Die besten KI-Sicherheitstools für Unternehmen im Jahr 2026 (Top 10)

📊 KI-Erkennung und -Steuerung

Erkennt den Einsatz von KI bei Mitarbeitern, Apps und Drittanbietern; verfolgt Eigentumsverhältnisse und Risiken.

🛡️ LLM- und Agenten-Laufzeitschutz

Setzt Schutzmechanismen zur Inferenzzeit durch – einschließlich sofortiger Einschleusungsabwehr, Kontrollen sensibler Daten und Beschränkungen der Werkzeugnutzung.

🧰 KI-Sicherheitstests & Red Teaming

Testet Modelle und Arbeitsabläufe vor und nach der Produktionsfreigabe auf ihre Wirksamkeit gegen Angriffstechniken.

🔗 KI-gestützte Lieferkettensicherheit

Bewertet Risiken in Modellen, Datensätzen, Paketen und Abhängigkeiten, die in KI-Systemen verwendet werden.

🔐 SaaS- und identitätszentrierte KI-Risikokontrolle

Managed Risiken im Zusammenhang mit KI-Einsätzen in SaaS-Anwendungen und -Integrationen – einschließlich Berechtigungen, Datenexposition, Kontoübernahme und riskanten OAuth-Bereichen.

1️⃣ Anforderungen

Koi gilt weithin als einer der die besten KI-Sicherheitstools für Unternehmen Aufgrund seines Ansatzes auf der Software-Kontrollebene hilft es Unternehmen dabei, zu steuern, was auf Endgeräten installiert und eingesetzt wird – einschließlich KI-naher Tools wie Browsererweiterungen, Pakete und Entwicklerassistenten.

Dies ist deshalb wichtig, weil die Exposition gegenüber KI oft über Tools erfolgt, die harmlos erscheinen: Browsererweiterungen, die Seiteninhalte lesen, IDE-Add-ons, die auf Repositories zugreifen, Pakete, die aus öffentlichen Registries abgerufen werden, und schnelllebige "Hilfs"-Apps, die in tägliche Arbeitsabläufe eingebettet sind.

Anstatt die Sicherheit von KI als ein rein modellbezogenes Problem zu betrachten, konzentriert sich Koi auf die Kontrolle der Aufnahme und Verbreitung von Tools, die zu Datenlecks oder Lieferkettenrisiken führen können – und wandelt so Ad-hoc-Installationen in einen geregelten, überprüfbaren Prozess um.

✓ Hauptmerkmale:

• Einblick in installierte und angeforderte Tools auf allen Endpunkten
• Richtlinienbasierte Zulassungs-/Sperrentscheidungen für die Softwareeinführung
• Genehmigungsworkflows, die die Ausbreitung von Schatten-KI-Tools reduzieren
• Kontrollmechanismen zur Bewältigung von Erweiterungs-/Paketrisiken und zur Steuerung von Tools
• Es gibt Belege dafür, was von wem und nach welcher Richtlinie genehmigt wurde.

2️⃣ Noma Security

Noma Security ist eine führende Plattform für Sicherung von KI-Systemen und Agenten-Workflows auf Unternehmensebene. Der Fokus liegt auf der Erkennung, Steuerung und dem Schutz von KI-Anwendungen – insbesondere dann, wenn mehrere Geschäftsbereiche unterschiedliche Modelle, Pipelines und agentengesteuerte Prozesse einsetzen.

Sobald die Nutzung von KI weiter verbreitet ist, benötigen Sicherheitsteams eine einheitliche Methode, um zu verstehen, was existiert, was damit in Berührung kommt und welche Arbeitsabläufe ein erhöhtes Risiko darstellen – einschließlich der Zuordnung von KI-Anwendungen zu Datenquellen und der Identifizierung von Orten, an denen sensible Informationen fließen könnten.

