Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 6 — Risiken retrieval-augmentierter Generierung
Ein Retrieval-Index erbt das Vertrauensprofil jeder Quelle, die er aufnimmt, und die niedrigst-vertraute Quelle dominiert — deshalb lebt die Sicherheit von RAG-Systemen an den Aufnahme- und Retrieval-Grenzen, nicht am Modellaufruf.
2026-05-15
Kapitel 5 — Input-Validierung und Output-Filterung
Input-Validierung und Output-Filterung komponieren zwei unabhängige Fehlerwahrscheinlichkeiten, deren Produkt kleiner ist als jede allein — und beide müssen gemessen, nicht behauptet werden, damit die Sicherheitsaussage echten Traffic überlebt.
2026-05-14
Kapitel 4 — Prompt-Injection und Jailbreaks
Prompt-Injection hat kein Äquivalent zu parametrisierten Abfragen, weil keine syntaktische Position für einen Transformer nachweislich inert ist; die verfügbaren Abwehrmaßnahmen sind statistisch, verhaltensbasiert und architektonisch — und nur ihre Komposition liefert Widerstand.
2026-05-13Kapitel 6 — Bedrohungsmodelle und Schwachstellen von RAG
Sechster Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Die erweiterte Angriffsfläche von Retrieval — Korpus-Vergiftung, adversariale Chunks, indirekte Prompt Injection, Embedding-Inversion und das Confused-Deputy-Problem in agentischem RAG. Konkrete Angriffe, jeder demonstriert, jeder reproduzierbar.
2026-03-23