Die Bedrohungslage verändert sich mit jedem neuen Modell. Deshalb testen wir Ihre Anwendungen monatlich gegen die aktuellsten kommerziellen und selbst gehosteten LLMs – und bei jedem bedeutenden Modell-Release innerhalb von zwei Werktagen erneut. So schließen Sie Lücken, bevor Angreifer sie finden. Verfügbar mit kommerziellen Modellen wie Claude oder GPT sowie vollständig selbst gehostet für besonders sensiblen Code.
Continuous AI-Driven Testing
Living Attack Surface Heatmap
Sehen Sie genau, wo eine gegnerische AI in Ihrer Anwendung ansetzt: welche Einstiegspunkte sie testet, wie tief sie vordringt und wo sie einem Durchbruch am nächsten kommt. Die Heatmap wird bei jeder Iteration aktualisiert, sodass Sie verfolgen können, wie sich Ihre Angriffsfläche mit wachsenden Modellfähigkeiten verändert – und sie ist so aufbereitet, dass sie sich auf einer einzigen Folie dem Vorstand präsentieren lässt.
Architecture-Level Findings
Zugriff auf Quellcode und Architektur macht aus einem oberflächlichen Check ein echtes Audit. Die gravierendsten Probleme – geteilte Zugangsdaten, flache Netzwerke, fehlende Trust Boundaries – bleiben bei Black-Box-Tests und bei Tools, die nur Code scannen, unsichtbar. Unsere Threat-Modeling-Phase deckt genau diese auf, noch bevor überhaupt eine Codezeile gescannt wird.
CI/CD Regression Coverage
Jeder bestätigte Fund wird automatisch zu einem Testfall, und eine Variantenanalyse sucht gezielt nach verwandten Ausprägungen desselben Bug-Musters im gesamten Code – sodass ein einmal behobenes Problem nicht unbemerkt wiederkehren kann und Ihre interne Testsuite monatlich mitwächst. Läuft bei Bedarf komplett auf einem lokalen Modell, damit CI/CD-Daten das öffentliche Netz nie verlassen.
Herausforderungen der KI-Adoption
Jährliche Pentests liefern eine verlässliche Ausgangsbasis – aber zwischen zwei Tests liegen inzwischen mehrere AI-Capability-Sprünge, und jeder einzelne kann Angriffsketten offenlegen, die die vorherige Modellgeneration noch nicht finden konnte.
1
Statische Momentaufnahme
Der Pentester, den Sie heute beauftragen, profitiert nicht vom Modell, das nächsten Monat erscheint. Ein zu einem festen Zeitpunkt durchgeführter Test liefert eine Momentaufnahme – keine fortlaufende Absicherung.
2
Träge Feedback-Zyklen
Wenn Sie sechs Monate auf Testergebnisse warten, übt Ihr Team Incident Response nur ein- bis zweimal im Jahr – zu selten, um echte Routine aufzubauen.
3
Blinde Flecken durch Black-Box-Tests
Reine Außenperspektive-Tests übersehen architektonische Risiken – flache Netzwerke, geteilte Zugangsdaten, fehlende Segmentierung –, die erst sichtbar werden, wenn jemand Quellcode und Architektur direkt prüft.
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