AI Secured
Mindgard Ltd · KI-Erkennung
Mindgard ist eine Sicherheitsplattform für KI-Systeme, die Red Teaming automatisiert. Sie prüft LLMs, Agenten und multimodale Modelle, belegt ausnutzbare Schwachstellen und ordnet Befunde OWASP und MITRE ATLAS zu.
Über AI Secured
What Is Mindgard
Mindgard prüft die Sicherheit von KI-Systemen. Das Team kommt aus der Universität Lancaster, gründete 2022 und arbeitet heute von London und Boston aus. Sie richten die Plattform auf ein Modell, eine Anwendung oder einen Agenten, und sie greift das System an wie ein entschlossener Angreifer. Zuerst erfasst sie, was das System erreichen kann, dann sucht sie schwache Guardrails und verkettet Prompts und Tool-Aufrufe, bis etwas nachgibt.
Das Produkt sitzt auf der Testebene, nicht auf der Filterebene. Guardrails und Firewalls blockieren Datenverkehr zur Laufzeit. Mindgard sucht genau den Verkehr, der an diesen Kontrollen vorbeikommt, und liefert dem Team einen Reproduktionspfad, eine Aussage zur Auswirkung und einen Korrekturvorschlag. Die Reihenfolge zählt. Viele Teams besitzen bereits einen Scanner, der eine Wand aus Warnungen zurückgibt. Was fehlt, ist der Beleg, dass eine bestimmte Warnung zu etwas führt, das vor dem Start behoben werden sollte.
Zwei Einschränkungen prägen die Nutzung. Der Preis wird per Angebot verhandelt, ohne Self-Service-Registrierung und ohne kostenlosen Tarif, ein erster Blick führt also über den Vertrieb. Die Plattform braucht außerdem einen erreichbaren Endpunkt, der JSON über HTTP spricht. Für DAST-Werkzeuge im KI-Bereich ist das normal, denn sie beurteilen Verhalten über echte Anfragen statt über Quellcode. Läuft Ihr Modell nur in einer Desktop-App oder einem privaten Notebook, rechnen Sie mit mehr Einrichtung über das Python-SDK.
Getting Started
- Fordern Sie unter mindgard.ai eine Demo oder einen Testzugang an und klären Sie den Umfang: welche Systeme, welche Umgebungen und wie oft die Tests laufen.
- Verbinden Sie das Ziel. Ein Inferenz-Endpunkt oder die API einer Anwendung genügt. Web-Konsole, CLI, Python-SDK und Burp-Suite-Erweiterung greifen auf dasselbe Projekt zu.
- Führen Sie einen Basistest aus und lesen Sie die Ergebnisse nach Angriffspfad, nicht nach der rohen Zahl der Befunde. Jeder Eintrag nennt die Schritte, den Antwortbeleg und den zugeordneten Framework-Eintrag.
- Beheben Sie, was ausnutzbar ist, testen Sie erneut und hängen Sie denselben Test in die CI/CD, damit das nächste Modell-Update ohne Meeting geprüft wird.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von AI Secured.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- AppSec-Teams mit LLM-Funktionen in Produktion
- ML-Engineers, die Agenten mit Tool-Zugriff ausliefern
- Verantwortliche für Compliance und Risiko gegenüber dem EU AI Act oder einer Prüfung nach NIST AI RMF
- Pentester und Beratungen
Aufgaben
- Einen Chatbot oder Copiloten vor dem Start red teamen
- Regressionen nach einem Modellwechsel prüfen
- Einer vermuteten Schwachstelle nachgehen
- Auditbelege aufbauen
Szenarien
- Ein Support-Agent, der Erstattungen auslösen kann
- Ein Retrieval-Assistent über internen Dokumenten
- Ein regulierter Rollout, bei dem die Unterlagen vor dem Feature fertig sein müssen
Wichtigste Funktionen
Agentengerechte Aufklärung
Bevor ein einziger Payload fliegt, erfasst Mindgard das System: welches Modell antwortet, welche Tools und APIs der Agent erreicht, wie Guardrails auf ungewöhnliche Eingaben reagieren. Dieses Profil entscheidet, wohin die Angriffe gehen. Es ähnelt eher der Art, wie ein Mensch ein Ziel eingrenzt, als dem Ablauf eines Scanners, und findet oft wirkungsvollere Pfade mit weniger Anfragen.
Adaptive Angriffspfade
Die Bibliothek deckt Jailbreaks, Prompt Injection, Datenextraktion und Guardrail-Umgehung ab, doch die Plattform bleibt nicht bei Einzel-Prompts stehen. Sie verkettet Schritte und reagiert auf die Antwort des Systems, so wie ein echter Angreifer von einer harmlosen Frage zu einer folgenreichen Aktion kommt. Die Angriffe werden während des Laufs MITRE-ATLAS-Einträgen zugeordnet. Die Abdeckung beginnt bei LLM-Sicherheitstests und reicht bis zu Vision-, Audio- und multimodalen Modellen.
