KI-Sicherheit

Prompt Injection und LLM-Sicherheit: Bedrohungsmodelle und mehrschichtige Abwehr

Prompt Injection ist eine dauerhafte Klasse von LLM-Sicherheitsrisiken und kein Fehler beim Formulieren von Prompts. Ein Praxisleitfaden zu Bedrohungsmodellen, Datengrenzen, Werkzeugberechtigungen, Regressionstests, Überwachung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle.

RAG für Unternehmenswissen: Berechtigungen, Datenlecks und Quellengrenzen

Ein Assistent für Unternehmenswissen ist nur sicher, wenn sein Retrieval Berechtigungen respektiert. So gestalten Sie RAG-Quellengrenzen, ACL-Filterung, Dokumentverantwortung, Protokollierung, den Umgang mit veralteten Quellen und sicheres Verweigerungsverhalten.

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Sichere Dokumentenaufnahme für RAG: PDFs, OCR, Metadaten und Aufbewahrung

RAG-Qualität beginnt vor dem Retrieval. Ein Leitfaden zur sicheren Aufnahme von PDFs, OCR, Metadaten, Berechtigungen, Quellenaktualität, Löschung, Malware-Risiken und betrieblicher Verantwortung.

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Bereitstellungsmuster für private KI: lokal, VPC, selbst gehostet und hybrid

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Fehlermodi produktiver KI-Systeme: Was nach der Demo schiefgehen kann

KI-Systeme scheitern auf vorhersehbare Weise: durch Halluzinationen, veralteten Kontext, übermäßige Zustimmung, Prompt Injection, unsichere Werkzeugnutzung, Schemadrift und schwache Fallbacks. Ein Fehlermodusregister für Teams, die reale Workflows bereitstellen.

KI sicher mit E-Mail, Kalender und CRM verbinden

KI mit Ihren echten Werkzeugen — E-Mail, Kalender und CRM — zu verbinden, erschließt Produktivität und schafft zugleich Risiken. Ein Praxisleitfaden zu funktionierenden Integrationen, sicheren Mustern und klaren Grenzen im Jahr 2026.

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