Sicherheitsnetz für Ihr LLM: Wie wir Ihre Daten vor Cyberangriffen schützen

Wie sicher sind Ihre Unternehmensdaten wirklich? Stellen Sie sich vor, Sie haben ein modernes, lokales Large Language Model (LLM) implementiert, das Ihre vertraulichen Kundendaten, Geschäftsprozesse und firmeneigenes Know-how verarbeitet. Doch während Sie die Effizienzgewinne feiern, könnte im Hintergrund ein Cyberkrimineller versuchen, sich Zugang zu verschaffen – nicht um Ihre Daten zu stehlen, sondern um Ihre KI-Ressourcen zu kapern.

In unserem Anfang 2025 gegründeten KI-Kompetenzteam beobachten wir eine beunruhigende Entwicklung: Die zunehmende Verbreitung lokaler LLMs geht einher mit einer Explosion neuer, spezialisierter Cyberangriffe. Gleichzeitig unterschätzen viele Unternehmen die besonderen Sicherheitsanforderungen, die diese komplexen KI-Systeme mit sich bringen.

Die dunkle Seite lokaler KI-Systeme

Die Cyber-Sicherheitslandschaft wird sich im Jahr 2025 dramatisch verändert haben. Aktuelle Studien zeigen, dass Cyberangriffe weiter zunehmen – und diese Entwicklung wird insbesondere durch generative KI und LLMs selbst vorangetrieben. Während lokale LLMs einen enormen Fortschritt in Bezug auf Datenschutz und Informationshoheit darstellen, eröffnen sie gleichzeitig neue Angriffsvektoren, die von traditionellen Sicherheitskonzepten nur unzureichend adressiert werden.

LLM-Jacking: Der Diebstahl von KI-Ressourcen

Eine besonders besorgniserregende Entwicklung ist das sogenannte LLM-Jacking, vor dem Sicherheitsexperten eindringlich warnen. Wie das Sysdig Threat Research Team berichtet, verschaffen sich Cyberkriminelle dabei illegal Zugang zu Large Language Models – oft mit gestohlenen Cloud-Login-Daten. Diese Angriffe haben in den letzten Monaten stark zugenommen.

Für die betroffenen Unternehmen können solche Angriffe enorme finanzielle Folgen haben. Moderne LLMs verursachen hohe Betriebskosten und können bei Missbrauch zu wahren Kostenbomben werden. Dies gilt vornehmlich für Cloud-basierte Dienste, aber auch lokale Deployment-Infrastrukturen sind vor solchen Übernahmen nicht gefeit.

Ein Beispiel aus unserer Praxis: Ein Unternehmen aus dem Finanzsektor hat erst nach Wochen bemerkt, dass sein lokales LLM in der Nacht für fremde Zwecke genutzt wurde – mit erheblichen Belastungen für die GPU-Cluster und möglichen Zugriffen auf vertrauliche Trainingsdaten.

Die größten Sicherheitsrisiken für lokale LLMs

Die Bedrohungslandschaft für LLM ist komplex und entwickelt sich ständig weiter. Das Open Web Application Security Project (OWASP) hat seine Top 10 für LLM-Anwendungen für das Jahr 2025 aktualisiert, um der rasanten Entwicklung und den aus realen Einsätzen gewonnenen Erkenntnissen Rechnung zu tragen.

Prompt Injection: Die gefährlichste Bedrohung

Prompt Injection ist nach wie vor die größte Bedrohung für die Sicherheit von LLMs. Diese Angriffsmethode verwendet böswillige Eingaben, um das Verhalten des Modells zu manipulieren. Angreifer können so versuchen, das Modell dazu zu bringen, schädliche Inhalte zu generieren, Sicherheitsrichtlinien zu umgehen oder Firmengeheimnisse zu verraten.

Besonders tückisch ist, dass diese Angriffe sowohl direkt durch bewusste Manipulation als auch indirekt erfolgen können – etwa wenn das Modell unbewusst manipulierte Inhalte in seine Wissensbasis aufnimmt, die später die Ausgaben beeinflussen.

