Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 17 — Künftige Bedrohungen und aufkommende Abwehr
Der Blast Radius eines Agenten ist die Größe seines Werkzeugsets multipliziert mit der Zahl der Schritte, die er nehmen darf; die Eingabefläche eines multimodalen Modells ist Größenordnungen größer als bei rein textbasierten; und beide Seiten des Konflikts sind mittlerweile selbst Modelle.
2026-05-26
Kapitel 15 — Eine sichere KI-Organisation aufbauen
Die Sicherheitsdisziplin ist nur so dauerhaft wie die Organisation, die sie trägt — Kultur, Red Teams, Vendor-Bewertung, Evaluation und Stewardship sind, was die Kontrollen der Teile I–IV in eine Praxis überführt, die Führungswechsel, Budgetkürzungen und die vierteljährlichen Modell-Updates überlebt.
2026-05-24
Kapitel 14 — Bias, Fairness und verantwortliche KI
Verantwortliche KI ist kein technisches Problem mit technischem Fix — die Fairness-Metriken sind gegenseitig inkonsistent, der Sicherheit-Nutzen-Kompromiss ist real, und die Erklärbarkeitsmethoden liefern weniger, als Regulierungen verlangen. Die Ingenieursarbeit ist, unter diesen Bedingungen sorgfältig zu wählen.
2026-05-23
Kapitel 13 — Regulatorische Landschaft
Die Compliance-Position jeder Organisation, die über Jurisdiktionen hinweg operiert, muss eine Pluralität von Frameworks mit strukturell unterschiedlichen Entscheidungen zu Risikoklassifizierung, Pflichtenverteilung und Nachweis akkommodieren — nicht ein Framework als universelle Vorlage behandeln.
2026-05-22
Kapitel 11 — Observability, Logging und Incident Response
In probabilistischen Systemen bedeutet das Fehlen eines vollständigen Logs das Fehlen eines forensischen Beleges — und das Log muss die exakte Modellversion, den Prompt, den abgerufenen Kontext, die Werkzeugausgaben und die Sampling-Parameter erfassen, mit denen sich die Interaktion reproduzieren ließe.
2026-05-20
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 2 — Bedrohungsmodellierung für LLM-Systeme
Shostacks vier Fragen, STRIDE, PASTA und MITRE ATLAS angewendet auf ein System, dessen mächtigste Komponente jede Eingabe als potenziell instruktiv liest — und warum ein Diagramm mit „einer Box namens LLM" den größten Teil der sicherheitsrelevanten Struktur verbirgt.
2026-05-11
LLM Primer VII — Einführung in die Reihe & Index
Reihenfinale des LLM Primer. Siebzehn Kapitel walken die KI-Sicherheit von der Bedrohungsmodellierung bis zur regulatorischen Peripherie — der Band, in dem die technischen Bögen der Bände I–VI dem Angreifer begegnen.
2026-05-09Kapitel 11 — Angriffsflächen und Protokoll-Schwachstellen
Elfter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Die klassischen Angriffe an MCP angepasst — Confused Deputy, Token-Passthrough, Session-Hijacking — die Protokoll-Schwachstellen rund um Capability-Eskalation und unauthentifiziertes Sampling und die implizite Vertrauenspropagation, die Kontextvergiftung zu einem strukturellen Problem macht.
2026-04-09