Artikel nach Tag: llm-security

AI zero-day: Google entdeckt maschinell erstellten Exploit

Google bestätigt KI-erstellten Zero-Day in kriminellem Schema. Erfahren Sie, wie die Schwachstelle 2FA umging und was das für Ihre Sicherheit bedeutet. Lesen Sie den Bericht.

Angriffe auf LLM im Geschäft: Schwachstellen lokaler Modelle

Wie Angreifer CRM-Daten über LLM extrahieren? Analyse realer Angriffe auf lokale und Cloud-Modelle. Schutz von SMB-Lösungen.

AI-Infrastruktur-Wrapper: Trends 2026 für Entwickler

Wie zustandsbehaftete Agenten den Ansatz zur AI-Entwicklung verändern. Methoden zur Steuerung nicht-deterministischer Systeme und sichere Integration ins Unternehmen. Lernen Sie es zuerst.

LLM-Schwachstelle: Umgehung via assistant prefill

Erfahren Sie, wie sockpuppeting mit einer Zeile die Schutzmechanismen von 11 Sprachmodellen umgeht. Risikoanalyse, Schutzmaßnahmen und geschäftliche Implikationen. Lesen Sie Angriffsdetails und Empfehlungen.

Marusya- und Salut-Schwachstellen: Umgehung von Filtern

Analyse technischer Lücken in den Sprachassistenten Marusya und Salut. Prompt injection über Auswahlen, Speicher und Erinnerungen. Schutzempfehlungen für LLM-Entwickler.

PII-Schutz in LLM gemäß 152-FZ ohne UX-Verlust

Implementierung der PII-Token-Substitution für LLM auf NestJS: Einhaltung von 152-FZ, WebSocket-Streaming, PostgreSQL-Verschlüsselung. Anleitungen für Entwickler von KI-Lösungen in RF. Details lesen.