AI-Runtime Security für Agentic AI und LLM-gestützte Anwendungen

KI ist eine der am schnellsten wachsenden Technologien in der Geschichte der modernen Wirtschaft. Sie hat das Potenzial, Branchen zu revolutionieren, Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Sie bringt jedoch auch Sicherheitslücken, Risiken und Schwachstellen mit sich. Laut einer Studie von McKinsey von 2025 nutzen 78 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einem Geschäftsbereich, gegenüber 55 Prozent vor zwei Jahren. Infolgedessen investieren 73 Prozent der Unternehmen laut dem Thales Data Threat Report 2025 in KI-spezifische Sicherheitstools, entweder mit neuen oder bestehenden Budgets.

• Thales stellt die ersten Funktionen seiner neuen AI Security Fabric vor, die einen robusten Schutz für Agentic AI, LLM-basierte Anwendungen, Daten und Identitäten bieten soll.
• Neue Funktionen bekämpfen neue KI-spezifische Bedrohungen – darunter Prompt Injection, Datenlecks, Modellmanipulation und unsichere RAG-Pipelines – und helfen Unternehmen dabei, sicher innovative Entwicklungen voranzutreiben und gleichzeitig die Compliance zu wahren.
• Mit den für 2026 geplanten Verbesserungen will Thales eine umfassende Sicherheitsschicht für KI-Ökosysteme bereitstellen, damit Unternehmen die Einführung von KI in Cloud- und lokalen Umgebungen sicher skalieren können.

Thales stellt die ersten grundlegenden Funktionen seiner AI-Runtime Security vor, um den Kern und die Peripherie der KI-Ökosysteme von Unternehmen zu schützen.

Thales AI Security Fabric – Schutz für LLM-gestützte Anwendungen, Daten und Identitäten

Mit der AI Security Fabric von Thales können Unternehmen:

• KI für sicheres Unternehmenswachstum nutzen: Unternehmen maximieren die Vorteile der KI, damit Teams innovativ sein und sich weiterentwickeln können, ohne zusätzliche Sicherheitsrisiken wie Prompt-Injection, Datenlecks, Modellmanipulation und Offenlegung sensibler oder regulierter Daten einzugehen.
• Daten, Anwendungen und Identitäten durchgängig schützen: Unternehmen stellen Agentic AI und GenAI kontrollierten Zugriff auf Datensätze bereit. Sie implementieren Runtime Security in Cloud- und On-Premises-Umgebungen und sichern alle KI-Interaktionen mit minimalem Integrationsaufwand.
• Auf unternehmensgerechten, standardkonformen Schutz vertrauen: Unternehmen nutzen bewährte Sicherheitsfunktionen, die direkt auf die kritischsten OWASP Top 10-Risiken eingehen und kostspielige oder rufschädigende Vorfälle verhindern, bevor sie sich auf das Unternehmen auswirken.

Die ersten Funktionen, die jetzt verfügbar gemacht wurden, sind:

• AI Application Security: Eine Sicherheitslösung zum Schutz selbst entwickelter Anwendungen, die LLMs verwenden. Sie bietet Echtzeitschutz vor KI-spezifischen Bedrohungen, darunter Prompt-Injection, Jailbreaking, System-Prompt-Leakage, Model-Denial-of-Service-Angriffe, Sensitive-Information-Leakage und Content-Moderation. Dazu zählen flexible und nahtlose Bereitstellungsoptionen für jede Architektur, egal ob Cloud-native, lokale oder hybride Umgebungen.
• AI Retrieval-Augmented Generation (RAG) Security: Bietet die Möglichkeit, sensible strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten zu erkennen und mit umfassenden Datenschutzlösungen, einschließlich Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung zu schützen, bevor sie in Suchanwendungen aufgenommen werden. Es unterstützt die sichere Kommunikation zwischen dem LLM und externen Datenquellen.

„KI gestaltet die Geschäftsabläufe neu, deshalb benötigen Unternehmen Sicherheitslösungen, die auf die spezifischen Risiken von Agentic-KI- und Gen-KI-Anwendungen zugeschnitten sind“, sagt Sebastien Cano, SVP Cyber Security Products Business bei Thales. „Thales AI Security Fabric bietet Unternehmen spezielle Tools zur Absicherung von KI-Anwendungen bei gleichzeitiger Minimierung der betrieblichen Komplexität. Gestützt auf jahrzehntelange Erfahrung im Bereich Sicherheit ermöglicht Thales Unternehmen eine sichere Skalierung ihrer KI-Einführung und schützt sensible Daten, Anwendungen und Benutzerinteraktionen.“

Thales plant, seine AI Security Fabric im Jahr 2026 um neue Runtime Security-Funktionen zu erweitern, darunter Data Leakage Prevention, ein Model Context Protocol (MCP)-Sicherheitsgateway und eine durchgängige Runtime-Zugriffskontrolle. Diese Funktionen werden den Schutz über Data Flows hinweg verstärken, den agentenbasierten KI-Datenzugriff sichern und eine einheitliche, konforme Verwaltung der Interaktionen zwischen Benutzern, Modellen und Datenquellen gewährleisten.