Was Unternehmen jetzt über die größten Risiken von LLMs wissen müssen – und wie man sie kontrolliert
Prompt Injection, Datenlecks, manipulierte Trainingsdaten – KI ist nicht nur smart, sondern angreifbar.
Die neue OWASP Top 10 für LLMs zeigt, wo es gefährlich wird.
Einleitung: KI verändert alles – auch die Angriffsfläche
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Gemini verändern, wie wir Software schreiben, Texte verarbeiten, Kundensupport skalieren.
Doch mit dem Einsatz dieser KI-Systeme in Produktivumgebungen wächst auch die Zahl an exotischen, aber realen Sicherheitslücken.
Das OWASP-Projekt, weltweit bekannt für seine Web-Top-10, hat erstmals die Top 10 Schwachstellen in KI-Anwendungen veröffentlicht – speziell für Systeme, die auf großen Sprachmodellen basieren.
Wir bei Bexta haben diese Liste analysiert – und zeigen hier, was sie in der Praxis bedeutet, wo Unternehmen besonders gefährdet sind und wie du Risiken konkret eindämmen kannst.
Die 10 größten Schwachstellen in KI-Anwendungen (LLM Top 10 – OWASP)
Hier ist nicht nur die Liste – sondern die Bedeutung im Geschäftskontext.
Nutzer manipulieren den Input so, dass das Modell ungewollt vertrauliche oder schädliche Ausgaben erzeugt.
Beispiel:
Ein Chatbot mit Zugriff auf Kundendaten wird dazu gebracht, Informationen auszugeben, indem ein Nutzer sich als interner Admin „ausgibt“.
Lösung bei Bexta:
Das Modell erzeugt scheinbar legitime, aber faktisch falsche oder schädliche Inhalte („Halluzinationen“).
Risiko:
Im Versicherungsumfeld könnten z. B. falsche Klauseln generiert und übernommen werden.
Maßnahmen:
Angreifer manipulieren öffentlich zugängliche Trainingsdaten, um das Verhalten des Modells langfristig zu verändern.
Gefahr:
Kritische Begriffe oder Personen könnten „umtrainiert“ werden – z. B. in der Kreditvergabe oder bei automatischer Bewerberauswahl.
Strategie:
Ressourcenintensive Prompts legen den LLM-Backenddienst lahm.
Fall:
Angreifer senden 1000 Prompt-Ketten mit extrem hohem Rechenaufwand – und verursachen Cloud-Kosten in fünfstelliger Höhe.
Gegenmaßnahmen:
Drittanbieter-Plugins erweitern die LLM-Funktionalität – aber oft ohne Zugriffskontrolle.
Praxisrisiko:
Ein Plugin kann ohne Prüfung auf ein internes CRM oder Filesystem zugreifen – mit Folgen für Datenschutz und Compliance.
Architektur-Empfehlung:
Geschäftsgeheimnisse, Quellcode, personenbezogene Daten gelangen durch „unbeabsichtigte Erinnerungen“ oder Logs wieder an Nutzer.
Besonders kritisch:
Modelle, die in internen Debug-Chats trainiert wurden oder private Prompts loggen.
Bexta Best Practices:
Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten
Jede neue KI-Anwendung (intern oder extern) muss einer Sicherheitsbewertung unterzogen werden – so wie heute auch jede Cloud-Anwendung.
Regeln, Richtlinien und Verantwortlichkeiten für Promptgestaltung, Modellzugriff, Datenfreigabe – besonders wichtig in regulierten Branchen (DORA, ISO 27001, DSGVO).
Sie verarbeiten Input → erzeugen Output → beeinflussen Entscheidungen. Also:
Fazit: LLMs sind nicht unsicher – aber unkontrolliert gefährlich
Die OWASP Top 10 für KI zeigen vor allem eines:
Wir brauchen neue Sicherheitsmodelle für eine neue Technologieklasse.
Die gute Nachricht:
Bexta hat in Projekten mit Versicherungen, Banken und Tech-Unternehmen gezeigt, dass Sicherheit, Performance und KI sich nicht ausschließen – wenn man von Anfang an strukturiert denkt.
Du nutzt KI oder willst es tun – aber mit klaren Sicherheitsrichtlinien?
Wir helfen dir:
👉 Jetzt unverbindliches Erstgespräch anfragen: www.bexta.de/kontakt
Wir liefern sie – kombiniert mit Technologie, Sicherheit und Verantwortung.
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