Testobjekt generative KI

    KI-/LLM-Pentest

    KI- und LLM-Pentest planen: Modelle, Prompts, Datenquellen, Tools, Agentenrechte und klassische Anwendungssicherheit gemeinsam abgrenzen.

    Redaktionell geprüft: 25. August 2026 8 Min. Lesezeit

    Typischer Prüffokus

    Was bei diesem Testobjekt untersucht wird

    01

    Eingaben und Kontext

    Prompt Injection, Systemanweisungen, hochgeladene Inhalte, Retrieval-Quellen und Trennung nicht vertrauenswürdiger Daten.

    02

    Daten und Ausgaben

    Offenlegung sensibler Informationen, unsichere Weiterverarbeitung, Mandantentrennung und kontrollierte Ausgabeformate.

    03

    Tools und Agenten

    Berechtigungen, externe Aktionen, Erweiterungen, API-Aufrufe und Begrenzung eigenständig ausgeführter Schritte.

    Was in den Scope gehört

    • Modelle, Provider und bereitgestellte Versionen
    • Systemprompts und Orchestrierungslogik
    • RAG-Quellen und Wissensspeicher
    • Tools, Plugins und Agentenaktionen
    • Benutzerrollen und Mandantengrenzen
    • Web-, API- und Cloud-Komponenten

    Was Auftraggeber vorbereiten

    • Testkonten für unterschiedliche Rollen
    • Architektur- und Datenflussübersicht
    • Katalog erlaubter und verbotener Aktionen
    • Nicht produktive Testdaten
    • Kosten-, Raten- und Aktionslimits
    • Bewertungskriterien für reproduzierbare Funde

    Wichtige Abgrenzung

    Was nicht automatisch mitgeprüft wird

    Ein KI-/LLM-Pentest kann keine allgemeine Fehlerfreiheit oder faktische Richtigkeit des Modells garantieren. Klassische Anwendung, API, Cloud und Lieferkette bleiben eigene Prüfflächen und müssen mitbetrachtet werden.