Garantierte Reaktionszeiten.
Umfassende Vorbereitung.

Mit unserem Incident Response Service stellen wir sicher, dass Ihrem Unternehmen im Ernstfall die richtigen Ressourcen und Kompetenzen zur Verfügung stehen. Sie zahlen eine feste monatliche Pauschale und wir bieten Ihnen dafür einen Bereitschaftsdienst mit garantierten Annahme- und Reaktionszeiten. Durch einen im Vorfeld von uns erarbeiteten Maßnahmenplan sparen Sie im Ernstfall wertvolle Zeit.

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AI Security

Künstliche Intelligenz verändert Ihre Angriffsfläche, häufig ohne dass Unternehmen es bemerken. Wir machen sie sichtbar, bewertbar und beherrschbar.

Transparenz über KI-Nutzung

Welche KI-Dienste nutzt Ihr Unternehmen wirklich, unabhängig davon, ob sie freigegeben sind oder nicht? Wir schaffen Klarheit darüber und zeigen, welche Daten dabei abfließen.

Absicherung von KI-Lösungen

Weisen Ihre KI-Anwendungen, Agenten und angebundenen Schnittstellen ausnutzbare Schwachstellen auf? Wir decken sie auf und bewerten Ihre Berechtigungs- und Zugriffskonzepte.

Governance und Regulatorik

Ohne Richtlinien, Rollen und Nachweise bleibt Ihre KI-Nutzung ungeregelt. Wir überführen sie in ein Regelwerk, anschlussfähig an Ihr bestehendes Informationssicherheitsmanagement.

KI verändert die Angriffsfläche von Unternehmen, oft unbekannt und ungeprüft. r-tec schafft Transparenz über die tatsächliche KI-Nutzung, bewertet die damit verbundenen Risiken und setzt Richtlinien technisch durch. Eigene KI-Anwendungen und Agenten sichern wir zusätzlich durch technische Prüfungen ab. So wird aus unkontrollierter Nutzung ein geregeltes, langfristig steuerbares System.

 

AI Security in Zahlen: Die aktuelle Lage

Der Einsatz von KI im Arbeitsalltag hat sich schneller verbreitet als die Regeln dafür. In Deutschland gehen vier von zehn Unternehmen davon aus, dass Beschäftigte generative KI über private Zugänge für ihre Arbeit nutzen. Gleichzeitig haben nur 23 Prozent überhaupt Regeln für den Einsatz von KI-Tools aufgestellt, und nur 26 Prozent stellen ihren Beschäftigten einen eigenen Zugang zu generativer KI bereit (Bitkom, Oktober 2025).

International zeigt sich dasselbe Muster, nur deutlicher: Der Verizon Data Breach Investigations Report 2026 weist aus, dass 45 Prozent der Beschäftigten KI regelmäßig auf Firmengeräten nutzen. Im Vorjahr waren es 15 Prozent. Zwei Drittel dieser Nutzung läuft über private Konten. Der am häufigsten übermittelte Datentyp ist Quellcode.

Das eigentliche Problem ist damit weniger die Technologie als die fehlende Sichtbarkeit. Der IBM Cost of a Data Breach Report 2025 beziffert, dass 20 Prozent der untersuchten Organisationen einen Sicherheitsvorfall mit Bezug zu ungeregelter KI-Nutzung hatten - mit im Schnitt 670.000 US-Dollar höheren Kosten. 97 Prozent der Organisationen mit einem KI-bezogenen Vorfall verfügten über keine angemessenen Zugriffskontrollen für KI, 63 Prozent über keine KI-Governance-Richtlinie.

Genau hier setzen wir mit AI Security an: zuerst Transparenz über die tatsächliche Nutzung, dann Bewertung der Risiken, dann Steuerung. Für selbst betriebene oder selbst entwickelte KI-Lösungen folgt die technische Sicherheitsprüfung.

HERAUSFORDERUNGEN

AI Security umfasst mehrere Risikofelder, die in der Praxis selten isoliert auftreten, sondern ineinandergreifen.