✓ Hauptmerkmale:

• KI-Systemerkennung und -Inventarisierung teamübergreifend
• Governance-Kontrollen für KI-Anwendungen und -Agenten
• Risikokontext im Zusammenhang mit Datenzugriff und Workflow-Verhalten
• Richtlinien zur Unterstützung der Unternehmensaufsicht und -verantwortlichkeit
• Operative Arbeitsabläufe, die für KI-Umgebungen mit mehreren Teams entwickelt wurden

3️⃣ Ziel: Sicherheit

Aim Security wurde speziell für diesen Zweck entwickelt Sicherstellung der unternehmensweiten Einführung von generativer KIDies betrifft insbesondere die Nutzungsebene, auf der Mitarbeiter mit KI-Tools interagieren und Drittanbieteranwendungen KI-Funktionen integrieren. Daher ist es besonders relevant für Organisationen, bei denen das unmittelbarste KI-Risiko nicht in einer kundenspezifischen Lernmanagement-Anwendung, sondern in deren Nutzung durch die Mitarbeiter liegt.

Der Nutzen von Aim zeigt sich, wenn Unternehmen Einblick in die Nutzungsmuster von KI und praktische Kontrollmöglichkeiten benötigen, um die Offenlegung von Daten zu reduzieren – und so das Geschäft zu schützen, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.

✓ Hauptmerkmale:

• Einblick in die Nutzung und die Risikomuster von GenAI in Unternehmen
• Durchsetzung von Richtlinien zur Reduzierung der Offenlegung sensibler Daten
• Steuerelemente für KI-Tools von Drittanbietern und eingebettete KI-Funktionen
• Governance-Workflows, die auf die Sicherheitsanforderungen des Unternehmens abgestimmt sind
• Zentrale Verwaltung verteilter Benutzergruppen

4️⃣ Mindgard

Mindgard zeichnet sich aus durch KI-Sicherheitstests und Red TeamingDies hilft Unternehmen, KI-Anwendungen und -Workflows auf ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber Angriffstechniken zu testen. Besonders wichtig ist dies für Organisationen, die RAG- und Agenten-Workflows einsetzen, da hier Risiken häufig durch unerwartete Interaktionseffekte entstehen, beispielsweise durch die Beeinflussung von Anweisungen durch abgerufene Inhalte oder durch das Durchsickern sensibler Kontextinformationen.

Der Wert von Mindgard liegt in seiner proaktiven Vorgehensweise: Anstatt darauf zu warten, dass Probleme in der Produktion auftreten, hilft es Teams dabei, Schwachstellen frühzeitig zu erkennen – ähnlich wie bei traditionellen Anwendungssicherheitstests.

✓ Hauptmerkmale:

• Automatisierte Tests und Red Teaming für KI-Workflows
• Abdeckung für aggressive Verhaltensweisen wie Drogenkonsum durch Injektion und Gefängnisausbrüche
• Umsetzbare Erkenntnisse für Ingenieurteams
• Unterstützung für iteratives Testen über Releases hinweg
• Sicherheitsvalidierung abgestimmt auf die Bereitstellungszyklen von Unternehmen

5️⃣ KI schützen

Protect AI wird als Mehrschichtiger Plattformansatz für KI-Sicherheiteinschließlich Lieferkettenrisiken. Dies ist besonders relevant für Unternehmen, die auf externe Modelle, Bibliotheken, Datensätze und Frameworks angewiesen sind – wo Risiken durch Abhängigkeiten, die nicht intern erstellt wurden, übernommen werden können.

Es spricht Organisationen an, die Sicherheitspraktiken in der gesamten KI-Entwicklung und -Bereitstellung standardisieren möchten, einschließlich der vorgelagerten Komponenten, die in Modelle und Pipelines einfließen.

