Versatile AI Risk Assessment
Büroarbeit und Wissensmanagement

KI-Wissensassistent (Enterprise Search)

Englisch: AI knowledge assistant, enterprise search (RAG)

Der Assistent beantwortet Fragen aus einem festgelegten Dokumentbestand und zeigt, aus welchen Dokumenten die Antwort stammt.

Interaktives Modell erkunden

Handout exportieren

Eine kompakte PDF mit Funktionsweise, Datenwegen und Prüfansätzen zum Weitergeben.

Die Erläuterungen und Maßnahmen beschreiben den typischen Aufbau. Viele eigene Änderungen ergänzen einen Anhang.

Den Anwendungsfall verstehen

Was macht diesen Anwendungsfall aus?

Er sucht die passenden Abschnitte in Handbüchern, Richtlinien oder Berichten, und ein Sprachmodell formuliert daraus die Antwort (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Eine Großbank, britische und deutsche Behörden und die Instandhaltung eines Industrieunternehmens arbeiten mit solchen Assistenten.

Die Seite beschreibt einen typischen Aufbau. Die tatsächlichen Datenwege und Befugnisse ergeben sich aus Ihrer Umsetzung.

Bauform
Wissensassistent mit Quellenbindung
Handlungsmacht
Liefert Ergebnisse zur Weiterverwendung
Einsatzfelder
Finanzdienstleistungen, öffentliche Verwaltung, Industrie
Auch bekannt als
Wissens-Chatbot, KI-gestützte Unternehmenssuche, Richtlinien-Chat, RAG-Assistent

Funktionsweise und Ablauf

Aufbau und Datenwege

  1. Eingabedaten

    Eine Beschäftigte stellt eine Frage in normaler Sprache.

    Der Bestand enthält auch Unterlagen von Herstellern, Dienstleistern oder Kundschaft, und oft können viele Beschäftigte Inhalte beitragen. Multimodale Bauweisen werten auch Abbildungen, Tabellen und Zeichnungen in den Dokumenten aus.

  2. Verarbeitung

    Die Suche findet im Dokumentbestand die passenden Abschnitte und gibt sie zusammen mit der Frage an ein Sprachmodell.

    Zunächst sucht eine Retrieval-Komponente nach passenden Fundstellen im freigegebenen Bestand. Ausgewählte Textabschnitte werden zusammen mit der Frage an das Sprachmodell übergeben. Das Modell formuliert daraus eine Antwort; Suche, Auswahl der Fundstellen und Textgenerierung sind getrennte Schritte. Quellenbindung ersetzt die inhaltliche Prüfung einer Antwort nicht.

  3. Ergebnisse

    Das Sprachmodell formuliert eine Antwort und nennt die Dokumente, auf die sie sich stützt.

    Ein generiertes Ergebnis ist neu formuliert oder erzeugt. Für seine Einordnung muss erkennbar bleiben, auf welchem Auftrag und welchem Kontext es beruht.

  4. Nutzung und Auswirkungen

    Beschäftigte handeln nach der Antwort, beraten Kundinnen und Kunden damit oder arbeiten danach an Anlagen.

    Das Modell liefert Informationen zur Weiterverwendung. Die Auswahl, Übernahme oder fachliche Entscheidung im anschließenden Arbeitsablauf ist ein eigener Schritt und sollte dem Modell nicht automatisch zugerechnet werden.

Aufbau aktiv erkunden: Wählen Sie einen Baustein, um seine Aufgabe, die ein- und ausgehenden Daten und die Einbindung im Anwendungsfall zu sehen. Der geführte Ablauf erläutert jede Phase. Mit Ja, Offen und Nein können Sie anschließend Ihre konkrete Systemvariante abbilden.

