KI-Sicherheits- & Risikotests
KI-Sicherheitslücken schließen, bevor sie Schaden anrichten
Die Sicherheitsexperten von Applause übernehmen Risikobewertungen und Red Teaming für Sie und sorgen so für mehr Sicherheit, Schutz und Inklusion.
Konventionelle Testmethoden übersehen die kritischsten Risiken
Jedes KI-System hat Schwachstellen. Automatisierte Tools erkennen diese zwar schnell, aber Bedrohungen wie Prompt Injection, Bias, Datenlecks und toxische Inhalte erfordern eine manuelle Überprüfung. Doch wie sollen Menschen angesichts des gewaltigen Ausmaßes der KI die scheinbar unendlichen Grenzfälle abdecken – über Sprachen, Nutzerkontexte und agentische Workflows hinweg?
Applause kombiniert Automatisierung und Testing unter realen Bedingungen mit fundierter Sicherheitsexpertise und einer umfassenden Dokumentation, um sichere KI-Systeme zuverlässig auf den Markt zu bringen. Unsere Services für KI-Sicherheits- und Risikotesting umfassen Risikobewertungen, adversariales Prompt-Testing sowie expertengeleitete Red-Team-Maßnahmen – für Ergebnisse, hinter denen Ihr Team stehen kann.
KI zwingt uns, digitale QA neu zu denken
Trotz weitverbreiteter Nutzung bleibt es eine Herausforderung, die Qualität von KI aufrechtzuerhalten.
der Unternehmen beziehen keinen menschlichen Input in die Bewertung der KI-Leistung ein
der Gen-AI-Nutzer haben Inhalte gesehen, die sie für voreingenommen hielten
der KI-Nutzer sind seit Anfang 2026 auf Halluzinationen gestoßen
der KI-Nutzer berichteten im gleichen Zeitraum von missverstandenen Prompts
Applause deckt Bedrohungen auf, denen Ihre KI wahrscheinlich begegnen wird
Applause führt das Testen vollständig in der realen Welt durch – nicht im Labor. Von expertengeführten Risikobewertungen bis hin zu Red Teaming wird der Testumfang exakt auf Ihr Risikoprofil abgestimmt. Die allgemeine Risikobewertung deckt das breite Spektrum von Bias, toxischen Inhalten, Ungenauigkeiten und Datenschutzrisiken ab. Red-Teaming-Maßnahmen gehen noch einen Schritt weiter: Sie nutzen adversariale Methoden, um gezielt jene Schwachstellen aufzuspüren, die für Ihr Modell, Ihre Anwendung und Ihre Nutzer entscheidend sind.
Applause testet das gesamte Spektrum an KI-Risiken
Wir decken sechs Risikokategorien ab – getestet von Sicherheitsexperten und Spezialisten für KI-Red-Teaming.
Ungenauigkeit
Halluzinationen, Sensibilität gegenüber der Prompt-Formulierung, Selbstüberschätzung und Schwierigkeiten bei der Faktenverifizierung
Bias
Diskriminierung, gesellschaftliche Stereotype, ungerechte Outputs und Interessenkonflikte
Toxizität
Hassrede, obszöne Sprache, Beleidigungen und altersbeschränkte Inhalte, die vom Modell generiert werden
Datenschutz
Offenlegung von sensiblen personenbezogenen Daten, finanziellen Zugangsdaten, proprietärem Code, rechtlichen Informationen und mehr
Fehlinformationen
Falsche oder irreführende Inhalte, wie erfundene medizinische, finanzielle und aktuelle Informationen
Böswillige Nutzung
Modellausgaben, die gefährliches Verhalten, Trolling, Betrug oder andere illegale Aktivitäten unterstützen
Case Study
Red Teaming und Modellevaluierung für ein Finanzsoftware-Unternehmen
Ein weltweit tätiges Finanzsoftware-Unternehmen hat sich mit Applause zusammengetan, um sein Foundational Language Model (FLM) vor dem Release auf Sicherheit, Genauigkeit und potenzielle Risiken zu testen und zu bewerten. Applause beauftragte Fachexperten aus der Finanz- und Kreditbranche damit, das Modell im Rahmen von Red-Teaming-Übungen mit gezielten Angriffstechniken entlang zentraler Risikobereiche zu testen.