Datenlecks & Vertraulichkeitsverletzungen

Die Offenlegung sensibler Informationen steht an zweiter Stelle der kritischen LLM-Schwachstellen. Dieses Risiko stellt eine erhebliche Bedrohung für den Datenschutz und das geistige Eigentum von Unternehmen dar.

Konkrete Gefahren sind die unbeabsichtigte Offenlegung von

• Persönliche Kundendaten
• Proprietäre Algorithmen und Geschäftsgeheimnisse
• Vertrauliche Geschäftsinformationen
• Interne Strategiedokumente

Für mittelständische Unternehmen, die häufig nicht über spezialisierte KI-Sicherheitsteams verfügen, stellt dies ein besonders hohes Risiko dar.

Excessive Agency: Wenn die KI zu viel darf

Mit der zunehmenden Verbreitung von agentenbasierten LLM-Architekturen, die den Modellen mehr Autonomie gewähren, wurde diese Risikokategorie in der OWASP-Liste 2025 erweitert. Das Risiko steigt insbesondere bei Systemen, die LLMs erweiterte Entscheidungsbefugnisse oder direkten Zugriff auf externe Systeme gewähren.

Man stelle sich vor, ein schlecht geschützter LLM erhält die Berechtigung, Dokumente zu ändern oder E-Mails zu versenden. Ein erfolgreicher Angriff könnte in diesem Szenario erhebliche Folgen haben – von Reputationsschäden bis hin zu direkten wirtschaftlichen Verlusten.

Warum herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen nicht ausreichen

Herkömmliche IT-Sicherheitskonzepte wurden für klassische Software- und Netzwerkumgebungen entwickelt. Sie sind jedoch nicht in der Lage, die spezifischen Herausforderungen zu bewältigen, die mit Large Language Models einhergehen.

Die Grenzen klassischer Cybersecurity

Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen konzentrieren sich häufig auf Perimeterschutz, Zugangskontrolle und Netzwerksicherheit. Dies sind notwendige, aber bei weitem nicht ausreichende Komponenten für den Schutz von LLMs.

Lokale LLMs erfordern zusätzliche Sicherheitsschichten, die auf die einzigartigen Eigenschaften dieser Systeme zugeschnitten sind:

• Prompt-Sicherheit: Herkömmliche Web Application Firewalls (WAFs) erkennen keine Prompt-Injection-Angriffe
• Modellschutz: Die Integrität des Modells selbst muss geschützt werden
• Trainingsvalidierung: Die Eingabedaten für das Training müssen auf Manipulationsversuche überprüft werden.

LLM-spezifische Herausforderungen

Ein grundlegender Unterschied zu herkömmlichen IT-Systemen: LLMs „verstehen“ Sprache und Zusammenhänge auf einer Ebene, die klassische Systeme nicht erreichen. Dies eröffnet völlig neue Angriffsvektoren, die mit herkömmlichen Sicherheitskonzepten nicht erfasst werden können.

Beispielsweise könnte eine subtil formulierte Eingabeaufforderung das Modell dazu bringen, seine eigenen Sicherheitsrichtlinien zu umgehen – ein Angriffsvektor, für den es in der traditionellen IT-Sicherheit keine direkte Entsprechung gibt.

Risiken für Mittelständler ohne Spezialisierung

Besonders gefährdet sind mittelständische Unternehmen, die lokale LLMs implementieren, ohne über spezielles KI-Sicherheits-Know-how zu verfügen. Die Kombination aus hochwertigen Daten und fehlender LLM-spezifischer Sicherheitsexpertise macht sie zu attraktiven Zielen für Cyberkriminelle.

Ein weiteres Problem: Viele Unternehmen unterschätzen die Ressourcen, die für ein kontinuierliches Sicherheitsmonitoring und -management erforderlich sind. Ein lokales LLM ist kein „Set-and-Forget“-System, sondern erfordert ständige Wachsamkeit und Anpassung an neue Bedrohungen.