So ist das System aufgebaut

12 zuerst zu prüfen26 zu klären9 Grundlagen

EingangVerarbeitungErgebnisWirkung Zugangvon außen 04 Eingabe 31 InhalteDritter 10 KI-Modell 40 Dienst einesAnbieters 11 Dokumenten-sammlung 12 Gedächtnis 01 Training undRückmeldung 02 WeitereKI-Agenten 00 Werkzeuge undSchnittstellen 04 Ergebnis 210 Fachanwendungoder Anlage 00 Mensch 00 BetroffenePerson 00 KI-Diensteohne Freigabe 01 Zugangvon außen 04 Eingabe 31 InhalteDritter 10 KI-Modell 40 Dienst einesAnbieters 11 Dokumenten-sammlung 12 Gedächtnis 01 Training undRückmeldung 02 WeitereKI-Agenten 00 Werkzeuge undSchnittstellen 04 Ergebnis 210 Fachanwendungoder Anlage 00 Mensch 00 BetroffenePerson 00 KI-Diensteohne Freigabe 01
  • Vorhanden
  • Hängt von Ihrem System ab
  • Nicht vorhanden
  • Zuerst zu prüfen
  • Zu klären

Im gezeigten Aufbau: 12 zuerst zu prüfen, 26 zu klären, 9 Grundlagen.

Aufbau als Liste

Abgrenzung zu ähnlichen Anwendungsfällen

Daten und Informationen

Eingabedaten und Informationsquellen

Der Bestand enthält auch Unterlagen von Herstellern, Dienstleistern oder Kundschaft, und oft können viele Beschäftigte Inhalte beitragen. Richtlinien und Handbücher nennen selten Personen; Protokolle, Tickets und Kundenunterlagen tun es.

Verarbeitung und Betriebsumgebung

Das Sprachmodell stammt meist von einem anderen Anbieter; bei HMRC ist es Azure OpenAI.

Speicherung und weitere Nutzung

Der Assistent sucht zu jeder Frage passende Abschnitte im Dokumentbestand. Er formuliert seine Antwort aus den gefundenen Abschnitten und nennt sie als Fundstellen.

Ergebnisse und Datenweitergabe

Bei einem Clouddienst verlassen Fragen und gefundene Abschnitte die eigene Umgebung.

Ein eingebundener Anbieter legt den Verarbeitungsort nicht automatisch fest. Speicherort, Unterauftragnehmer, Löschfristen und die Nutzung für Training sind im konkreten Betrieb zu prüfen.

Risiken einordnen und Maßnahmen festlegen

Vom Systemverständnis zur Risikoanalyse

  1. System abgrenzen

    Daten, Beteiligte, Schnittstellen und Rechte erfassen. Offene Merkmale im Modell klären.

  2. Bedrohungen untersuchen

    Prüfkandidaten auf die tatsächlichen Datenwege beziehen: Was könnte passieren und wer wäre betroffen?

  3. Risiko bewerten

    Auswirkungen und Eintrittswahrscheinlichkeit im Einsatzkontext bewerten. Die Anzahl der Prüfkandidaten ist kein Risikowert.

  4. Maßnahmen nachweisen

    Geeignete Kontrollen auswählen, Verantwortliche und Wirksamkeitsprüfungen festlegen. Restrisiken und Freigaben dokumentieren.

Wichtige Bedrohungen im Anwendungskontext

  • 4 besonders wichtig
  • 8 üblich
  • 26 je nach System
  • 9 bei jedem KI-System

Insgesamt kommen bei diesem Anwendungsfall 47 Bedrohungen aus dem Bedrohungskatalog infrage.

Vorrangige Prüfansätze

  1. RAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)

    Jemand legt ein Dokument mit falschen oder manipulierten Angaben in den Bestand. Der Assistent zitiert es als Fundstelle, und die Antwort wirkt dadurch besonders glaubwürdig.

  2. Prompt Injection: Indirekt

    In einem Herstellerhandbuch oder einer Chatnachricht stehen versteckte Anweisungen an das Sprachmodell. Der Assistent befolgt sie und gibt Inhalte aus anderen Dokumenten preis, wie bei Slack AI gezeigt.

  3. Faktische Fehler (Halluzinationen)

    Findet die Suche keinen passenden Abschnitt, formuliert das Sprachmodell trotzdem eine Antwort. Eine erfundene Regel zur Informationssicherheit oder ein falscher Arbeitsschritt sieht dann aus wie ein Zitat aus dem Handbuch.

  4. Offenlegung sensibler Informationen

    Der Bestand enthält vertrauliche Berichte, die nur ein Teil der Beschäftigten sehen darf. Beachtet die Suche die Berechtigungen nicht, verrät der Assistent ihren Inhalt auch denen, die ihn nicht sehen dürften.

