Agentengestütztes KI-Red-Teaming
Beim agentengesteuerten KI-Red-Teaming werden autonome Agenten eingesetzt, um mehrstufige Angriffe durchzuführen, reale Risiken aufzudecken und die Ergebnisse den Rahmenwerken von OWASP, MITRE und NIST zuzuordnen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Beim agentengesteuerten KI-Red-Teaming werden koordinierte autonome Agenten eingesetzt, um mehrstufige Angriffe durchzuführen und Risiken aufzudecken, die bei Tests mit einzelnen Eingabeaufforderungen übersehen werden.
- Manuelles, skriptbasiertes Red-Teaming kann mit autonomen KI-Systemen nicht Schritt halten, bei denen sich Angriffe in mehrstufigen, adaptiven Dialogen entfalten.
- Das agentengesteuerte KI-Red-Teaming ordnet die Ergebnisse den OWASP-, MITRE- und NIST-Standards zu und wandelt so ungefilterte Schwachstellen in priorisierte, umsetzbare Ergebnisse um.
- TrojAI Detect führt vor der Bereitstellung agentengesteuerte KI-Red-Teaming-Tests durch und prüft dabei KI-Modelle, Anwendungen und Agenten anhand bekannter Sicherheitsrahmenwerke.
TrojAI Detect umfasst agentengesteuertes KI-Red-Teaming – einen innovativen Ansatz für Tests Ihrer KI-Agenten, Anwendungen und Modelle vor der Bereitstellung. Diese neue Technologie nutzt koordinierte autonome Agenten, um anspruchsvolle Red-Team-Tests an KI-Systemen durchzuführen. Mit agentengesteuertem KI-Red-Teaming können KI-Sicherheitsteams komplexe Testszenarien, die einer Vielzahl bekannter Sicherheits-Frameworks wie OWASP, MITRE und NIST entsprechen, ganz einfach per Knopfdruck ausführen.
Wichtigste Merkmale
Das agentengesteuerte KI-Red-Teaming weist die folgenden Hauptmerkmale auf:
- Agentenbasierte Tests: Spezialisierte Agenten arbeiten zusammen, um KI-Modelle, Apps und Agenten zu testen, und fassen die Ergebnisse automatisch in einem einzigen, umsetzbaren Bericht zusammen.
- Mehrstufige Angriffe: Agenten koordinieren mehrstufige und dynamische Angriffsketten, wodurch manuelle Konfigurationen entfallen und die umfangreiche Bibliothek an Datensätzen und Manipulationsmethoden von TrojAI von A10 Networksgenutzt wird.
- Adaptives Lernen: Testagenten speichern den Verlauf und die Erfahrungen, um ihre Strategien im Laufe der Angriffe weiterzuentwickeln, und werden mit jedem neuen Testzyklus effektiver.
- Framework-Zuordnung: Die Testergebnisse werden automatisch den Frameworks OWASP, MITRE und NIST zugeordnet.
Fortgeschrittene Bedrohungen erfordern fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen
Das KI-Ökosystem verändert sich rasant. Ohne ständige Anpassung wird es immer schwieriger, Sicherheitsmaßnahmen aufrechtzuerhalten, die neuen Risiken gerecht werden. Die Gründe für diese Notwendigkeit ständiger Anpassung und Weiterentwicklung sind vielfältig. Die Angriffe haben sich verändert und sind deutlich raffinierter geworden. Manuelle Tools können mit autonomen Agenten nicht Schritt halten, und Sicherheitsbefunde sind nur dann von Nutzen, wenn sie im Kontext stehen.
KI-Angriffe verhalten sich nicht mehr wie höfliche, schrittweise Anweisungen
Moderne Bedrohungen entwickeln sich wie echte Gespräche und nicht wie einzeilige Aussagen. Prompt-Injektionen beispielsweise entstehen im Rahmen eines Dialogs, bei dem Agenten andere Agenten aufrufen, wodurch aus kleinen Schwachstellen kaskadierende Ausfälle werden. Vorbei sind die Zeiten, in denen ein einziger Prompt eine ganze Liste von Schwachstellen aufdecken konnte.
Das agentengesteuerte Red-Teaming spiegelt die neue Realität wider, indem es mehrstufige, adaptive Angriffe miteinander verknüpft, die aufzeigen, wie Systeme in der Praxis tatsächlich zusammenbrechen – und nicht nur, wie sie isoliert betrachtet versagen.