Unser mehrstufiges Sicherheitskonzept für lokale LLMs

Als neu gebildetes AI Competence Team haben wir uns intensiv mit der Entwicklung eines umfassenden Sicherheitskonzepts für lokale LLMs beschäftigt. Basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen und Best Practices haben wir einen mehrschichtigen Ansatz entwickelt, der die spezifischen Risiken adressiert.

Netzwerkabschottung & Architektur

Die erste Verteidigungslinie ist eine solide Referenzarchitektur für geschlossene LLM-Systeme, die wir für unsere Kunden implementieren:

• Isolierte Netzwerkumgebungen: Vollständige Abschottung kritischer LLM-Komponenten in dedizierten Netzwerksegmenten.
• Air-Gapped-Deployments: Für hochsensible Anwendungen setzen wir auf vollständig von externen Netzwerken isolierte Umgebungen.
• Defense in Depth: Mehrere unabhängig agierende, sich gegenseitig absichernde Sicherheitsebenen

Diese Architekturmaßnahmen bieten einen Basisschutz, der die Angriffsfläche und die Auswirkungen potenzieller Sicherheitsverletzungen erheblich reduziert.

Zugriffsmanagement & Authentifizierung

Der Schutz vor unberechtigtem Zugriff ist nicht nur von außen, sondern auch innerhalb der Organisation unerlässlich:

• Multi-Faktor-Authentifizierung: Obligatorische MFA für alle Zugriffe auf LLM-Systeme
• Privileged Access Management: Strenge Kontrolle und zeitliche Begrenzung von Administratorzugriffen
• Granulare Berechtigungen: Feingranulare Zugriffssteuerung auf Basis von Rollen, Verantwortlichkeiten und Anwendungsfällen
• Session-Management: Automatisches Beenden inaktiver Sessions und regelmäßige Neubewertung der Zugriffsrechte

Diese Maßnahmen stellen sicher, dass nur autorisierte Nutzer mit nachgewiesener Identität und legitimen Geschäftsanforderungen Zugriff auf die LLM-Systeme erhalten.

Eingabe- und Ausgabevalidierung

Um Prompt-Injection-Angriffe zu verhindern und die Preisgabe sensibler Informationen zu unterbinden, setzen wir ein

• Prompt-Filtering: Mehrstufige Filter, die potenziell schädliche Eingaben erkennen und blockieren
• Output-Sanitization: Automatische Überprüfung und Bereinigung der LLM-Ausgabe, um die unbeabsichtigte Preisgabe von Informationen zu verhindern
• Context-Isolation: Strikte Trennung zwischen verschiedenen Benutzer- und Anwendungskontexten
• Rate-Limiting: Begrenzung von API-Anfragen, um automatisierte Angriffe zu erschweren

Diese Validierungsmechanismen bilden eine entscheidende Schutzschicht gegen viele der von OWASP identifizierten Top-Bedrohungen für LLM-Anwendungen.

Kontinuierliche Überwachung & Anomalieerkennung

Sicherheit ist kein Zustand, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Deshalb setzen wir auf

• Real-Time Monitoring: Kontinuierliche Überwachung aller Interaktionen mit dem LLM-System
• KI-gestützte Anomalieerkennung: Erkennung ungewöhnlicher Anfragemuster oder Ressourcennutzung
• Verhaltensbasierte Analysen: Identifikation subtiler Angriffe durch Abweichungen vom normalen Benutzerverhalten
• Comprehensive Logging: Lückenlose Protokollierung aller Systemaktivitäten in manipulationssicheren Logs.

Diese Überwachungsmechanismen ermöglichen eine frühzeitige Erkennung von Sicherheitsvorfällen und eine schnelle Reaktion, bevor größerer Schaden entstehen kann.

Praxisbeispiel: So haben wir ein LLM im Healthcare-Bereich abgesichert

Um die Wirksamkeit unseres Sicherheitskonzeptes zu veranschaulichen, möchten wir einen aktuellen Fall aus dem Bereich Healthcare vorstellen. Die Identität des Kunden haben wir zum Schutz seiner Daten anonymisiert.

