Versatile AI Risk Assessment

Quellenverzeichnis OWASP Foundation 2026

OWASP Top 10 for LLM Applications 2026

Hier finden Sie die im Katalog verwendete Dokumentfassung und die Fundstellen, die den einzelnen Bedrohungen zugeordnet sind.

Stand: Oktober 2026 · Katalogversion 2026.10.24.2

Angaben zum Dokument

Herausgeber
OWASP Foundation
Herangezogener Stand
2026
Lizenz
CC BY-SA 4.0

Originaldokument beim Herausgeber öffnen Externer Verweis; maßgeblich ist immer die Fassung des Herausgebers.

Fundstellen im Katalog (10)

Die Tabelle nennt die jeweilige Kennung, den Titel und die Fundstelle im Originaldokument sowie die zugeordneten Bedrohungen.

Fundstellen dieses Dokuments mit den zugeordneten Bedrohungen
Kennung Titel und Fundstelle Zugeordnete Bedrohungen
LLM01:2026 Prompt Injection LLM01:2026 Prompt Injection, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 10-17 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM01_PromptInjection.md at commit 7e144e05 Prompt Injection – DirektPrompt Injection – IndirektJailbreaksExtraktion des Meta-PromptsHassrede und DiskriminierungSexuelle InhalteGewalt / gefährliche HandlungenRechtswidrige HandlungenSelbstverletzungSchadsoftwareAgenten-KI / Autonome AgentenRAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)Multimodale AngriffeMCP-Hijacking (Model Context Protocol)Agenten-Memory-Poisoning (persistenter Kontext)
LLM02:2026 Sensitive Information Disclosure LLM02:2026 Sensitive Information Disclosure, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 18-22 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM02_SensitiveInformationDisclosure.md at commit 7e144e05 Extraktion des Meta-PromptsPrivacy-AngriffeOffenlegung sensibler InformationenExfiltration aus der ML-AnwendungModell-ReconnaissanceCross-Tenant-Leakage (Multi-Tenant Vector-DB)Seitenkanal-Angriffe (Timing-Analyse)Shadow AI (nicht genehmigte Nutzung von KI-Diensten)
LLM03:2026 Excessive Agency LLM03:2026 Excessive Agency, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 23-26 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM03_ExcessiveAgency.md at commit 7e144e05 Unsicheres Tool-DesignExcessive Agency (übermäßige Handlungsermächtigung)Misalignment (Fehlausrichtung)Agenten-KI / Autonome AgentenMCP-Hijacking (Model Context Protocol)
LLM04:2026 Supply Chain LLM04:2026 Supply Chain, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 27-32 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM04_SupplyChain.md at commit 7e144e05 Lieferkette – InfrastrukturLieferkette – ModelleLieferkette – DatensätzeBackdoor im ML-ModellFaktische Fehler (Halluzinationen)Middleware-Exploits (Angriffe auf AI-Frameworks)Shadow AI (nicht genehmigte Nutzung von KI-Diensten)
LLM05:2026 Data and Model Poisoning LLM05:2026 Data and Model Poisoning, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 33-37 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM05_DataModelPoisoning.md at commit 7e144e05 Lieferkette – ModelleLieferkette – DatensätzeVergiftung der TrainingsdatenGezielte Datenvergiftung / Label-VergiftungBackdoor im ML-ModellSleepy Agent (zeit-/ereignisgetriggerte verdeckte Instruktionen)RAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)Graph-RAG-Vergiftung (Knowledge-Graph-Injection)Agenten-Memory-Poisoning (persistenter Kontext)
LLM06:2026 Unbounded Consumption LLM06:2026 Unbounded Consumption, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 38-42 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM06_UnboundedConsumption.md at commit 7e144e05 Vergiftung der TrainingsdatenModell-DiebstahlDenial-of-Service auf das ModellCost Harvesting / ZweckentfremdungAgenten-KI / Autonome AgentenModell-ReconnaissanceMCP-Hijacking (Model Context Protocol)
LLM07:2026 Misinformation LLM07:2026 Misinformation, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 43-45 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM07_Misinformation.md at commit 7e144e05 Adversariale EingabenÜbermäßiges Vertrauen in das KI-SystemKontroverse ThemenDesinformationFaktische Fehler (Halluzinationen)Misalignment (Fehlausrichtung)Modell-Drift & -Degradation
LLM08:2026 Hidden Context Exposure LLM08:2026 Hidden Context Exposure, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 46-49 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM08_HiddenContextExposure.md at commit 7e144e05 Extraktion des Meta-PromptsUnsicherer Umgang mit Modellausgaben
LLM09:2026 Vector and Embedding Weaknesses LLM09:2026 Vector and Embedding Weaknesses, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 50-54 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM09_VectorAndEmbeddingWeaknesses.md at commit 7e144e05 RAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)Cross-Tenant-Leakage (Multi-Tenant Vector-DB)
LLM10:2026 Improper Output Handling LLM10:2026 Improper Output Handling, OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 v1.0, pp. 55-57 (doi:10.5281/zenodo.22109015); canonical text 2026/final/LLM10_ImproperOutputHandling.md at commit 7e144e05 Unsicherer Umgang mit ModellausgabenUnsicheres Tool-Design

Diese Seite gibt keine Normtexte wieder. Sie nennt Kennung, Titel und Fundstelle des Abschnitts; der Wortlaut steht im Originaldokument. Die Zuordnungen zeigen fachliche Bezüge. Sie belegen nicht, dass ein System die jeweiligen Anforderungen erfüllt.

Bedrohungen mit Bezug auf dieses Dokument (44)

Nach Themengruppe geordnet. Jeder Eintrag führt zur vollständigen Bedrohungsseite.

Angriffe auf Modell und Betrieb

Anwendungs- und Integrationssicherheit

Autonome KI und Agenten

Datenschutz und Datenabfluss

Lieferkette und Herkunft

Manipulation von Modell und Trainingsdaten

Missbrauch für Angriffe, Betrug und Desinformation

Prompt-Angriffe und Umgehung von Schutzmechanismen

Schädliche Inhalte

Verlässlichkeit und verantwortliche Nutzung

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Vom Beleg zur Bewertung

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„OWASP Top 10 for LLM Applications 2026“ (OWASP Foundation). Fundstellen im KI-Bedrohungskatalog, Versatile AI Risk Assessment, Stand Oktober 2026.
https://www.versatile-ai-risk-assessment.com/wissensbasis/quellen/owasp-top-10-llm-2026/

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