Manuelles Red-Team-Testing kann mit autonomen Systemen nicht Schritt halten
Das Testen von KI-Agenten mithilfe statischer Skripte ist so, als würde man versuchen, einen Bienenschwarm mit einem Klemmbrett einzufangen. Die schiere Menge an Verhaltensweisen, Integrationen und Randfällen übersteigt schnell die menschlichen Möglichkeiten. Der Einsatz koordinierter Agenten zum Testen von KI lässt sich mühelos skalieren, ermöglicht es Ihnen, komplexe Szenarien zu untersuchen, und deckt Risiken auf, die andernfalls verborgen blieben.
Sicherheitsbefunde benötigen einen Kontext, um in konkrete Maßnahmen und eine einheitliche Vorgehensweise umgesetzt werden zu können
Unverarbeitete Sicherheitslücken ohne Kontext sind nichts weiter als Rauschen. Unternehmen werden mit Daten überschwemmt. Sie benötigen Ergebnisse, die sich eindeutig auf OWASP, MITRE und NIST beziehen, um Governance, Compliance und die Priorisierung von Risiken zu unterstützen.
Agentengestütztes KI-Red-Teaming deckt nicht nur Probleme auf, sondern fasst die Ergebnisse auch in einem strukturierten Rahmen zusammen, den Sicherheitsteams und Führungskräfte tatsächlich nutzen können, um wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen.
Ein Blick in die agentengesteuerte KI-Red-Team-Architektur
Wenn man von KI-Sicherheitstests hört, stellt man sich vielleicht vor, man gibt einfach ein paar Befehle ein, um zu sehen, was dabei schiefgeht, und belässt es dann dabei. Dieser Ansatz mag zwar einige offensichtliche Schwachstellen aufdecken, übersieht jedoch die strukturellen Schwächen, die sich direkt unter der Oberfläche verbergen.
Das agentengesteuerte KI-Red-Teaming wurde entwickelt, um mehr zu leisten, als nur einfache Eingabeaufforderungen an das System zu senden. Es wurde entwickelt, um diese zu analysieren.
Im Mittelpunkt dieses Entwurfs steht eine mehrschichtige Agentenarchitektur, die wie ein koordiniertes Ermittlungsteam funktioniert. Jeder einzelne Agent hat eine Rolle, eine Perspektive und eine Rückkopplungsschleife. Zusammen bilden sie ein leistungsstarkes Sicherheitssystem, das tatsächliche Designfehler aufspüren kann.
Schauen wir uns einmal an, wie das konkret funktioniert.
OrchestratorAgent
Alles beginnt mit dem OrchestratorAgent. Stellen Sie sich diesen Agenten wie den Dirigenten eines Orchesters vor, der entscheidet, welche Instrumente wann und warum spielen.
Der OrchestratorAgent führt Angriffe nicht direkt aus. Seine Aufgabe besteht darin, die Testparameter zu analysieren, die richtige Strategie auszuwählen und die Ausführung intelligent zu steuern.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Testauswertung: Der OrchestratorAgent nimmt Testdefinitionen (z. B. OWASP, MITRE, NIST) auf und nutzt LLM-Schlussfolgerungen, um Definitionen aus statischen Beschreibungen in umsetzbare Absichten zu übersetzen.
- Strategieauswahl: Je nach Kontext ermittelt der OrchestratorAgent, welche Angriffsmuster sinnvoll sind. Nicht jeder Test erfordert denselben Ansatz, und genau hier kommt dem Kontext eine entscheidende Rolle zu.
- Workflow-Weiterleitung und Rückverfolgung: Wenn eine Strategie keine brauchbaren Ergebnisse liefert, überprüft der Orchestrator seinen Ansatz und passt ihn an, wobei er protokolliert, was funktioniert hat und was nicht.
- Sub-Agent-Kompilierung: Dabei werden Ausführungsgraphen für spezialisierte Agenten dynamisch erstellt und diese dann bei Bedarf parallel aufgerufen.
- Entscheidungsfindung: Anstelle starrer Logikbäume nutzt das System dialogbasierte Schlussfolgerungen, um zu entscheiden, welche Pfade als Nächstes untersucht werden sollen.
- Historisches Lernen: Historische Testergebnisse werden im Vergleich zum Zielwert verwendet, um einen globalen adaptiven Vektor für den „Warmstart“ zu generieren.
