Sicherheits‑Audit für KI & Kubernetes (k8)
Metaexclusiv prüft Ihre Rechnerinfrastruktur, KI‑Modelle, Container‑Orchestrierung und Multiplikationspfade auf Schwachstellen, Fehlkonfigurationen und Integrationsrisiken.
Sicherheits audit
Warum ein Sicherheitsaudit für KI‑Rechner und k8?
KI‑Workloads und verteilte Cluster bringen spezielle Risiken: Modell‑Poisoning, geheime Schlüssel in Konfigurationen, unsichere Netzwerkregeln, ungehärtete Container und Fehlkonfigurationen, die eine exponentielle (Multiplikation) von Auswirkungen ermöglichen.
- Erkennen von Angriffspunkten auf Modell‑ und Datenebene
- Absicherung von Cluster‑Kommunikation und Storage
- Überprüfbare Remediations‑Pläne für Betreiber und Entwickler
Unsere Audit‑Methodik
Modularer Ansatz: Scoping → Analyse → Test → Hardening → Reporting. Fokus auf reproduzierbare Ergebnisse und praxisnahe Maßnahmen.
Inventar aller Cluster, Nodes, Ingress/Service‑Konfigurationen, Datenwege und ML‑Pipeline‑Komponenten. Priorisierung nach Exposure und Impact.
Automatisierte und manuelle Prüfungen: IaC (Terraform, Helm), RBAC, Netzwerk‑Policies, Secrets‑Management, Container‑Images und Abhängigkeiten.
Simulation von Angriffsvektoren: lateral movement, Modellmanipulation, Datenexfiltration und Container‑Escapes. Nutzung von realistischen Angriffsszenarien.
Priorisierte Befunde mit technischen Anleitungen, Playbooks für DevOps sowie optionale Support‑Packages zur Umsetzung sicherer Konfigurationen.
98%
durch kombinierte Checks
Wir verbinden statische Analyse, Runtime‑Monitoring und gezielte Penetrationstests. Ergebnisse sind nachvollziehbar und für Audits dokumentiert.
Leistungsübersicht
| Prüfpunkt | Kategorie | Empfohlene Maßnahme |
|---|---|---|
| RBAC & Service Accounts | Identitätskontrolle | Least Privilege, Überprüfbare Rollen |
| Secrets Management | Daten | Zentralisiertes KMS, Rotation |
| Netzwerk‑Policies | Konnektivität | Zero‑Trust‑Segmentierung |
| Container‑Images | Supply Chain | Image‑Signing & Scanning |
| Laufzeitüberwachung | Runtime | Integritätstools & EDR |
Fallstudien & Ergebnisse
Telemetrische Datenabsicherung
Reduzierung von Exfiltrationswegen durch Netzwerk‑Policies und KMS‑Integration.
Härtung von ML‑Pipelines
Isolierung von Trainingsumgebungen und Signierung von Modellen zur Integritätsprüfung.
Schnelle Remediation
Playbooks für DevOps zur sofortigen Behebung kritischer Findings.
Audit‑Team
Dr. Lena Köhler — Lead Security Auditor
Spezialistin für Cloud‑Sicherheit, KI‑Robustheit und Kubernetes‑Hardening. Mehr als 10 Jahre Erfahrung in Sicherheitstests verteilter Systeme.
Häufige Fragen
Kleine Cluster: 1–2 Wochen. Komplexe Umgebungen mit mehreren Regionen/CI‑Pipelines: 3–6 Wochen inklusive Reporting und Remediation‑Plan.
Wir vermeiden direkte Arbeit auf sensiblen Produktionsdaten; Tests sind schadlos und können mit synthetischen Datensätzen durchgeführt werden, sofern erforderlich.
Ja. Wir bieten Umsetzungspakete, Schulungen für DevOps‑Teams und wiederkehrende Audits zur langfristigen Absicherung.
Bereit für ein sicheres KI‑Ökosystem?
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