Ausgangssituation: Höchste Anforderungen bei sensiblen Patientendaten

Ein mittelständisches Unternehmen aus der Gesundheitsbranche wollte ein lokales LLM zur Analyse medizinischer Dokumentationen und zur Unterstützung der Diagnose implementieren. Die Herausforderung: Der Umgang mit hochsensiblen Patientendaten erforderte nicht nur die Einhaltung der strengen Vorgaben der DSGVO, sondern auch branchenspezifischer Regularien.

Die anfängliche Sicherheitsanalyse zeigte mehrere kritische Risiken auf:

• Potenzielle Offenlegung von Patientendaten aufgrund unzureichender Ausgabekontrollen
• Prompt-Injection-Schwachstellen im geplanten Frontend
• Fehlende Isolierung zwischen verschiedenen Datenquellen
• Unzureichende Audit-Trails für regulatorische Compliance

Implementierte Maßnahmen

Basierend auf dem 360° Defense Framework für LLMs, das auf etablierten Standards wie NIST und ISO 27001 basiert, haben wir:

1. eine vollständig isolierte, lokale LLM-Umgebung aufgebaut, die physisch vom Internet getrennt ist
2. mehrstufige Authentifizierungsmechanismen implementiert, einschließlich biometrischer Überprüfung für den Administratorzugang
3. eine KI-basierte Filterkomponente entwickelt, die Patientendaten in Echtzeit aus Prompts und Antworten anonymisiert
4. eine kontinuierliche Sicherheitsüberwachung mit medizinspezifischen Erkennungsregeln etabliert
5. umfassende Audit-Trails und Protokollierungsmechanismen eingerichtet, die alle regulatorischen Anforderungen erfüllen

Ergebnis: Sichere KI-Anwendung trotz Hochrisikobereich

Das Ergebnis ist ein hochsicheres LLM-System, das die Effizienz der medizinischen Dokumentation und Diagnoseunterstützung erheblich verbessert, ohne die Vertraulichkeit der Patientendaten zu gefährden. Besonders hervorzuheben sind:

• Keine externen Datenabflüsse oder Cloud-Abhängigkeiten
• Volle regulatorische Compliance bei gleichzeitig hoher Benutzerfreundlichkeit
• Detaillierte Audit-Trails, die eine lückenlose Nachvollziehbarkeit aller Aktivitäten ermöglichen
• Automatisierte Anonymisierungsmechanismen, die sensible Daten auch bei unerwarteten Anfragen schützen

Dieses Beispiel zeigt: Mit dem richtigen Sicherheitskonzept können lokale LLMs auch in hochsensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen sicher und compliant eingesetzt werden.

Unser proaktiver Sicherheitsansatz

Sicherheit ist kein Produkt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Deshalb umfasst unser Angebot nicht nur die erstmalige Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, sondern auch deren kontinuierliche Überwachung und Anpassung.

Pentesting & Red-Team-Übungen

Wir verlassen uns nicht auf theoretische Sicherheitskonzepte, sondern überprüfen deren Wirksamkeit in der Praxis:

• Regelmäßige Penetrationstests: Simulierte Angriffe auf das LLM-System, um Schwachstellen vor Cyber-Kriminellen zu entdecken
• LLM-spezifische Angriffssimulationen: Gezielte Tests für Prompt-Injection, Model-Exfiltration und andere LLM-spezifische Bedrohungen.
• Red-Team-Übungen: Umfassende Angriffsszenarien unter Berücksichtigung technischer und menschlicher Faktoren

Die Ergebnisse dieser Tests fließen direkt in die Weiterentwicklung unserer Sicherheitsmaßnahmen ein, sodass ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess entsteht.

Security-Updates & Patch-Management

Die Bedrohungslandschaft entwickelt sich ständig weiter – und damit auch unsere Sicherheitsmaßnahmen:

• Proaktives Patch-Management: Zeitnahes Einspielen aller sicherheitsrelevanten Updates
• Vulnerability Scanning: Regelmäßige Überprüfung aller Systemkomponenten auf bekannte Schwachstellen
• Dependency Checks: Kontinuierliche Überprüfung von Drittkomponenten auf Sicherheitslücken

Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass potenzielle Schwachstellen geschlossen werden, bevor sie ausgenutzt werden können.