- Globaler adaptiver Vektor: Während der Ausführung identifiziert ein globaler Lernalgorithmus Erfolgsmuster und Ablehnungsmuster und gibt diese an parallele Testausführungen weiter.
Sobald der Orchestrator eine Strategie definiert hat, wird die Ausführung an Unteragenten übergeben, die für verschiedene Angriffsarten optimiert sind. Jeder dieser Spezialagenten übernimmt unterschiedliche Funktionen.
SingleTurnAgent
Wie der Name schon sagt, ist der SingleTurnAgent für eine einzelne, direkte Interaktion mit hohem Signalpegel ausgelegt.
Die Architektur folgt einem einfachen, linearen Ablauf:
Generator → Ausführender → Auswerter
Dieser lineare Ablauf ermöglicht es, grundlegende Schwachstellenprüfungen, schnelle Angriffssimulationen und Tool-Manipulationen mit einer einzigen Eingabeaufforderung schnell und effektiv durchzuführen.
MultiTurnAgent
Die meisten Schwachstellen lassen sich nicht in einem einzigen Gespräch aufdecken. Vielmehr entstehen sie im Laufe der Zeit durch den Aufbau eines Kontexts, durch Irreführung oder durch eine subtile Eskalation. Hier kommt der MultiTurnAgent ins Spiel.
Die Architektur des MultiTurnAgent fügt eine interne Schleife hinzu:
Generator → Ausführendes Modul → Auswertungsmodul → Steuerungsmodul
Dadurch kann es sich während des Gesprächs anpassen und seine Vorgehensweise je nach Reaktion des Systems verfeinern.
Der MultiTurnAgent führt zwei Arten von Angriffen durch – skriptgesteuerte und dynamische.
„Scripted“ verwendet eine vordefinierte Angriffsstrategie wie beispielsweise:
- BadLikert
- TokenOverload
- Harmloses Vorkonditionieren
Dynamic nutzt von großen Sprachmodellen (LLM) generierte Gesprächsabläufe, die sich in Echtzeit weiterentwickeln, einschließlich adaptiver Systemaufforderungen und wechselnder Vorgehensweisen.
Der Orchestrator kann den SingleTurnAgent und den MultiTurnAgent parallel ausführen und so im Wesentlichen sowohl unmittelbare als auch langfristige Schwachstellen gleichzeitig testen.
EvaluatorAgent
Der OrchestratorAgent generiert dynamisch für jede Testdefinition im Durchlauf einen EvaluatorAgent. Wenn Sie beispielsweise mehrere OWASP-Testdefinitionen gleichzeitig ausführen, generiert der OrchestratorAgent für jede Testdefinition einen Evaluator auf der Grundlage der begründeten LLM-Interpretation. Die Ergebnisse aller Tests werden automatisch miteinander verknüpft und an die Plattform zurückgesendet.
Gemeinsam genutzte Architekturkomponenten
Unterhalb der Agenten befindet sich eine gemeinsame Ebene, die dafür sorgt, dass alles konsistent, wiederverwendbar und skalierbar ist. Dazu gehören folgende Komponenten:
- ATLASSharedServices: Zentralisierte Verwaltung von Tools, Generatoren, Auswertungsprogrammen und Konversationszuständen; dadurch werden Doppelarbeiten vermieden und sichergestellt, dass jeder Agent auf denselben Ressourcenpool zurückgreift.
- ATLASConfig: Ein einheitliches Konfigurationssystem mit Validierung und dynamischen Einstellungen, das es ermöglicht, die gesamte Architektur anzupassen, ohne die Kernlogik neu schreiben zu müssen.
Unterstützte Frameworks
Mit dem agentengesteuerten AI-Red-Teaming von TrojAI Detect können Sie ein bestehendes Sicherheits-Framework auswählen, dem die Testergebnisse zugeordnet werden sollen, darunter OWASP, MITRE oder NIST. Für noch mehr Flexibilität haben Anwender zudem die Möglichkeit, eigene Testdefinitionen zu erstellen, anstatt ein vordefiniertes Framework zu verwenden.
Vorteile des agentengesteuerten AI-Red-Teamings
Agentengesteuertes KI-Red-Teaming verwandelt KI-Sicherheitstests von einem komplexen, mehrstufigen Prozess in eine optimierte, intelligente Bewertung, die auf branchenübliche Rahmenwerke abgestimmt ist.