8 weitere Prüfkandidaten im typischen Aufbau

Weitere relevante Bedrohungen

  1. Backdoor im ML-Modell

    Über Trainingsdaten oder ein übernommenes Grundmodell kann das Modell versteckte Auslöser für Fehlverhalten enthalten.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Nutzt ein Modell eines anderen Anbieters
  2. Sleepy Agent (zeit-/ereignisgetriggerte verdeckte Instruktionen)

    Ein Modell, das Anweisungen befolgt, kann sein Verhalten zu einem bestimmten Zeitpunkt oder bei einem bestimmten Ereignis ändern.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Führt Aufträge in normaler Sprache aus
  3. Prompt Injection: Direkt

    Nutzerinnen und Nutzer können mit ihren Eingaben die Arbeitsanweisungen des Systems aushebeln.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Führt Aufträge in normaler Sprache aus
  4. Jailbreaks

    Wer das System Inhalte erzeugen lässt, kann versuchen, die vorgesehenen Grenzen zu umgehen.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Führt Aufträge in normaler Sprache aus
  5. Extraktion des Meta-Prompts

    Geschickte Abfragen können die Arbeitsanweisungen des Systems offenlegen. Sie dürfen deshalb keine Geheimnisse enthalten.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Führt Aufträge in normaler Sprache aus
  6. Denial-of-Service auf das Modell

    Aufwendige oder massenhafte Eingaben können die Rechenleistung des Modells erschöpfen.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Schreibt eigene Texte
  7. Privacy-Angriffe

    Mit gezielten Abfragen lassen sich personenbezogene und schutzbedürftige Trainingsdaten teilweise aus dem Modell zurückgewinnen.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Verarbeitet vertrauliche Daten
  8. Exfiltration aus der ML-Anwendung

    Schutzbedürftige Daten können über Werkzeuge, Netzverbindungen, Speicher oder Innentäter abfließen.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Verarbeitet vertrauliche Daten

Je nach Aufbau Ihres Systems kommen bis zu 26 weitere hinzu. Neun Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System.

Systemmerkmale und offene Fragen

Jedes Ja setzt weitere Bedrohungen auf Ihre Prüfliste, insgesamt bis zu 26. Können Sie eine Frage noch nicht beantworten, prüfen Sie die Bedrohungen mit.

Wie viele Bedrohungen bei Ja hinzukommen
  • Kommt mit diesem Ja hinzu
  • Braucht zusätzlich ein Ja auf eine andere Frage

Wie Ihr System gebaut ist

Schreibt oder gestaltet das System auf freie Anfrage neue Inhalte, die Menschen direkt lesen, sehen oder hören? Übersetzen, Vorlesen und Abschreiben zählen nicht.

Ist der Assistent auf Antworten aus dem Bestand beschränkt, gestaltet er keine freien Inhalte. Lässt er auch freie Aufträge zu, tut er es doch.

Wenn ja, kommt hinzu

Nutzt das System ein Begriffsnetz (Wissensgraph), in dem Begriffe und ihre Beziehungen gespeichert sind?

Bei Graph-RAG ordnet ein Wissensgraph Begriffe und ihre Beziehungen; einfache Bauweisen kommen ohne aus.

Wenn ja, kommt hinzu

Liegen Dokumente mehrerer Kunden, Abteilungen oder Berechtigungsgruppen im selben Suchspeicher?

Liegen Unterlagen verschiedener Abteilungen oder Vertraulichkeitsstufen im selben Suchspeicher, muss die Suche Berechtigungen beachten.

Wenn ja, kommt hinzu

Verarbeitet das System mehrere Arten von Eingaben zusammen, etwa Text mit Bild oder Sprache?

Multimodale Bauweisen werten auch Abbildungen, Tabellen und Zeichnungen in den Dokumenten aus.

Wenn ja, kommt hinzu

Wie Sie das System betreiben

Diese Fragen stellen sich bei fast jedem KI-System.

Maßnahmen und Umsetzung

Maßnahmen zu den Prüfschwerpunkten sind direkt geöffnet. Die verlinkten Maßnahmen erläutern jeweils die Umsetzung.

PrüfschwerpunktRAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktPrompt Injection: Indirekt3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktFaktische Fehler (Halluzinationen)3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktOffenlegung sensibler Informationen3 Maßnahmen
Backdoor im ML-Modell2 Maßnahmen
Sleepy Agent (zeit-/ereignisgetriggerte verdeckte Instruktionen)3 Maßnahmen
Prompt Injection: Direkt3 Maßnahmen
Jailbreaks2 Maßnahmen
Extraktion des Meta-Prompts2 Maßnahmen
Denial-of-Service auf das Modell3 Maßnahmen
Privacy-Angriffe3 Maßnahmen
Exfiltration aus der ML-Anwendung3 Maßnahmen

Maßnahmen gegen die übrigen Bedrohungen finden Sie auf deren Seiten im Bedrohungskatalog.

Vorschriften der KI-Verordnung

Wann die Vorschriften der KI-Verordnung gelten
  1. Art. 4: KI-Kompetenz

    Für jedes KI-System Gilt seit dem 2. Februar 2025.

  2. Art. 53 Abs. 1 Buchst. b, Anhang XII: Eingebautes Allzweckmodell

    Je nach Einsatz Prüfanlass seit dem 2. August 2025.

Gilt für jedes KI-System

Art. 4: KI-Kompetenz

Greift, wenn Beschäftigte oder Beauftragte KI-Systeme betreiben oder nutzen.

Gilt seit dem 2. Februar 2025.

Pflichten und Einzelheiten zu Art. 4: KI-Kompetenz
Wer die Pflichten trägt
Anbieter, Betreiber, Produkthersteller, Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck

Die Pflichten im Einzelnen

Kann bei bestimmtem Einsatz greifen

Art. 53 Abs. 1 Buchst. b, Anhang XII: Eingebautes Allzweckmodell

Greift, wenn Ihre Organisation den Assistenten selbst baut und dafür ein großes Sprachmodell oder ein anderes Allzweckmodell eines fremden Anbieters verwendet.

Gilt seit dem 2. August 2025.

Pflichten und Einzelheiten zu Art. 53 Abs. 1 Buchst. b, Anhang XII: Eingebautes Allzweckmodell
Allgemein lautet die Bedingung
Greift, wenn ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck eines anderen Anbieters eingebaut ist, etwa ein großes Sprachmodell.
Zu beachten
Die Pflichten für das Modell trägt dessen Anbieter. Er muss Ihnen die Informationen nach Anhang XII geben; nutzen Sie sie für Ihre eigene Dokumentation.
Wer die Pflichten trägt
Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck

Die Pflichten im Einzelnen

Greift in der Regel nicht

Art. 50 Abs. 1: Hinweis auf eine KI im Gespräch

Der Assistent dient Beschäftigten, die ihn bewusst aufrufen, sodass offensichtlich ist, dass sie mit einem KI-System arbeiten.

Pflichten und Einzelheiten zu Art. 50 Abs. 1: Hinweis auf eine KI im Gespräch
Allgemein lautet die Bedingung
Greift, wenn Menschen direkt mit dem System schreiben oder sprechen und nicht offensichtlich ist, dass sie es mit einer KI zu tun haben.
Wer die Pflichten trägt
Anbieter, Produkthersteller

Die Pflichten im Einzelnen

Ihr System im Schnellprüfer einordnen Alle Pflichten im Pflichtenkompass

Übergreifende Bedrohungen

Diese Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System, egal wofür es eingesetzt wird.

Warum diese Bedrohungen immer dazugehören

Abweichende Systemmerkmale

5 weitere Fragen ansehen

Trifft eine dieser Fragen bei Ihrem System doch zu, kommen die genannten Bedrohungen hinzu.

  • Erzeugt oder verändert das System Bilder, Töne, Stimmen oder Videos?

    Wenn ja, kommt hinzu

  • Legt das System seine nächsten Arbeitsschritte selbst fest, je nachdem, was vorher herauskam?

    Wenn ja, kommt hinzu

  • Können Menschen außerhalb Ihrer Organisation das System nutzen, auch ohne Anmeldung?

    Der Assistent beantwortet Fragen von Beschäftigten, nicht von Kundinnen und Kunden oder Bürgerinnen und Bürgern.