✓ Hauptmerkmale:

• Plattformabdeckung über alle Phasen der KI-Entwicklung und -Bereitstellung hinweg
• Fokus auf Lieferkettensicherheit bei Abhängigkeiten von KI/ML
• Risikoidentifizierung für Modelle und zugehörige Komponenten
• Arbeitsabläufe zur Standardisierung von KI-Sicherheitspraktiken
• Unterstützung von Governance und kontinuierlicher Verbesserung

6️⃣ Strahlende Sicherheit

Radiant Security ist ausgerichtet auf Aktivierung von Sicherheitsoperationen durch agentenbasierte AutomatisierungMit zunehmender Verbreitung von KI steigen sowohl die Anzahl als auch die Neuartigkeit der Sicherheitssignale – neue SaaS-Ereignisse, neue Integrationen, neue Datenpfade –, doch die Kapazitäten der SOCs bleiben begrenzt. Radiant schließt diese Lücke direkt.

Im Fokus steht die Verkürzung der Untersuchungszeit durch automatisierte Triage und gezielte Reaktionsmaßnahmen – dadurch wird es Analysten leichter verständlich, warum etwas als auffällig markiert wurde und welche Maßnahmen empfohlen werden.

✓ Hauptmerkmale:

• Automatisierte Priorisierung zur Reduzierung der Arbeitsbelastung von Analysten
• Geführte Ermittlungs- und Reaktionsabläufe
• Operativer Schwerpunkt: Lärmreduzierung und Geschwindigkeitsüberschreitungsentscheidungen
• Integrationen, die auf die SOC-Prozesse des Unternehmens abgestimmt sind
• Kontrollmechanismen, die den Menschen bei Bedarf einbeziehen

7️⃣ Lakera

Lakera ist bekannt für Laufzeitschutzmechanismen Diese Lösung adressiert Risiken wie das sofortige Einschleusen von Schadsoftware, Jailbreaks und die Offenlegung sensibler Daten. Sie steuert KI-Interaktionen während der Inferenzphase – also dort, wo Eingabeaufforderungen, abgerufene Inhalte und Ausgaben in Produktionsabläufen zusammenlaufen.

Lakera ist besonders wertvoll, wenn KI-Anwendungen nicht vertrauenswürdigen Eingaben ausgesetzt sind oder das Verhalten des KI-Systems eingeschränkt werden muss, um Datenlecks und unsichere Ausgaben zu reduzieren. Es ist insbesondere relevant für RAG-Anwendungen, die externe oder nur bedingt vertrauenswürdige Inhalte abrufen.

✓ Hauptmerkmale:

• Sofortige Injektion und Jailbreak-Abwehr zur Laufzeit
• Kontrollmechanismen zur Reduzierung der Offenlegung sensibler Daten in KI-Interaktionen
• Leitplanken für das Verhalten von KI-Anwendungen
• Transparenz und Steuerung von KI-Nutzungsmustern
• Richtlinienoptimierung für die Realitäten des Unternehmenseinsatzes

8️⃣ CalypsoAI

CalypsoAI ist etwa Schutz der Inferenzzeit für KI-Anwendungen und -AgentenDer Schwerpunkt liegt dabei auf der Absicherung des Moments, in dem KI Ergebnisse liefert und Aktionen auslöst. Hier entdecken Unternehmen am häufigsten Risiken: Die Modellausgabe wird zur Eingabe in einen Workflow, und Schutzmechanismen müssen unsichere Entscheidungen oder den unsachgemäßen Einsatz von Werkzeugen verhindern.

CalypsoAI ist besonders hilfreich, wenn verschiedene Teams KI-Funktionen in unterschiedlichen Geschwindigkeiten veröffentlichen, da es die Steuerung über mehrere Modelle und Anwendungen hinweg zentralisiert.