Präventive Sicherheitsaudits

Statt reaktiv auf Sicherheitsprobleme zu reagieren, setzen wir auf regelmäßige präventive Audits:

• Architektur-Reviews: Systematische Überprüfung der gesamten LLM-Architektur auf Sicherheitslücken
• Code-Audits: Detaillierte Analyse aller kundenspezifischen Anpassungen und Integrationen
• Configuration Assessments: Überprüfung aller Systemkonfigurationen auf sichere Grundeinstellungen

Diese Audits ermöglichen es, potenzielle Sicherheitsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu realen Bedrohungen werden.

Incident-Response-Planung

Trotz aller präventiven Maßnahmen müssen Unternehmen auf Sicherheitsvorfälle vorbereitet sein:

• Dokumentierte Reaktionspläne: Klare Abläufe für verschiedene Arten von Sicherheitsvorfällen
• Regelmäßige Übungen: Simulierte Zwischenfälle, um die Wirksamkeit der Notfallpläne zu testen
• Forensische Readiness: Vorbereitung auf die effektive Untersuchung von Vorfällen im Bereich der Sicherheit

Ein gut durchdachter Incident Response Plan (Notfallplan) minimiert die Auswirkungen potenzieller Sicherheitsverletzungen und ermöglicht eine schnelle Wiederherstellung des normalen Betriebs.

Handlungsaufruf: Wappnen Sie Ihre KI-Systeme

Die Implementierung eines lokalen LLM ohne angemessene Sicherheitsmaßnahmen ist vergleichbar mit dem Bau eines hochmodernen Tresors mit offener Tür. Die potenziellen Vorteile in Bezug auf Datenschutz und Kontrolle werden durch unzureichende Sicherheit zunichte gemacht.

Sicherheitsaudit als erster Schritt

Der erste Schritt zur Sicherung Ihres lokalen LLM – oder Ihrer geplanten Implementierung – ist eine umfassende Sicherheitsbewertung:

• Bedrohungsmodellierung: Identifizierung spezifischer Risiken für Ihr LLM-System
• Gap-Analyse: Vergleich Ihrer aktuellen Sicherheitsmaßnahmen mit Best Practices
• Priorisierte Handlungsempfehlungen: Konkrete nächste Schritte zur Verbesserung Ihrer Sicherheitssituation

Diese Bewertung stellt eine solide Grundlage für gezielte Verbesserungen der Sicherheit dar und trägt zu einer effizienten Priorisierung der Ressourcen bei.

Wie wir Ihre LLM-Umgebung absichern

Als spezialisiertes KI-Kompetenzteam bieten wir einen End-to-End-Ansatz zur Sicherung Ihrer lokalen LLM-Umgebung:

• Sichere Architektur: Entwurf und Implementierung einer sicheren LLM-Infrastruktur
• Kontinuierliche Überwachung: Proaktive Überwachung von Sicherheitsbedrohungen
• Regelmäßige Updates: zeitnahe Integration von Sicherheits-Patches und -Verbesserungen
• Compliance Management: Sicherstellen der Einhaltung aller relevanten Vorschriften

Im Gegensatz zu generischen IT-Sicherheitsdienstleistern verfügen wir über spezialisiertes Know-how im Bereich der LLM-Sicherheit. Wir verstehen die einzigartigen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen.

Fordern Sie jetzt Ihr kostenloses Sicherheitsaudit an – wir zeigen Ihnen, wie wir Ihr LLM-System umfassend absichern können. So können Sie sich auf die Wertschöpfung durch KI konzentrieren, ohne sich um Sicherheitsrisiken sorgen zu müssen.

Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch. In diesem Gespräch geben wir Ihnen einen detaillierten Einblick in unsere Herangehensweise an das Thema LLM-Sicherheit und sprechen erste Empfehlungen für Ihre spezifische Situation aus.