  • Shadow AI – Beschäftigte nutzen KI-Dienste, die nicht freigegeben sind. Dies passiert meist nicht aus Nachlässigkeit, sondern weil eine freigegebene Alternative fehlt. Vertrauliche Inhalte gelangen dabei in Systeme ohne Vertrag, ohne Löschkonzept und ohne Protokollierung. Ohne Erhebung der tatsächlichen Nutzung lässt sich weder das Risiko bewerten noch eine Richtlinie sinnvoll formulieren.
  • Datenabfluss über freigegebene KI – Assistenzsysteme wie Microsoft 365 Copilot machen bestehende Berechtigungsfehler erst sichtbar: Was ein Nutzer theoretisch lesen darf, findet die KI auch - und legt es ihm auf Nachfrage vor. Der Rollout eines KI-Assistenten setzt deshalb eine bereinigte Berechtigungsstruktur voraus, nicht umgekehrt.
  • Prompt Injection – Anweisungen, die in Dokumenten, E-Mails oder Webseiten versteckt sind, können das Verhalten von KI-Systemen steuern. Klassische Eingabevalidierung greift hier nicht, weil Anweisung und Nutzdaten im selben Kanal liegen. Betroffen sind insbesondere Anwendungen, die externe Inhalte verarbeiten oder auf Dokumentenbestände zugreifen.
  • KI-Agenten und Identitäten – Agenten führen Aktionen in angebundenen Systemen aus und benötigen dafür eigene Berechtigungen. In der Praxis sind diese häufig weiter gefasst als erforderlich und schwach protokolliert. Damit entsteht eine Identität, die weitreichend handeln kann, aber in keinem Berechtigungsreview auftaucht.

Reifegradmodell

Das Reifegradmodell beschreibt drei Entwicklungsstufen und ordnet ihnen die passenden Leistungen zu.

Unsere Leistungen

Leistungsüberblick

  • Shadow AI Assessment
  • AI-Richtlinie
  • Einführung von DLP-Konzepten
  • App- und Cloud-Control
  • Data Gateway
  • Sicherheitsanalyse von AI-Lösungen (AI Pentest)
  • AI Management

Shadow AI Assessment

Das Assessment zeigt, welche KI-Anwendungen und -Dienste in Ihrem Unternehmen tatsächlich genutzt werden, ob als Cloud-Lösung oder lokal betrieben. Erfasst werden neben den genutzten Diensten auch Nutzungsdaten und Endpunkte in pseudonymisierter Form. Der Abgleich mit der freigegebenen KI-Landschaft deckt unkontrollierte Nutzung auf und liefert konkrete Empfehlungen zur weiteren Handhabung.

AI-Richtlinie

Wir erarbeiten mit Ihnen eine Richtlinie, die festlegt, welche KI-Anwendungen für welche Zwecke genutzt werden dürfen und welche Daten dabei verarbeitet werden dürfen. Berücksichtigt werden Freigabeprozesse, Verantwortlichkeiten und der Schutz von Geschäftsgeheimnissen. Die Richtlinie wird an Ihr bestehendes Regelwerk angeschlossen und orientiert sich am tatsächlichen Bedarf der Fachbereiche, meist auf Basis eines vorherigen Shadow AI Assessments.

Einführung von DLP-Konzepten

Damit Regeln zur KI-Nutzung technisch greifen, müssen schützenswerte Daten erkennbar sein. Wir konzipieren und implementieren Klassifizierung und Data-Loss-Prevention-Maßnahmen, mit denen sich der Abfluss vertraulicher Inhalte in KI-Dienste erkennen und unterbinden lässt. Grundlage bilden die Werkzeuge Ihrer bestehenden Plattform, etwa Microsoft Purview, ergänzt um Regeln passend zu den in der Richtlinie definierten Datenkategorien.

App- und Cloud-Control

Freigegebene KI-Dienste sollen nutzbar sein, nicht freigegebene nicht. Wir setzen die Zugriffssteuerung auf KI-Anwendungen technisch um, über Endpoint-, Proxy- oder Cloud-Access-Lösungen, passend zu Ihrer bestehenden Infrastruktur. So wird aus einer Richtlinie eine durchgesetzte Regel. Ziel ist eine belastbare Trennung zwischen freigegebener und nicht freigegebener Nutzung, die die Arbeitsfähigkeit der Fachbereiche erhält.

Data Gateway

Statt jede Anwendung einzeln an einen KI-Anbieter anzubinden, führen wir den Zugriff über eine zentrale Schnittstelle. Authentifizierung, Protokollierung und Filterung von Ein- und Ausgaben lassen sich dort an einer Stelle umsetzen. Das reduziert die Stellen, an denen Unternehmensdaten das Unternehmen verlassen können, und schafft die Grundlage, um KI-Nutzung in eigenen Anwendungen überhaupt kontrollieren zu können.

Sicherheitsanalyse von AI-Lösungen (AI Pentest)

Wir analysieren lokal betriebene sowie cloudbasierte KI-Lösungen auf sicherheitsrelevante Schwachstellen und prüfen deren Widerstandsfähigkeit gegenüber typischen Angriffen auf moderne LLM- und KI-Anwendungen. Geprüft werden unter anderem Guardrails, Prompt Injections, RAG- und MCP-Integrationen sowie Berechtigungskonzepte. Sie erhalten einen strukturierten Bericht mit Risikobewertung und konkreten Handlungsempfehlungen.

