Wir brechen Ihre KI, bevor Angreifer es tun
RokoAI bietet professionelles Red-Teaming und adversarielle Tests für LLM-basierte Systeme und hilft Unternehmen, Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie in der Praxis ausgenutzt werden.
Warum Red-Teaming?
Verbraucherorientierte Produkte, die LLMs exponieren, stehen vor einem wachsenden Risikospektrum. Jailbreak-Angriffe, Prompt-Injection, Language-Switching-Exploits und Persona-Hijacking sind nur einige der Vektoren, die Ihr KI-System kompromittieren können. Die meisten Entwicklungsteams betrachten KI rein technisch, ohne adversariellen Missbrauch zu berücksichtigen. RokoAI schließt diese Lücke mit rigorosen Sicherheitstests – ausgerichtet am EU AI Act und globalen Standards.
Jailbreak-Angriffe
Umgehung der Sicherheitsausrichtung durch Persona-Manipulation und adversarielle Prompts.
Prompt-Injection
Überschreiben von Systemanweisungen, um das Modellverhalten gezielt umzuleiten.
Language-Switching
Ausnutzung mehrsprachiger blinder Flecken zur Umgehung von Sicherheitsfiltern.
Alignment-Drift
Schrittweise Abweichung vom beabsichtigten Verhalten bei unerwarteten Eingaben.
Orchestrierungs-Exploits
Angriffe auf Multi-Agenten-Pipelines und Tool-Use-Frameworks.
Datenvergiftung
Korrumpierung von Fine-Tuning- oder Retrieval-Pipelines zur Beeinflussung von Outputs.
Unsere Leistungen
Jailbreak- & adversarielle Tests
Umfassende Tests gegen Persona-Angriffe, Chat-Interaktionsangriffe, Language-Switching-Exploits, Sub-Prompt-Injection und Robustheitstests mit Prompt-Variationen.
Prompt-Injection-Bewertung
Systematische Bewertung der Resistenz Ihres Systems gegen Prompt-Injection-Angriffe, die versuchen, Systemanweisungen zu überschreiben und das Modellverhalten umzuleiten.
LLM-Deployment-Audit
Analyse Ihrer LLM-Implementierung auf häufige Mängel wie hohe Latenzen, übermäßige Inferenzkosten, überdimensionierte Modelle für einfache Aufgaben und unsichere API-Exposition.
Alignment- & Sicherheitsbewertung
Bewertung der Ausrichtung Ihres Modells auf das beabsichtigte Verhalten, Tests auf Drift, Halluzinationsrisiken und Konformität mit den Anforderungen des EU AI Acts.
Tests mit adversariellen Agenten
Simulation adversarieller LLM-basierter Agenten mit Werkzeugen zur Durchführung mehrstufiger Angriffe auf Ihr System – zur Aufdeckung von Schwachstellen auf Orchestrierungsebene.
Individuelle Red-Teaming-Projekte
Maßgeschneiderte Red-Teaming-Engagements für Ihr spezifisches KI-Deployment, Ihr Bedrohungsmodell und Ihre Compliance-Anforderungen. Spezialisierung auf Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und öffentlichen Sektor.
Vom Scoping bis zum Retest
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Scoping
Wir legen gemeinsam die zu testenden Systeme, Ihr Bedrohungsmodell und die Spielregeln fest.
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Angriff
Unsere Forscher testen Ihre Modelle, Prompts und Agenten strukturiert und adversariell.
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Bericht
Sie erhalten einen Ergebnisbericht mit Schweregraden, reproduzierbaren Beispielen und konkreten Maßnahmen.
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Retest
Nach Ihren Korrekturen testen wir erneut und bestätigen, dass die Schwachstellen geschlossen sind.
Von Forschern gebaut. Von Sicherheit getrieben.
Dr. Pavel Denisov
Chief Executive Officer
Promotion in Natürlicher Sprachverarbeitung (Universität Stuttgart). Spezialist für multimodale Systeme, LLM-Schwachstellenforschung und adversarielle Prompt-Entwicklung.
Dr. Manuel Mager
Chief Science Officer
Promotion in Natürlicher Sprachverarbeitung (Universität Stuttgart). Ehemaliger AWS Applied Scientist für Responsible AI bei AWS Bedrock Guardrails. Tiefgreifende Expertise in LLM-Sicherheit, adversarieller Robustheit und ressourcenarmer NLP.
Ánh Nguyễn
Chief Business Officer
MBA. Verantwortlich für Geschäftsplanung und -umsetzung. Treibt Go-to-Market-Strategie, Finanzierung und operative Umsetzung bei RokoAI voran.
Kontakt aufnehmen
Bereit, Ihre KI zu sichern? Kontaktieren Sie uns und besprechen Sie, wie RokoAI Ihnen helfen kann, mit Vertrauen zu deployen. Wir arbeiten mit Startups, Unternehmen und Behörden in ganz Europa zusammen.
Gespräch beginnen- info@roko-ai.de
- Standort
- Schwebheim, Deutschland
- Antwortzeit
- In der Regel innerhalb von zwei Werktagen