Angriffe auf KI-Agenten
Die Angriffsfläche autonomer Agenten — Prompt-Injection-Ketten, Werkzeugmissbrauch, Confused-Deputy und Exfiltration, mit reproduzierbaren Machbarkeitsnachweisen.
Die Angriffsfläche von KI-Agenten: Bedrohungsmodell für autonome KI-Systeme
Wie werden autonome KI-Agenten kompromittiert? Dieses Bedrohungsmodell erklärt Prompt Injection, Tool-Missbrauch, Memory Poisoning und mehr – mit Mapping auf OWASP und MITRE ATLAS.
Lesen →Indirekte Prompt Injection bei KI-Agenten: Angriffsketten, Payloads und Injektionstechniken
Wie Angreifer indirekte Prompt Injection verketten, um KI-Agenten zu kapern: Injektionsquellen, Payload-Aufbau, mehrstufige Angriffsketten und die Techniken hinter versteckten Anweisungen.
Lesen →Memory Poisoning bei KI-Agenten: Angriffsmuster und Injektionstechniken
Wie Angreifer den Langzeitspeicher und abgerufenen Kontext eines KI-Agenten vergiften: Injektionsmuster, Persistenztechniken und wie falsche Daten platziert werden, um jede künftige Sitzung zu kapern.
Lesen →Multi-Agenten-Angriffe: Wie ein kompromittierter Agent einen ganzen Schwarm infiziert
Wie ein kompromittierter Agent Anweisungen und vergiftete Daten im Multi-Agenten-System verbreitet — Mechanismus, Vertrauensannahmen, Isolation und Einschränkung lateraler Bewegung.
Lesen →Tool-Missbrauch in KI-Agenten: Wie der Confused-Deputy-Angriff funktioniert
Tool-Missbrauch und der Confused-Deputy-Angriff in KI-Agenten erklärt: Mechanismus, Funktionsaufruf-Ausnutzung, minimale Rechte und Autorisierungsmaßnahmen für Sicherheitsteams im DACH-Raum.
Lesen →