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AI Agent Security
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Bedrohungen

Security Threats für AI Agents

Die wichtigsten Angriffs- und Fehlermodi für KI-Agenten – kompakt eingeordnet und direkt vertiefbar.

Landscape

Wo Agenten angreifbar werden

Die Übersicht zeigt Bedrohungen entlang von Input, Orchestrierung, Tools und Datenflüssen.

Threat Landscape für KI-Agenten

Analysen

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Threats im Überblick

Konkrete Angriffspfade, Auswirkungen und passende Gegenmaßnahmen.

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Agent Goal Hijacking

Fremde Inhalte oder fehlerhafte Zustände können Ziele, Prioritäten und Entscheidungen eines KI-Agenten verschieben, während seine Aktionen weiterhin plausibel wirken.

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Cascading Failures

Lokale Fehler oder manipulierte Zustände können sich über Handoffs, Memory, Tools und Folgeagenten ausbreiten und zu systemischem Schaden eskalieren.

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Memory and Context Poisoning

Fremde Inhalte können in Kontext und Memory eines KI-Agenten bestehen bleiben. Gefährlich wird das, wenn spätere Entscheidungen und Tool-Aufrufe diesem Zustand vertrauen.

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Prompt Injection

Fremde Inhalte können für einen KI-Agenten zur Anweisung werden. Gefährlich wird das, wenn daraus Datenzugriffe, Tool-Aufrufe oder andere Aktionen entstehen.

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Rogue Agents

Rogue Agents handeln außerhalb ihres autorisierten Ziels, ihrer Rolle oder ihrer Rechte – durch Kompromittierung, Fehlsteuerung oder Kontrollverlust.

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Unexpected Code Execution

Ein KI-Agent löst unerwartet Shell-, Skript- oder andere Codeausführung aus und überträgt damit unsichere Modellentscheidungen in eine reale Laufzeit.

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Nächster Schritt

Vom Risiko zur Kontrolle

Die Best Practices zeigen, wie sich diese Angriffspfade wirksam begrenzen lassen.