AI Management

Für den dauerhaften Betrieb reicht eine einmalige Bestandsaufnahme nicht aus. Wir etablieren Lösungen, mit denen sich die Nutzung von KI-Diensten sowie das Verhalten eigener KI-Anwendungen und Agenten fortlaufend überwachen lassen, einschließlich der Erkennung auffälliger Zugriffe und ungewollter Datenflüsse. Damit wird die Absicherung von KI zum Betriebsthema: Neue Anwendungen werden erkannt, sobald sie entstehen, nicht erst beim nächsten Assessment.

Vorgehen

Der Aufbau eines ganzheitlichen AI Security Systems ist ein fortlaufender Prozess. Wir begleiten Sie von der ersten Bestandsaufnahme bis zum dauerhaften Überblick über Ihre KI-Nutzung.

FAQ

Was ist AI Security?

AI Security bezeichnet den Schutz von Unternehmen vor Risiken, die durch den Einsatz künstlicher Intelligenz entstehen, von nicht freigegebener KI-Nutzung (Shadow AI) über Datenabfluss bis hin zu Angriffen wie Prompt Injection. Sie umfasst sowohl organisatorische Maßnahmen wie Transparenz und Richtlinien als auch die technische Absicherung eigener KI-Anwendungen.

Reicht eine Richtlinie zur KI-Nutzung aus?

Eine Richtlinie ist notwendig, aber allein nicht wirksam. Ohne Kenntnis der tatsächlichen Nutzung regelt sie einen Zustand, der nicht bekannt ist, und ohne technische Durchsetzung lässt sich ihre Einhaltung nicht überprüfen. Sinnvoll ist die Reihenfolge Erhebung, Richtlinie, Durchsetzung.

Wir nutzen ausschließlich Microsoft 365 Copilot. Ist das ein Sicherheitsthema?

Ja, allerdings ein anderes als bei nicht freigegebenen Diensten. Copilot arbeitet innerhalb der bestehenden Berechtigungen. Bestehende Fehlberechtigungen werden dadurch nicht neu geschaffen, aber erheblich leichter auffindbar. Die Bereinigung der Berechtigungsstruktur gehört deshalb vor den Rollout.

Werden bei der Erhebung einzelne Mitarbeiter überwacht?

Nein. Nutzer und Endpunkte werden pseudonymisiert erfasst. Ziel des Assessments ist die Bewertung der Nutzung auf Unternehmensebene, nicht die Beurteilung einzelner Personen. Wir empfehlen, den Betriebsrat frühzeitig einzubinden.

Wie wird eine AI-Anwendung technisch geprüft?

Manuell und szenariobasiert. Automatisierte Werkzeuge deckten nur einen Teil der relevanten Angriffswege ab. Geprüft werden Guardrails und Prompt-Verarbeitung ebenso wie die angebundenen Integrationen, Werkzeuge und Berechtigungen, über die eine Anwendung tatsächlich wirken kann.

Wo fängt man an, wenn bislang kein Überblick besteht?

Mit dem Shadow AI Assessment. Es liefert die Datenbasis für alle weiteren Entscheidungen und ist Voraussetzung dafür, Maßnahmen zu priorisieren, statt pauschal zu sperren.

Unsere Quellen

  • Bitkom e. V.: „Beschäftigte nutzen vermehrt Schatten-KI“, Presseinformation vom 21.10.2025. Repräsentative Befragung von 604 Unternehmen in Deutschland ab 20 Beschäftigten, Erhebungszeitraum KW 27 bis KW 32 2025. Bitkom Beschäftigte nutzen Schatten-KI
  • Verizon: Data Breach Investigations Report 2026. Auswertung von 858.440 DLP-Ereignissen mit Bezug zu generativer KI.
  • IBM / Ponemon Institute: Cost of a Data Breach Report 2025. Rund 600 untersuchte Organisationen in 16 Ländern und 17 Branchen. IBM 2025 Cost of a Data Breach Report

Warum r-tec?

  • Technisch voraus, menschlich auf Augenhöhe
  • Passgenaue Servicelösungen, kurze Reaktionszeiten, schnelle Terminierung, direkter Expertenkontakt
  • Schnelle Hilfe im Angriffsfall
  • ausgeprägte Service Struktur
  • 25 Jahre Erfahrung in Konzeption, Aufbau und Betrieb von Cyber Security Lösungen
  • ISO 9001 und ISO 27001 zertifiziert

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