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Referenz-Engagement

AI Attack Surface & Threat Modeling

Schwachstellen in AI-Systemen identifizieren und production-taugliche Abwehrmaßnahmen ableiten.

Ähnliches Engagement scopen

// Delivery-Muster

Diese Seite beschreibt ein repräsentatives Engagement dieses Formats — wie das System gescoped, gebaut und übergeben wird. Angegebene Zahlen stehen für typische Ergebnisse des Musters, wenn es mit der operativen Disziplin umgesetzt wird, die auf der Über-Seite beschrieben ist. Namentliche Kundenengagements werden auf Anfrage unter NDA geteilt.

Engagement-Form

Typische Ergebnisse

  • Weniger Exposure
  • Klare Security Controls
  • Audit-taugliche Dokumentation

Stack

  • Threat Modeling
  • Access Control
  • Logging & Redaction
  • Policy Enforcement

Typischer Zeitrahmen

2–3 Wochen

Kick-off bis Übergabe

Risiken & Guardrails

  • Security by Prompt ist keine Security — Controls in Code und Policy-Schichten erzwingen
  • Scope Creep im Threat Model — auf kritische Flows zeitboxen, dann erweitern

Problem

AI-Systeme erweitern die Angriffsfläche: neue Inputs, neue Tool-Calls, neue Datenpfade, neue Failure-Modes. Viele Teams shippen schnell, aber ohne strukturiertes Security-Modell — mit Risiken wie Leakage, unautorisierte Aktionen oder fragile Controls.

Lösung

Wir führen pragmatisches AI Threat Modeling durch:

  • Trust Boundaries, Tool-Permissions und Data Flows mappen
  • Abuse Paths identifizieren (Prompt Injection, Data Exfiltration, Privilege Escalation)
  • Konkrete Controls definieren (Allowlists, Least Privilege, Validation, Monitoring)
  • Audit-tauglichen Security-Plan mit priorisierten Fixes liefern

Was wir implementieren

  • Threat Model + Security Requirements für kritische Flows
  • Tool Authorization Layer (wer darf was, unter welchen Bedingungen)
  • Data Boundaries (Redaction, Minimierung, Retention)
  • Logging für Incident Response ohne sensitive Daten zu leaken

Messung (typisch)

  • Abdeckung kritischer Flows mit klaren Controls
  • Weniger riskante Tool-Calls durch Allowlists/Gating
  • Incident Playbooks + messbare Alert-Signale

Risiken & Guardrails

  • Keine “Security by prompt”: Controls in Code/Policy erzwingen
  • Hostile Inputs annehmen: konsequent validieren und sanitizen
  • Logs absichern: PII/Secrets redaction + Zugriff beschränken

CTA

Wenn du einen klaren Risk-Status und einen priorisierten Hardening-Plan willst: AI Security Audit anfragen.

Ähnliches Engagement scopen

Passt dieses Muster zu eurer Situation?

Erzähl mir, welches System ihr integrieren wollt und auf welches Ergebnis ihr gemessen werdet. Du bekommst einen klaren nächsten Schritt zurück — ein Readiness Audit, einen Prototyp-Plan oder ein Delivery-Angebot.