Die KI-gestützte Red-Teaming-Lösung von TrojAI Detect erleichtert die Durchführung komplexer Red-Teaming-Tests an KI-Agenten, Anwendungen und Modellen. Mit nur wenigen Klicks lassen sich Tests mit vollständiger Abdeckung durchführen. Darüber hinaus ordnet TrojAI Detect die Ergebnisse automatisch den gängigen Sicherheits-Frameworks zu, was die Einhaltung von Compliance-Vorgaben vereinfacht.
Die KI entwickelt sich rasant weiter. Mit TrojAI können Sie mit dem rasanten Tempo des Wandels Schritt halten und so echte Risiken deutlich reduzieren.
Häufig gestellte Fragen
Nein. Beim agentengesteuerten KI-Red-Team-Test werden koordinierte, autonome Agenten eingesetzt, um vor der Bereitstellung mehrstufige, adaptive Angriffe auf KI-Modelle, Anwendungen und Agenten durchzuführen – und nicht nur einzelne Prompts. Die Agenten behalten ihr Gedächtnis über mehrere Angriffe hinweg bei, fassen die Ergebnisse in einem Bericht zusammen und ordnen die Erkenntnisse Rahmenwerken wie OWASP, MITRE und NIST zu, wodurch strukturelle Schwachstellen aufgedeckt werden, die bei einfachen Prompt-Tests verborgen bleiben.
Ja. Ein Orchestrator-Agent interpretiert jede Testdefinition, wählt anhand des Kontexts eine Strategie aus und leitet die Ausführung an spezialisierte Agenten weiter. Single-Turn-Agenten führen schnelle Basisprüfungen durch, während Multi-Turn-Agenten sich im Verlauf der Konversation anpassen, um tiefgreifendere Schwachstellen aufzudecken, und ein Evaluator-Agent bewertet jedes Ergebnis. Alle Ergebnisse werden anschließend miteinander in Beziehung gesetzt und den Standards von OWASP, MITRE und NIST zugeordnet.
Nein. Manuelle, skriptbasierte Red-Teaming-Tests prüfen jeweils nur ein Verhalten und können weder mit der Geschwindigkeit noch mit dem Umfang autonomer KI mithalten, bei der sich Angriffe in mehrstufigen Dialogen entfalten. Agentengesteuertes Red Teaming führt viele adaptive Angriffe parallel durch, behält das Wissen über mehrere Zyklen hinweg bei, um seine Strategien weiterzuentwickeln, und deckt komplexe Risiken auf, die statische Skripte und menschliche Tester übersehen.
Ja. TrojAI Detect ordnet jedes Testergebnis automatisch den Standards von OWASP, MITRE und NIST zu, sodass Sicherheitsteams die ermittelten Schwachstellen in Prioritäten für Governance, Compliance und Risikomanagement umsetzen können, anstatt sich durch unstrukturierte Daten wühlen zu müssen. Teams können zudem anstelle eines vordefinierten Frameworks eigene, maßgeschneiderte Testdefinitionen erstellen, was ihnen Flexibilität bietet und gleichzeitig sicherstellt, dass die Ergebnisse mit anerkannten Standards im Einklang stehen.
Ja. Ein mehrstufiger Angriff entfaltet sich über eine ganze Konversation hinweg und nicht nur über eine einzige Eingabe; dabei wird Kontext aufgebaut, es werden Irreführungen eingesetzt und die Eskalation erfolgt schrittweise, sodass sich kleine Schwachstellen zu einer Kettenreaktion von Ausfällen summieren. Die meisten schwerwiegenden Schwachstellen treten niemals in einem einzigen Austausch auf, weshalb mehrstufige Tests so wichtig sind: Sie spiegeln wider, wie sich reale Bedrohungen wie die Prompt-Injektion tatsächlich gegenüber KI-Systemen in der Produktion verhalten.
Ja. Beim agentengesteuerten KI-Red-Team-Test werden KI-Modelle, Anwendungen und autonome Agenten getestet. Da die Testagenten selbstständig denken und sich anpassen, anstatt festgelegten Skripten zu folgen, können sie Interaktionen zwischen Agenten, Tool-Aufrufe und mehrstufige Arbeitsabläufe untersuchen, in denen sich Schwachstellen häufig verbergen. Dies ist von Bedeutung, da Unternehmen zunehmend von einzelnen Chatbots zu agentenbasierten Systemen übergehen, in denen ein einziges Schwachstelle eine Kettenreaktion von Ausfällen bei den verbundenen Agenten auslösen kann.
