KI-Sicherheit weist ein anderes Bedrohungsmodell, andere Kontrollen und andere Nachweisanforderungen auf als die traditionelle Informationssicherheit. KI-spezifische Bedrohungen – wie Prompt-Injection, Modell-Extraktion, agentenbasierte Zielentführung (Agentic Goal Hijacking) und die Vergiftung von Trainingsdaten – lassen sich nicht in die bestehende Kontrollbibliothek einordnen und erfordern eine eigene Sicherheitsebene.

GenAI-spezifische Sicherheitsfragebogen ersetzen die generischen Vorlagen – Modellherkunft, Umgang mit Trainingsdaten, Aufbewahrungs- und Unterauftragsverarbeiter-Bedingungen sowie die Kontrollmechanismen, die tatsächlich für eine KI-Funktion gelten. Anbieter füllen diese über ein Gästeportal aus, sodass die Arbeit bei ihnen verbleibt, anstatt sich in der Warteschlange Ihres Teams zu stauen.

Enzai lässt sich in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP, Databricks, Watsonx, Snowflake), Workflow-Tools (Jira, ServiceNow, Slack) und Modell-Anbieter (OpenAI, Anthropic, proprietäre Modelle) integrieren. Die Plattform fungiert als KI-spezifische Steuerungsebene auf Ihrer bestehenden Sicherheitsinfrastruktur.

Die risikogestufte Prüfung passt die Detailtiefe der Kontrolle an das tatsächliche Risiko an. KI-Anwendungsfälle mit geringem Risiko durchlaufen ein beschleunigtes Verfahren, während Anwendungsfälle mit hohem Risiko einer eingehenden Analyse unterzogen werden. Wiederverwendbare Vorlagen für KI-Anbieter ersetzen generische Formulare voller irrelevanter Fragen, sodass sich Ihr bestehendes Team ganz auf die wesentlichen Aufgaben konzentrieren kann.

Das KI-Risiko pro System wird nach Auswirkung und Wahrscheinlichkeit bewertet, über den gesamten KI-Bestand hinweg aggregiert und nach Geschäftsbereich, Anbieter sowie Risikoart aufgeschlüsselt. Trendlinien veranschaulichen, ob sich das Risiko im Laufe der Zeit verbessert oder verschlechtert – basierend auf derselben Evidenzgrundlage, die auch von den operativen Teams genutzt wird.

Beide Taxonomien sind in die Risikobewertungs-Workflows von Enzai integriert. Jede Risikofläche eines KI-Systems lässt sich den entsprechenden OWASP-Kategorien zuordnen – Prompt-Injection, Vergiftung von Trainingsdaten, böswillige Übernahme von Agentenzielen, Tool-Missbrauch, übermäßige Autonomie – wobei Kontrollen pro Kategorie dokumentiert sind.