Reproduzierbare Belege
Jeder Befund enthält die verwendeten Prompts, die erhaltenen Antworten und den Pfad dazwischen. Ein Engineer kann die Sequenz nachspielen, eine Führungskraft die Aussage zur Auswirkung lesen, ohne einen Risikoscore zu entschlüsseln. Hier trennt sich ein brauchbarer Bericht von einem Stapel Warnungen.
Korrekturhinweise und erneute Tests
Zu jedem Befund gehören vorgeschlagene Kontrollen, von der Eingabevorverarbeitung über Ausgabefilter bis zu engeren Tool-Berechtigungen. Sie setzen die Korrektur um, lassen denselben Angriffspfad erneut laufen und erhalten einen sauberen Durchlauf oder eine neue Variante, die noch durchkommt. Diese Schleife ist der Punkt: Die Plattform ist für wiederholte Tests gebaut, nicht für einen einmaligen Bericht.
CI/CD, CLI, SDK und Burp Suite
Eine GitHub Action lädt bei jedem Workflow-Lauf die aktuelle CLI, neue Angriffstechniken kommen also an, ohne dass jemand eine Konfigurationsdatei anfasst. Das Python-SDK deckt Modelle ab, die keinen Netzwerk-Endpunkt anbieten können, und die Burp-Suite-Erweiterung bringt KI-Tests in einen Ablauf, den Pentester ohnehin nutzen. REST-Zugriff deckt eigene Pipelines ab.
Zuordnung zu Frameworks und Berichte
Ergebnisse werden dem OWASP Top 10 für LLMs, MITRE ATLAS, dem NIST AI RMF und Pflichten aus dem EU AI Act zugeordnet, Berichte lassen sich in ein SIEM oder Ticketsystem schieben. Für Teams, die einem Regulator oder Kunden zeigen müssen, was getestet wurde, spart die Zuordnung einen Übersetzungsschritt. Ob eine Lücke für Ihr Geschäft wesentlich ist, entscheidet sie nicht.
Laufzeitschutz nach dem Test
Der Test findet die Lücke, der Laufzeitschutz beobachtet Versuche, sie zu nutzen. Mindgard bietet Erkennung und Reaktion für KI-Verkehr in Produktion, sodass dieselbe Plattform, die eine Schwachstelle belegt hat, später Ausnutzungsversuche melden kann. Teams, die nur Tests vor dem Release wollen, lassen diese Ebene weg.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Befunde kommen mit Reproduktionsschritten und Antwortbelegen, was Triage und Freigabe beschleunigt, statt über einen Severity-Score zu streiten.
- Die Aufklärung läuft vor den Angriffen, die Ergebnisse spiegeln also das echte System mit Tools und Guardrails statt eines isolierten Modell-Endpunkts.
- CLI, Python-SDK, GitHub Action und Burp-Suite-Erweiterung passen in bestehende Security- und Engineering-Abläufe, statt einen neuen zu verlangen.
- Die Framework-Zuordnung deckt die vier Referenzen ab, nach denen Auditoren am häufigsten fragen: OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF und EU AI Act.
- Die Forschung ist echt. Das Unternehmen hat mehr als 150 KI-Schwachstellen offengelegt und beschäftigt promovierte KI-Sicherheitsforscher, was sich im Angriffsdesign zeigt.
Nachteile
- Es gibt keine öffentliche Preisliste, keinen kostenlosen Tarif und keine Self-Service-Registrierung. Für die Bewertung braucht es ein Verkaufsgespräch, für das Budget ein Angebot mit festem Umfang.
- Ein erreichbarer JSON-Endpunkt ist Pflicht für den einfachsten Weg. Modelle, die in einer App eingeschlossen sind, brauchen SDK-Arbeit, bevor der Test startet.
- Abdeckungszahlen wie Tausende Angriffsszenarien sind Angaben des Anbieters. Kein unabhängiger Benchmark bestätigt sie, behandeln Sie die Summen also als Marketing, bis Ihr eigener Lauf sie stützt.
- Ergebnisse brauchen weiterhin einen erfahrenen Prüfer. Die Plattform belegt Ausnutzbarkeit, die Geschäftsauswirkung für Ihre Daten und Nutzer bewertet Ihr Team.
Häufige Fragen
Mindgard prüft KI-Systeme auf Sicherheitslücken. Die Plattform erfasst ein Modell oder einen Agenten, führt Angriffe aus, prüft, welche Schwächen tatsächlich ausnutzbar sind, und liefert dem Team Belege und Korrekturhinweise. Sicherheitsteams nutzen sie vor dem Start und erneut nach jeder Änderung an Modell oder Konfiguration.
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