Red Teaming: KI-Systeme auf Schwachstellen testen

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

Red Teaming ist die systematische Suche nach Schwachstellen in KI-Systemen. Ein Team von Experten versucht, das System zu “brechen” – um Probleme zu finden, bevor echte Nutzer oder Angreifer sie entdecken.

Was wird getestet?

Sicherheit: Jailbreaks, Prompt Injection, Datenlecks
Bias: Diskriminierende oder unfaire Ausgaben
Halluzinationen: Falsche Informationen, erfundene Fakten
Missbrauch: Wie könnte das System schädlich genutzt werden?
Edge Cases: Unerwartete Eingaben und Grenzfälle

Warum ist das wichtig?

Entwickler sind “betriebsblind” – sie kennen das System zu gut und übersehen Schwachstellen. Red Teams bringen frische Perspektiven und adversariales Denken.

Technischer Deep Dive

Red Teaming Prozess

1. Scope definieren → Was wird getestet? Welche Risiken?
2. Threat Modeling → Wer sind die Angreifer? Was wollen sie?
3. Test-Szenarien → Konkrete Angriffe und Missbrauchsfälle
4. Durchführung → Systematisches Testen
5. Dokumentation → Findings mit Severity und Reproduktion
6. Remediation → Fixes entwickeln und verifizieren
7. Re-Test → Prüfen, ob Fixes wirksam sind

Test-Kategorien

Kategorie	Beispiel-Tests
Jailbreaks	Rollenspiel, Encoding, Multi-Turn
Prompt Injection	Indirekte Injection, Data Exfiltration
Bias	Demografische Gruppen, Stereotypen
Halluzinationen	Faktenprüfung, erfundene Quellen
Privacy	PII-Extraktion, Membership Inference
Toxicity	Beleidigungen, Hassrede, Gewalt

Severity-Bewertung

Level	Beschreibung	Beispiel
Critical	Sofortige Gefahr	Anleitungen für Waffen
High	Signifikanter Schaden	Systematischer Bias
Medium	Moderates Risiko	Gelegentliche Halluzinationen
Low	Geringes Risiko	Stilistische Inkonsistenzen

Best Practices

Diverse Teams: Verschiedene Hintergründe finden verschiedene Probleme
Dokumentation: Alle Findings reproduzierbar dokumentieren
Priorisierung: Kritische Issues zuerst beheben
Iteration: Red Teaming ist kein einmaliges Event

ANALOGIE

Red Teaming ist wie ein Einbruchstest für dein Haus: Du beauftragst Experten, einzubrechen – nicht um zu stehlen, sondern um Schwachstellen zu finden, bevor echte Einbrecher sie entdecken.

WICHTIGSTE PUNKTE

Proaktive Suche nach Schwachstellen vor dem Produktivbetrieb

Simuliert Angriffe, Missbrauch und unerwartete Nutzung

Wichtiger Teil des AI Safety und Responsible AI Prozesses

ANWENDUNGSFÄLLE

Pre-Launch Testing

KI-Produkt vor Release auf Schwachstellen prüfen

Compliance

Nachweis von Sicherheitsmaßnahmen für Regulierung

Continuous Improvement

Regelmäßige Tests zur Identifikation neuer Risiken

HÄUFIGE FRAGEN

Wer sollte Red Teaming durchführen?

Idealerweise externe Experten oder ein dediziertes internes Team, das nicht am Produkt gearbeitet hat. Frische Perspektiven finden Schwachstellen, die Entwickler übersehen.

Wie oft sollte Red Teaming stattfinden?

Vor jedem Major Release, nach signifikanten Änderungen und regelmäßig (z.B. quartalsweise) für produktive Systeme. Neue Angriffstechniken erfordern kontinuierliche Tests.

Was ist der Unterschied zwischen Red Teaming und Penetration Testing?

Penetration Testing fokussiert auf technische Sicherheit (Infrastruktur, Code). Red Teaming für KI umfasst auch inhaltliche Risiken: Bias, Halluzinationen, schädliche Ausgaben, Missbrauchspotenzial.

TOOLS & RESSOURCEN

Garak

Open-Source LLM Vulnerability Scanner

Microsoft Counterfit

Framework für Adversarial ML Testing

AI Risk Assessment

Plattform für KI-Risikobewertung

VERWANDTE BEGRIFFE

Sicherheit LLM

Jailbreak

Techniken, mit denen Angreifer versuchen, die Sicherheitsmechanismen und Richtlinien eines LLMs zu umgehen, um unerwünschte oder schädliche Ausgaben zu erzwingen.

Sicherheit LLM

Prompt Injection

Ein Sicherheitsangriff, bei dem bösartige Eingaben ein LLM dazu bringen, seine Anweisungen zu ignorieren und unerwünschte Aktionen auszuführen.

LLM Sicherheit

Guardrails

Sicherheitsmechanismen und Regeln, die das Verhalten von KI-Systemen einschränken und sicherstellen, dass Ausgaben sicher, korrekt und angemessen sind.

Sicherheit Grundlagen

Responsible AI

Ein übergreifendes Framework für die ethische, faire und transparente Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen – von Bias-Erkennung bis Umweltauswirkungen.

LLM Sicherheit

Alignment

Der Prozess, KI-Systeme so auszurichten, dass sie menschliche Werte, Absichten und Sicherheitsanforderungen zuverlässig befolgen.