzielen: 

• Angriffe über Prompt Injection: Hierbei werden gezielt formulierte Eingabeaufforderungen eingesetzt, die dazu dienen, die Ausgaben von Large Language Modells (LLMs) zu manipulieren. Dabei nutzen die Angreifer die Abhängigkeit der LLMs von User-Prompts aus.
  
• Evasion-Angriffe: Durch subtile Veränderungen von Eingabedaten werden KI-Modelle zu falschen Schlussfolgerungen gebracht. Solche Angriffe können zu Fehlklassifizierungen ohne spezielle Kenntnis der internen Funktionsweise des LLMs führen.
  
• Frage-basiertes Jailbreaking: Bei dieser ausgefeilten Angriffsmethode werden Schwachstellen in LLMs ausgebeutet, indem iterativ verfeinerte Abfragen mit minimalen Änderungen zum Einsatz kommen und bestehende Schutzmechanismen umgehen.
  
• Manipulatives Prompt Engineering: Diese Technik setzt auf den Einsatz von Triggerwörtern oder -phrasen in Prompts, um den Entscheidungsprozess von LLMs gezielt zu steuern oder zu übernehmen.
  
• Objektive Manipulation: Durch bösartige Prompts sind Malware-Akteure in der Lage, das Verhalten großer Sprachmodelle zu kompromittieren oder manipulieren.
  
• Prompt Leaking: Durch diese Technik versuchen Angreifer LLMs zu hintergehen indem  schädliche Payloads als harmlose Anfragen oder Dateneingaben interpretiert werden.
  
• Backdoor-Angriffe: Hierbei werden Mechanismen in ein Modell eingebettet, um gezielt bestimmte Ausgaben oder Verhaltensweisen auszulösen.

All diese Angriffsmethoden unterstreichen die Notwendigkeit robuster Sicherheitsvorkehrungen für KI-Modelle.

Zukunftsorientiertes KI-Red Teaming

Mit der Weiterentwicklung von KI-Systemen hin zu multimodalen, autonomen Architekturen mit vernetzten Agenten wächst nicht nur die Komplexität, sondern auch die Angriffsfläche erheblich. Adversarial Attack-Methoden wie Prompt Injection, Evasion-Angriffe oder Backdoor-Angriffe zeigen, wie große Sprachmodelle gezielt manipuliert, getäuscht oder in ihrem Verhalten kompromittiert werden können – häufig ohne tiefen Einblick in die interne Funktionsweise der Modelle. Da bereits eine einzelne Schwachstelle ausreichen kann, um Workflows zu beeinflussen, stoßen klassische Sicherheitsbewertungen zunehmend an ihre Grenzen.

Zukunftsfähiges KI Red Teaming muss dieser Entwicklung Rechnung tragen und Transparenz, tiefes Systemverständnis sowie Einblicke in Agenteninteraktionen und kritische Abhängigkeiten miteinander verbinden. Der Übergang zu Gray Box-Tests ermöglicht es, komplexe Angriffsszenarien realitätsnah zu simulieren, versteckte Schwachstellen proaktiv aufzudecken und gleichzeitig Compliance, Audit-Trails und die Erkennung von Verzerrungen zu verbessern. Damit wird Red Teaming zu einem zentralen Fundament für den Aufbau sicherer, konformer und vertrauenswürdiger KI-Systeme – und zu einem entscheidenden Faktor für Unternehmen, die im KI-geprägten Umfeld Vertrauen und technologische Führungsfähigkeit sichern wollen.