✓ Hauptmerkmale:

• Inferenzzeitsteuerung für KI-Apps und Agenten
• Zentralisierte Durchsetzung von Richtlinien bei KI-Implementierungen
• Sicherheitsgeländer, die für Umgebungen mit mehreren Modellen konzipiert sind
• Überwachung und Transparenz von KI-Interaktionen
• Unterstützung der Unternehmensintegration für SOC-Workflows

9️⃣ Schädel

Der Schädel befindet sich etwa KI-Erkennung, -Steuerung und laufendes Risikomanagement im UnternehmenSein größter Nutzen zeigt sich dann, wenn die Einführung von KI dezentralisiert erfolgt und Sicherheitsteams eine zuverlässige Methode benötigen, um festzustellen, was existiert, wem es gehört und was es berührt.

Cranium unterstützt die Governance-Seite der KI-Sicherheit – den Aufbau von Inventaren, die Etablierung von Kontrollrahmen und die kontinuierliche Überwachung. Dies ist besonders relevant, wenn Aufsichtsbehörden, Kunden oder interne Stakeholder Nachweise über KI-Risikomanagementpraktiken erwarten.

✓ Hauptmerkmale:

• Erfassung und Inventarisierung der KI-Nutzung im gesamten Unternehmen
• Governance-Workflows, die auf Aufsicht und Verantwortlichkeit ausgerichtet sind
• Risikotransparenz über interne und externe KI-Systeme hinweg
• Unterstützung für kontinuierliche Überwachungs- und Sanierungszyklen
• Nachweise und Berichterstattung für KI-Programme in Unternehmen

10️⃣ Empfehlung

Reco ist vor allem bekannt für SaaS-Sicherheit und identitätsbasiertes Risikomanagement — zunehmend relevant für KI, da in SaaS-Tools so viel "KI-Exposition" vorhanden ist: Copiloten, KI-gestützte Funktionen, App-Integrationen, Berechtigungen und gemeinsam genutzte Daten.

Anstatt sich auf das Modellverhalten zu konzentrieren, hilft Reco Unternehmen bei der Bewältigung der damit verbundenen Risiken: Kompromittierung von Konten, riskante Berechtigungen, offengelegte Dateien, übermäßige Integrationen und Konfigurationsabweichungen.

✓ Hauptmerkmale:

• SaaS-Sicherheitsstatus und Konfigurationsrisikomanagement
• Erkennung und Reaktion auf Identitätsbedrohungen für SaaS-Umgebungen
• Transparenz der Datenexposition – Dateien, Freigabe und Berechtigungen
• Erkennung riskanter Integrationen und Zugriffsmuster
• Arbeitsabläufe, die auf die Identitäts- und Sicherheitsprozesse des Unternehmens abgestimmt sind.

1️⃣ KI kann kleine Fehler in wiederholte Leckagen verwandeln

Eine einzige Eingabeaufforderung kann sensible Informationen preisgeben – interne Namen, Kundendaten, zeitliche Abläufe von Vorfällen, Vertragsbedingungen oder firmeneigenen Code. Bei Tausenden von Interaktionen wird dies zu einem erheblichen Datenleck. systematisch, nicht zufälligDie

2️⃣ KI führt eine manipulierbare Befehlsebene ein

KI-Systeme können durch bösartige Eingaben beeinflusst werden – durch direkte Anweisungen, indirekte Manipulation durch abgerufene Inhalte oder eingebettete Anweisungen in Dokumenten. Ein Arbeitsablauf kann „normal“ erscheinen, während er zu unsicheren Ergebnissen oder Aktionen gelenkt wird.

3️⃣ Agenten erweitern den Wirkungsradius vom Inhalt zur Ausführung

Wenn KI Tools aufrufen, auf Dateien zugreifen, Tickets auslösen, Systeme modifizieren oder Änderungen implementieren kann, ist ein Sicherheitsproblem nicht mehr nur „falscher Text“ – es wird zu "falsche Handlung", "falscher Zugriff" oder "nicht genehmigte Ausführung". Dazu sind Kontrollmechanismen erforderlich, die auf Entscheidungs- und Handlungsabläufe ausgelegt sind, nicht nur auf Daten.