    Wenn ja, kommt hinzu

  • Erzeugt das System Programmcode, Skripte oder Datenbankabfragen, die weiterverwendet werden?

    Wenn ja, kommt hinzu

  • Soll das System eine vorgegebene Kennzahl möglichst verbessern, etwa Umsatz, Auslastung oder Klicks?

    Wenn ja, kommt hinzu

Annotiertes Prüfbeispiel: RAG-Assistent

Fiktiver Lernfall. Die folgenden Erwartungen sind keine gemessenen Testergebnisse und keine Freigabe. Stand: 9. Oktober 2026.

Skizzierter Datenfluss: Suche liefert Dokumentpassagen als nicht vertrauenswürdigen Kontext; das Modell antwortet mit Fundstellen.
  1. Nutzerfrage
  2. Berechtigte Suche
  3. Dokumentkontext
  4. Sprachmodell
  5. Antwort mit Quellen
  1. Systemgrenze festlegen

    Ein fiktives Unternehmen möchte interne Richtlinien für seine Beschäftigten leichter auffindbar machen. Der Assistent beantwortet Fragen aus einer abgegrenzten Dokumentensammlung und verlinkt die verwendeten Fundstellen. Er darf weder E-Mails versenden noch Dateien ändern. Für den Pilot werden ausschließlich künstliche Inhalte eingesetzt. Die verantwortliche Fachstelle benennt Dokumenteigentümer, Nutzergruppen und einen technischen Betreiber. Vor einer Prüfung wird festgehalten, welche Version des Modells, welcher Suchindex und welche Berechtigungen gelten. Nicht beantwortet ist zunächst, ob der externe Modelldienst Anfragen speichert. Diese Frage gehört in die Vorbereitung und muss vor echten Daten geklärt werden. „Nur interne Dokumente“ beschreibt eine Herkunft, aber noch keine Vertrauensgrenze: Auch eine interne Datei kann manipulierte Anweisungen enthalten.

  2. Angriffsweg und mögliche Folge beschreiben

    Eine präparierte Richtlinie enthält neben sachlichem Text die Anweisung, frühere Gesprächsinhalte an eine fremde Adresse zu übertragen. Die Suche liefert diese Passage als Kontext an das Sprachmodell. Behandelt das Modell den Dokumentinhalt als höherrangige Anweisung, liegt der Angriffsweg der indirekten Prompt Injection vor. Der Versuch muss nicht von der fragenden Person stammen. Im abgegrenzten Pilot ist eine echte Übertragung technisch ausgeschlossen; dennoch kann die Antwort verfälscht werden oder einen schädlichen Link enthalten. Das Team trennt deshalb drei Fragen: Wurde fremder Inhalt gefunden, wurde seine Anweisung befolgt und konnte eine unzulässige Wirkung entstehen? Die Einordnung als indirekte Prompt Injection beschreibt einen Prüfanlass, keine Eintrittswahrscheinlichkeit. Andere Bedrohungen wie unzulässiger Dokumentzugriff bleiben daneben eigenständig zu untersuchen.

  3. Zwei Gegenmaßnahmen konkretisieren

    Die erste Maßnahme ist „Validierung der Inhaltsquellen“. Für diesen Pilot bedeutet das: Nur ausdrücklich freigegebene Repositorien werden indexiert; Herkunft, Dokumentversion und berechtigte Nutzergruppe bleiben an jeder Passage erhalten. Importregeln erkennen oder isolieren auffällige Inhalte und protokollieren ihre Entscheidung. Diese Umsetzung muss getestet werden, denn eine erlaubte Quelle kann weiterhin schädlichen Inhalt tragen. Die zweite Maßnahme ist „Sandbox-Verarbeitung externer Inhalte“. Der Verarbeitungsprozess erhält keine Versandwerkzeuge und keine Schreibrechte. Netzwerkzugriffe werden technisch begrenzt; abgerufener Text bleibt als nicht vertrauenswürdiger Inhalt gekennzeichnet. Eine Formulierung im Systemprompt allein belegt diese Grenze nicht. Der Verantwortliche dokumentiert, welche Infrastrukturregel die Beschränkung erzwingt und welche erlaubten Datenwege trotzdem erforderlich sind.

