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KI-SicherheitsauditCheckliste

Ein strukturiertes Audit Ihrer KI-Sicherheitslage über 7 Kontrollbereiche: Infrastruktur, Daten, Modell, Zugriff, Protokollierung, Lieferkette und Governance.

0 Bereiche
vollständige Sicherheitsabdeckung
0+ Kontrollen
prüfbare Kontrollpunkte
0 Rahmenwerke
NIST, ISO 42001, EU AI Act
Kostenlos
zur Nutzung und Anpassung

Warum ein KI-Sicherheitsaudit anders ist

Herkömmliche Audits der Anwendungssicherheit übersehen die Angriffsflächen, die KI-Systeme mit sich bringen: Prompt-Injection, Vergiftung von Trainingsdaten, Modellextraktion und Datenlecks über Prompts. Ein Standard-SOC-2-Bericht sagt Ihnen so gut wie nichts darüber, ob ein LLM-Endpunkt Ihre Kundendaten preisgibt, wenn er adversarial angesprochen wird. Ein KI-spezifisches Audit schließt diese Lücke.

85+
Kontrollen über 7 KI-spezifische Bereiche
Deckt Infrastruktur, Daten, Modell, Zugriff, Protokollierung, Lieferkette und Governance ab, mit Prüfungen der adversarialen Resilienz, die herkömmlichen Audits fehlen.
35 Mio. €
Höchststrafe nach dem EU AI Act
KI-Systeme mit hohem Risiko, die die Cybersicherheitsanforderungen aus Artikel 15 nicht erfüllen, drohen empfindliche Strafen; das Audit liefert die Nachweise, die die Aufsichtsbehörde erwartet.
Aug. 2026
Frist für Hochrisiko nach dem EU AI Act
Die Pflichten für Hochrisikosysteme werden im August 2026 durchsetzbar. Organisationen benötigen vor diesem Datum dokumentierte Sicherheitsaudits.
Kontinuierlich
Überwachung ergänzt das Audit
Ein punktuelles Audit ist eine Ausgangsbasis; Hochrisikosysteme erfordern eine kontinuierliche Überwachung nach Inverkehrbringen gemäß Artikel 61 des EU AI Act.

Die Audit-Checkliste

Arbeiten Sie jeden Bereich systematisch durch. Markieren Sie Kontrollen mit Bestanden / Nicht bestanden / N/A samt belegenden Nachweisen. Erfassen Sie für jede nicht bestandene Kontrolle die Risikostufe.

Bewerten Sie die Netzwerk-, Rechen- und Cloud-Ebene, die KI-Workloads hostet. Infrastrukturlücken sind der häufigste Befund in KI-Audits von Unternehmen.

Netzwerksegmentierung vorhanden
KI-Systeme sind von allgemeinen Unternehmensnetzen isoliert; Trainings- und Inferenzverkehr durchläuft dedizierte Segmente mit expliziten Firewall-Regeln.
API-Gateway und WAF bereitgestellt
Alle KI-Inferenz-Endpunkte liegen hinter einem authentifizierten API-Gateway mit WAF-Schutz, Ratenbegrenzung und DDoS-Abwehr.
Rechenumgebung gehärtet
GPU/TPU-Instanzen folgen einer gehärteten Basiskonfiguration; Container-Images werden beim Build gescannt; Kubernetes-RBAC wird durchgesetzt; keine fest codierten Anmeldedaten.
Secrets-Management durchgesetzt
Modellgewichte, API-Schlüssel und Trainings-Anmeldedaten werden in einem KMS oder Secret-Vault gespeichert, niemals im Code, in Container-Schichten oder in Umgebungsdateien, die in die Versionsverwaltung eingecheckt sind.
Cloud-IAM folgt dem Prinzip der geringsten Rechte
Cloud-Rollen für KI-Workloads sind auf die minimal erforderlichen Berechtigungen beschränkt; Trainingsdaten-Buckets sind privat; die CSPM-Überwachung ist aktiv.

So führen Sie das Audit durch

Fünf Schritte für ein Audit, das der Prüfung durch Aufsichtsbehörden und interne Revision standhält, und kein Checklisten-Artefakt, das in einer Schublade abgelegt wird.

1
Umfang und Auslöser des Audits festlegen
Bestimmen Sie, welche KI-Systeme im Umfang liegen (Produktionsmodelle, KI-Dienste von Anbietern, Trainingspipelines), und erfassen Sie den Auslöser des Audits: erstmalig, jährlich, vor der Bereitstellung, durch einen Vorfall oder durch die Aufsichtsbehörde veranlasst.
2
Nachweise vor der Bewertung sammeln
Sammeln Sie Konfigurationsexporte, Zugriffsüberprüfungen, Pentest-Berichte, Vorfallsprotokolle, Model Cards und DPIAs. Eine Bewertung aus dem Gedächtnis erzeugt Falschmeldungen, die die Glaubwürdigkeit des Audits bei den Stakeholdern untergraben.
3
Die über 85 Kontrollen durcharbeiten
Markieren Sie jede Kontrolle mit Bestanden / Nicht bestanden / N/A samt belegenden Nachweisen. Wo eine Kontrolle nicht besteht, erfassen Sie die Risikostufe (Kritisch / Hoch / Mittel / Niedrig), damit Befunde nachgelagert priorisiert werden können.
4
Bewertungen zusammenfassen und Risikoeinstufung anwenden
Berechnen Sie Abschnittsbewertungen und einen Gesamtprozentsatz. Ordnen Sie ihn der Risikoeinstufung zu: 90–100 % Niedrig, 75–89 % Mittel, 60–74 % Hoch, unter 60 % Kritisch. Kritische Befunde können es rechtfertigen, das KI-System bis zur Behebung auszusetzen.
5
Behebung zuweisen und nach Abschluss erneut auditieren
Jedes Nicht bestanden erhält einen Verantwortlichen, einen Schweregrad, eine Fälligkeit und einen Status. Auditieren Sie jede nicht bestandene Kontrolle erneut, sobald die Behebung umgesetzt ist, warten Sie nicht bis zum nächsten Jahresaudit, um den Abschluss zu bestätigen.
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Ein KI-Sicherheitsaudit bewertet die Sicherheitslage von KI-Systemen über Infrastruktur (Netzwerk, Rechenleistung, Cloud), Daten (im Ruhezustand, bei der Übertragung, Lebenszyklus), Modellintegrität und adversariale Resilienz, Zugriffskontrolle, Protokollierung und Überwachung, Lieferkette (Drittanbietermodelle, Datensätze, Bibliotheken) sowie Compliance/Governance. Anders als herkömmliche Audits der Anwendungssicherheit müssen KI-spezifische Audits die Widerstandsfähigkeit gegen Prompt-Injection, die Integrität der Trainingsdaten, Abwehrmaßnahmen gegen Modellextraktion und Datenlecks über Prompts abdecken.

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