Attack Surface
Exposed Asset & Attack Surface Prioritizer
Systematische Erfassung und Priorisierung exponierter KI-Assets mit risiko-basierter Handlungsempfehlung.
Note: Diese Inhalte sind generische Umsetzungshilfen und ersetzen keine Rechtsberatung, keine aufsichtsrechtliche Auslegung, keine aufsichtsverbindliche Einreichung und keine institutsspezifische Prüfung.
3
Kritische Exposition
5
Hohe Exposition
2
Mittlere Exposition
10
Assets gesamt
| Asset | Exposition | KI-spezifisches Risiko | Priorität | Aktueller Schutz | Empfehlung |
|---|---|---|---|---|---|
| Öffentlich zugängliche KI-API-Endpunkte | kritisch | Prompt-Injection, Model Extraction, Denial-of-Service |
95
/ 100
|
API-Gateway, Rate-Limiting | KI-spezifisches API-Security-Gateway mit Input-Validierung und Anomalieerkennung. |
| KI-Modell-Repository (Modellgewichte, Trainingsdaten) | kritisch | Model Poisoning, Data Exfiltration, Unbefugter Zugriff auf geistiges Eigentum |
98
/ 100
|
Zugriffskontrolle, Verschlüsselung | Zero-Trust-Architektur für Modell-Repository, Encryption-at-Rest, Zugriffsaudit. |
| Cloud-AI-Dienste (Third-Party-ML-Plattformen) | hoch | Supply-Chain-Angriff, Datenabfluss durch API-Nutzung, Vendor Lock-In |
85
/ 100
|
Vertragliche Regelungen, grundlegende Zugriffskontrollen | Erweiterte KI-Cloud-Security-Controls, regelmässige Third-Party-Assessments. |
| KI-Entwicklungsumgebungen (Jupyter, MLFlow, Training) | hoch | Code-Einschleusung, Datenmanipulation, Unbefugter Modellzugriff |
88
/ 100
|
Netzwerksegmentierung, Nutzerauthentifizierung | Network Micro-Segmentation, Session-Recording, strengere Zugriffskontrollen. |
| KI-gestützte Entscheidungssysteme (Kredit, Risiko, Compliance) | kritisch | Manipulation von Entscheidungen, Bias-Angriffe, Reputationsschaden |
96
/ 100
|
Human-in-the-Loop, Modellvalidierung | Adversarial-Testing, erweiterte Input-Validierung, Entscheidungsaudit-Trail. |
| KI-Chatbots und Conversational AI (kundenorientiert) | hoch | Data Leakage, Jailbreaking, Social Engineering über Chatbot |
82
/ 100
|
Content-Filter, PII-Scanner | Erweiterte Output-Validierung, kontextbezogene Zugriffsbeschränkungen. |
| KI-Inferenz-Infrastruktur (GPU-Cluster, TPUs) | mittel | Side-Channel-Angriffe, Ressourcenmissbrauch, Abfluss von Modellparametern |
70
/ 100
|
Hardware-Isolation, Ressourcenlimits | Vertiefte Isolation, regelmässige Schwachstellenscans der Inferenz-Hardware. |
| KI-Trainingsdaten (strukturiert, unstrukturiert) | hoch | Data Poisoning, Datenschutzverletzung, Bias-Verstärkung |
85
/ 100
|
Zugriffskontrolle, Datenklassifikation | Datenherkunftsnachweis, Integritätsprüfungen, datenspezifische Zugriffskontrollen. |
| Dokumenten- und Wissensdatenbanken für RAG-Systeme | mittel | Datenvergiftung, unautorisierte Extraktion, Halluzinationsrisiko |
72
/ 100
|
Berechtigungskonzept, Verschlüsselung | RAG-spezifische Sicherheitskontrollen, regelmässige Integritätsprüfungen. |
| KI-Orchestrierungs- und Workflow-Plattformen (LangChain, Flowise) | hoch | Workflow-Manipulation, Chain-Angriffe, unzureichende Zugriffskontrollen |
80
/ 100
|
Grundlegende Zugriffskontrollen | Workflow-Security-Review, Input-Validierung für Chain-Schritte, Auditing. |
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