  4. Prüfung und Nachweis vorab festlegen

    Das Team erstellt künstliche Testdokumente mit sichtbaren und versteckten Anweisungen sowie normale Vergleichsdokumente. Die Fälle decken erlaubte und unerlaubte Quellen, unterschiedliche Nutzerberechtigungen und Wiederholungen mit derselben Konfiguration ab. Erwartet wird: Unzulässige Quellen gelangen nicht in den Index; Dokumentbefehle lösen keine zusätzlichen Werkzeuge oder Netzwerkverbindungen aus; Antworten nennen überprüfbare Fundstellen. Normale Dokumente müssen weiterhin nutzbar bleiben. Für jeden Versuch werden Testkennung, Eingabe, abgerufene Passagen, Modell- und Regelversion, Antwort und relevante Netzwerkprotokolle zusammengeführt. Eine zweite Person prüft die Zuordnung und dokumentiert Abweichungen. Diese Erwartungen sind ein Prüfplan, keine beobachteten Ergebnisse. Ein fehlender Logeintrag ist nur dann aussagekräftig, wenn die Vollständigkeit der Protokollierung selbst geprüft wurde.

  5. Grenzen benennen und nächste Entscheidung vorbereiten

    Auch bestandene Testfälle beweisen keine generelle Sicherheit. Neue Dokumenttypen, Modelländerungen und neue Werkzeuge können den Angriffsweg verändern. Vor einer Freigabe bleiben Aufbewahrung beim Modelldienst, Rechtsgrundlage, Berechtigungsdurchsetzung, Vorfallbehandlung und Wiederholungsprüfung zu klären. Die gesetzliche Einordnung folgt aus Zweck, Rolle und Klasse, nicht aus dem RAG-Begriff: Art. 14 betrifft Hochrisiko-Systeme; Art. 55 richtet sich an Anbieter von GPAI-Modellen mit systemischem Risiko. Ein gewöhnlicher Betreiber wird durch den Bedrohungsverweis nicht automatisch zum Modellanbieter. Die Vorbereitung sammelt den Fall, die Bedrohung, die Quellen und offene Nachweise. Sie vergibt keinen Risikowert und erteilt keine Betriebsfreigabe. Das Handout beschreibt weiterhin den Anwendungsfall; für den individuellen Prüfplan wird die Vorbereitung separat exportiert. Die zuständige Person hält außerdem fest, wer die offenen Punkte bis wann prüft und welche Entscheidung danach möglich ist.

Prüfplan im Überblick: erwartete Nachweise, keine Ergebnisse
AnnahmeBedrohungKontrolleTestbelegGrenze
Begrenzter DokumentbestandManipulierte RichtlinieQuellenvalidierungIndex-ProtokollAuch interne Quellen prüfen
Kontext ist kein AuftragIndirekte Prompt InjectionInhalt und Anweisung trennenAntwort samt FundstellenModellverhalten kann variieren
Nur lesender PilotUnzulässige AußenwirkungSandbox-VerarbeitungNetzwerk- und WerkzeugprotokollLogging-Vollständigkeit prüfen
Getrennte NutzerrechteUnberechtigter ZugriffBerechtigung vor RetrievalPositiv-/Negativtest je RolleKeine generelle Sicherheitsgarantie
Versionierter AufbauÄnderung des AngriffswegsWiederholungsprüfungKonfiguration und TestkennungNeue Werkzeuge neu prüfen

Drei Kontrollfragen für Ihre Vorbereitung

  1. Wer darf welche Dokumente vor dem Retrieval sehen?
  2. Welche technischen Grenzen verhindern unerlaubte Handlungen?
  3. Welche Versionen und Protokolle machen den Test nachvollziehbar?

Bedrohung mit vollständigen Gegenmaßnahmen · Validierung der Inhaltsquellen · Sandbox-Verarbeitung · OWASP LLM01:2026

Quellen

Verwandte Anwendungsfälle

Ebenfalls im Einsatzgebiet Büroarbeit und Wissensmanagement

Oft zusammen eingesetzt mit

Stand: 30. September 2026. Regelwerk der Prüfliste in Fassung 0.3.2, Bedrohungskatalog in Fassung 2026.10.24.2. Wie diese Seiten aufgebaut sind