Große Modellsicherheit

OpenGuardrails是首个完整开源的企业级大模型安全护栏平台，支持119种语言、统一LLM架构、可配置敏感度策略、多云部署。本报告深度解析其核心技术创新、应用场景、部署模式、性能对标与未来发展，为金融、医疗、法律等受管制行业的AI应用提供安全合规指引。通过分析OpenGuardrails的可配置策略、高效模型设计与生产级基础设施，揭示下一代AI安全护栏的发展方向。

Chief Security Officers (CSOs) stehen vor einer noch nie dagewesenen Herausforderung: KI-Systeme verstärken sowohl bestehende Datenrisiken als auch völlig neue Bedrohungen wie Data Poisoning, Model Reverse Engineering und Kontamination der Lieferkette. Dieser Leitfaden baut auf dem NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), dem Google Secure AI Framework (SAIF) und Branchenpraktiken auf, um CSOs ein umsetzbares System zur Datensicherheitssteuerung an die Hand zu geben.

Das Open-Source-Megamodell LangChain hat eine schwerwiegende Serialisierungsschwachstelle (CVE-2025-68664) offengelegt, die von dem Sicherheitsforscher Yarden Porat von Cyata Security entdeckt wurde, bei der der "lc"-Schlüssel im Serialisierungs-/Deserialisierungsprozess fehlt. Diese vom Sicherheitsforscher Yarden Porat von Cyata Security entdeckte Schwachstelle wird durch einen fehlenden "lc"-Schlüssel im Serialisierungs-/Deserialisierungsprozess verursacht, der es einem Angreifer ermöglicht, Umgebungsvariablen auszuspähen, beliebige Objekte zu instanziieren oder sogar Code aus der Ferne mittels Prompt Injection auszuführen. Die Schwachstelle betrifft alle Implementierungen von LangChain Core vor Version 0.3.81 und im Bereich von Version 1.0.0-1.2.5. Die offiziellen Patches für Version 1.2.5 und 0.3.81 wurden am 24. Dezember veröffentlicht und gleichzeitig wurde die Standard-Sicherheitsrichtlinie verschärft.

Mit der weiten Verbreitung von Large Language Models (LLM) und generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) in Unternehmensanwendungen ist das traditionelle, auf deterministischer Logik basierende Paradigma der Softwaresicherheit nicht mehr in der Lage, neue stochastische Bedrohungen wie Modellinversion, Data Poisoning und Cue Word Injection zu bewältigen.Das Secure AI Framework (SAIF) von Google, das 2023 auf den Markt kommen soll, schlägt eine systematische Verteidigungsarchitektur vor, die darauf abzielt, traditionelle Best Practices der Cybersicherheit mit den Besonderheiten von KI-Systemen zu kombinieren. Das Secure AI Framework (SAIF), das 2023 von Google auf den Markt gebracht wird, schlägt eine systematische Verteidigungsarchitektur vor, die darauf abzielt, die besten Praktiken der traditionellen Cybersicherheit mit den Besonderheiten von KI-Systemen zu kombinieren. In diesem Beitrag werden die sechs Kernsäulen, der ökologische Synergiemechanismus und der Entwicklungspfad von SAIF aus der Perspektive des Architekturdesigns analysiert und theoretische und praktische Hinweise für den Aufbau eines KI-Sicherheitssystems auf Unternehmensebene gegeben.

Dieser Bericht basiert auf fünf zentralen Angriffsflächen, die aus kritischen Verbindungen von KI-Assistenten, Agenten, Tools, Modellen und Speicher bestehen, mit gezielten Sicherheitsrisiken, Abwehrarchitekturen und Lösungen.