-
Rund 10.000 Modellantworten wurden in 10 Tagen auf anstößige Inhalte geprüft
-
30 CFOs wurden innerhalb einer Woche aus der Applause-Community rekrutiert, um den Financial Analyst KI-Agenten zu testen
-
Das FLM-Modell halluzinierte Finanzprodukte, Adressen und persönliche Daten, woraufhin ein Fine-Tuning durchgeführt wurde
-
Kritische Probleme in den Bereichen Sicherheit, Genauigkeit und branchenspezifische Risiken wurden vor dem Release behoben
So funktionieren Applause KI-Sicherheits- und Risikotests
Wir bieten einen fünfstufigen Prozess – von der Bestimmung des Risikoumfangs bis hin zu dokumentierten Ergebnissen.
1. Risikoumfang und Systemüberprüfung
Wir überprüfen die Architektur, die Anwendungsfälle und die bekannten Risikobereiche Ihres KI-Systems, um ein vollständiges Bild potenzieller Schwachstellen zu erhalten. Dies umfasst die Identifizierung von Hochrisikobereichen, die Definition von Schadenskategorien und der Festlegung der Bedrohungstaxonomie für das Projekt.
2. Testplan und Teamaufbau
Wir entwerfen einen Testplan, der auf Ihr Risikoprofil abgestimmt ist. Für die allgemeine Risikobewertung stellen wir ein vielfältiges Testteam aus Generalisten zusammen. Bei adversarialen Red-Team-Projekten rekrutieren wir Tester mit Fachwissen, Sicherheitsexpertise oder demografischen Merkmalen, die für Ihren Anwendungsfall relevant sind.
3. Testing und adversariale Übungen
Tester setzen den Testplan anhand von frei formulierten und vorgegebenen Prompts um und decken dabei das gesamte Spektrum der relevanten Schadenskategorien ab. Bei Red-Team-Übungen kommen adversariale Techniken wie Prompt Injection, Rollenspiel-Exploits, Token-Level-Manipulation und Jailbreaking zum Einsatz. Wir prüfen gezielt auf Schwachstellen, die Standard-Testing nicht aufdecken würde.
4. Analyse und Risikoklassifikation
Die Ergebnisse werden dokumentiert, nach Schweregrad klassifiziert und den zu Beginn festgelegten Schadenskategorien zugeordnet. Schwachstellen-Muster werden über verschiedene Modellverhalten hinweg identifiziert und in einem strukturierten Risikobericht zusammengefasst.
5. Empfehlungen zur Behebung
Applause liefert direkt umsetzbare Empfehlungen und kann Fix-Verify-Loops unterstützen, um zu bestätigen, dass Probleme gelöst sind. Die Ergebnisse werden in den Formaten bereitgestellt, die Ihr Team bereits nutzt – etwa als Jira-Tickets, GitHub-Issues oder strukturierte Risikoberichte – ohne zusätzlichen Prozessaufwand. Zudem wird ein Golden Dataset für spätere Regressionstests erstellt.
Umfassende Ergebnisse erfordern einen unabhängigen Testpartner
Unternehmen benötigen die Ergebnisse ihrer Sicherheitsbewertungen, um feststellen zu können, ob ihre KI bereit für das Release ist – und diese Ergebnisse müssen der Überprüfung durch Engineering, Geschäftsleitung und Aufsichtsbehörden standhalten. Da Applause kein Anbieter von Modellen, Plattformen oder Entwicklungstools ist, sind unsere Ergebnisse nicht durch kommerzielle Interessen an einer guten Performance Ihres Modells beeinflusst.
