AI Red Teaming – so kommen Sie Angreifern zuvor
Angriffe auf AI-Systeme sind keine Theorie mehr, sondern Realität. Von Jailbreaks und Prompt-Injection bis hin zu Datenlecks und Manipulation von AI-Agenten: Angreifer können Systeme, die bislang als sicher galten, ganz leicht sprachbasiert manipulieren. Herkömmliche Penetrationstests bieten hier keine effektive Vorsorge. Das Verhalten von AI ist nicht vorhersehbar und AI-spezifische Schwachstellen sind in jedem Kontext anders. Zudem birgt jedes neue Update und jede Integration ein Risiko.
In dieser Session erkunden wir, weshalb AI einen ganz neuen Red-Teaming-Ansatz erfordert. Beispiele aus der Praxis zeigen, dass selbst die anspruchsvollsten Modelle Tests unter Angriffsbedingungen nicht standhalten können und warum kontinuierliches Red Teaming für sämtliche Modelle, Anwendungen und Agenten nun unerlässlich ist. Wir erklären, wie Red Teaming funktioniert – vom simulierten Außerkraftsetzen der Sicherheitskontrollen über die Datenausschleusung bis hin zur Aufdeckung kontextspezifischer Schwachstellen, die sich erst bei der Bereitstellung zeigen.
Die Themen:
- Wie das nichtdeterministische Verhalten der AI herkömmliche Red-Teaming-Modelle aushebelt
- Die gängigsten Angriffsvektoren im heutigen Umfeld
- Wie sich Sicherheitslücken je nach Modell, Anwendung und Agent unterscheiden
- Wie kontinuierliches Red Teaming Vertrauen bei Entwicklern, Führungskräften und Kunden aufbaut
Seien Sie dabei, um zu sehen, wie AI Red Teaming verborgene Schwachstellen in praxisrelevante Einblicke verwandelt, damit Sie Ihr Unternehmen sichern können, bevor Angreifer eine Chance haben.