Spezialisierte AI-Red-Teams (AIRTs) bringen strukturierte, adversariale Expertise in die Sicherheitsprojekte von Applause ein und testen Ihre Systeme gezielt gegen bekannte und neuartige Angriffsvektoren. Die Ergebnisse werden dabei in den Formaten bereitgestellt, die Ihr Team bereits nutzt.
Agentic AI schafft eine neue Risikokategorie
Agentische Systeme arbeiten autonom über mehrstufige Workflows hinweg und rufen dabei Tools und APIs im Namen Ihrer Nutzer auf. Ein Fehler kann zu einer unautorisierten Aktion, einem Datenleck oder einer groß angelegten Richtlinienumgehung führen. Daher ist es unerlässlich, dass Agenten gründlich auf Sicherheitslücken getestet werden, um solche potenziell katastrophalen Folgen zu verhindern.
Durch expertengeführte Risikobewertungen und Red Teaming testet Applause die gesamte Kette des Agentenverhaltens – von der Prompt-Eingabe über die Tool-Nutzung bis hin zum finalen Output. Bei jedem Projekt werden Sicherheits- und Risikotests über den gesamten agentenbasierten Entwicklungszyklus hinweg berücksichtigt. Als Ergebnis erhalten Sie annotierte Traces von Tool-Aufrufen, eine Fehlertaxonomie sowie einen Fix-Verify-Loop zur Bestätigung der erfolgreichen Fehlerbehebung.
Red Teaming ist nun eine Compliance-Anforderung
Da Unternehmen in sicherheitskritischen Branchen bei Non-Compliance mit schwerwiegenden Konsequenzen rechnen müssen, erfordert der Einsatz von KI in der Finanzbranche, im Gesundheits- und Rechtswesen sowie im öffentlichen Sektor weit mehr als nur allgemeines Testing. Applause rekrutiert qualifizierte Fachkräfte – wie Finanzanalysten, approbierte Ärzte, Rechtsexperten und mehr –, die die regulatorischen Vorgaben und Grenzfälle verstehen, die das Risiko in Ihrer Branche definieren.
U.S. Executive Order
Beinhaltet Anforderungen für die Durchführung von KI-Red-Teaming-Tests
NIST
Beauftragt mit der Entwicklung von Richtlinien zur Evaluierung und zum Red-Teaming von KI-Systemen
EU AI Act
Schreibt adversariale Tests für Hochrisiko-KI-Systeme vor
Bereit für einen proaktiven Ansatz bei KI-Sicherheits- & Risikotests?
Applause hilft Ihnen dabei, Risiken zu minimieren, das Modellverhalten unter realen Bedingungen zu validieren sowie eine Dokumentation zu erstellen, die es Ihnen ermöglicht, KI-Lösungen mit Zuversicht auf den Markt zu bringen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um loszulegen.
- Erhalten Sie Zugang zu einer globalen Community aus über 1,5 Millionen Testing-Experten und Endnutzern in mehr als 200 Ländern und Gebieten
- Finden Sie Fachexperten mit Qualifikationen in Ihrer Branche und Ihrem regulatorischen Umfeld
- Testen Sie auf ein breites Spektrum potenzieller KI-Risiken, darunter Bias, Toxizität, Ungenauigkeit, Datenschutzverletzungen und böswillige Nutzung
- Erhalten Sie Ergebnisse aus adversarialen Tests – dokumentiert, nach Schweregrad eingestuft und den entsprechenden Behebungsmaßnahmen zugeordnet
- Demonstrieren Sie KI-Sicherheit gegenüber den Stakeholdern in Engineering, Recht und Compliance mit Ergebnissen, die einer kritischen Prüfung standhalten
Erfahren Sie mehr über digitale Qualität
Von Kundengeschichten bis hin zu Expertenwissen – unser Ressourcen-Center gibt Ihnen tiefere Einblicke in unseren Ansatz zur digitalen Qualität.