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OWASP LLM Top 10 (2025): Welche Risiken ein Gateway tatsächlich behebt

von Ashish Dubey

Aktualisiert: October 6, 2026

Published: September 22, 2026

⚡ TL;DR
  • The current list is the OWASP Top 10 for LLM Applications 2025, from the OWASP GenAI Security Project. It replaced the 2023/24 v1.1 list; four entries are new or renamed.
  • It is a risk taxonomy, not a control checklist. Each risk has a natural home - the gateway, the application, the RAG pipeline, the build process - and a control in the wrong place is how teams get coverage on paper and none in production.
  • An AI gateway squarely addresses four: prompt injection, sensitive information disclosure, excessive agency, and unbounded consumption. It partly helps with three more and cannot touch the rest.
  • “OWASP LLM Top 10 compliance” from a single product does not exist. Data and model poisoning and vector weaknesses are not inference-time problems.
  • TrueFoundry’s guardrails run on four hooks - LLM input, LLM output, mcp_pre_tool, mcp_post_tool - which is the part of the map a gateway can honestly claim.

Was die OWASP LLM Top 10 eigentlich sind

Die OWASP Top 10 für Large Language Model-Anwendungen sind eine konsensbasierte Liste der kritischsten Sicherheitsrisiken in LLM-gestützter Software, die vom OWASP GenAI Security Project gepflegt wird. Die aktuelle Version ist die Liste von 2025 unter genai.owasp.org/llm-top-10. Die Version 1.1 von 2023/24 ist dort weiterhin archiviert und wird noch häufig zitiert – wenn also ein Beitrag von Modell-Diebstahl oder übermäßigem Vertrauenspricht, bezieht er sich auf die veraltete Version.

Die Liste von 2025 in der Veröffentlichung von OWASP:

ID Risk In one line
LLM01 Prompt Injection User prompts alter the model’s behaviour or output in unintended ways
LLM02 Sensitive Information Disclosure Private data leaks through the model or the surrounding application
LLM03 Supply Chain Compromised models, datasets, packages, or adapters in your stack
LLM04 Data and Model Poisoning Pre-training, fine-tuning, or embedding data is tampered with
LLM05 Improper Output Handling Model output passed downstream without validation or sanitisation
LLM06 Excessive Agency More autonomy, permission, or functionality granted than is needed
LLM07 System Prompt Leakage Instructions meant to stay internal are exposed to the user
LLM08 Vector and Embedding Weaknesses Flaws in how embeddings are generated, stored, and retrieved
LLM09 Misinformation Confident, wrong output that systems or people act on
LLM10 Unbounded Consumption Uncontrolled inference driving cost, denial of service, or extraction

Die Änderungen zeigen, wohin sich der Fokus verlagert hat. System-Prompt-Leakage und Schwachstellen bei Vektoren und Embeddings sind neu hinzugekommen. Modell-Denial-of-Service wurde zum umfassenderen Unbegrenzter Verbrauch. Unsicheres Plugin-Design in die Lieferkette integriert und mit übermäßiger Handlungsfähigkeit ausgestattet, während sich die Tools um Protokolle wie MCP herum etablierten. Modell-Diebstahl ist komplett weggefallen.

Wo die einzelnen Kontrollmechanismen tatsächlich verortet sind

Das ist der Teil, den die meisten Berichte auslassen. Die Top-10-Listen Risiken, und ein Risiko ist kein Produktmerkmal. Vier davon betreffen den Inferenzpfad, an dem ein Gateway ansetzt. Drei gehören zum Anwendungscode. Drei betreffen Pipelines, die ein Gateway niemals sieht.

Risk Where the control lives What a gateway can do What it cannot do
LLM01 Prompt Injection Gateway input hook + app design Block injection and jailbreak patterns; scan tool arguments Solve it - detection is probabilistic
LLM02 Sensitive Information Disclosure Gateway, both hooks + data layer Redact PII and secrets in prompts, responses, tool results Stop a leak caused by the wrong document being indexed
LLM03 Supply Chain Procurement, build pipeline, SBOM Constrain which models and MCP servers are reachable, and by whom Verify provenance, scan a fine-tune, audit dependencies
LLM04 Data and Model Poisoning Training and fine-tuning pipeline Nothing meaningful - it happens before inference Detect a backdoor baked into weights
LLM05 Improper Output Handling The consuming application Scan output for unsafe code patterns and secrets Escape HTML or parameterise your SQL
LLM06 Excessive Agency Gateway / MCP layer + agent design Gate every tool call: allowlist, scope per subject, require approval, block destructive arguments Decide which capabilities the agent should have
LLM07 System Prompt Leakage Application architecture Detect exfiltration attempts on input; strip secrets from output Fix a design that puts credentials in the system prompt
LLM08 Vector and Embedding Weaknesses RAG pipeline and vector store Little - retrieval happens inside your application Enforce isolation in an index it does not own
LLM09 Misinformation Evaluation, product design, UX Run hallucination and faithfulness checks on output Make the model correct
LLM10 Unbounded Consumption Gateway Rate limit and budget cap by user, team, virtual account, model, or metadata Control spend on traffic that bypasses it

Vier liegen direkt im Zuständigkeitsbereich, drei teilweise, und drei erfordern einen Verantwortlichen an anderer Stelle. Wenn Ihr KI-Sicherheits-Framework eine Gateway-Zeile für LLM04 und LLM08 enthält, ist diese Zeile reine Dekoration.

Ein Gateway deckt LLM01, LLM02, LLM06 und LLM10 gut ab, da alle vier Anfragepfad- Probleme sind: Sie treten in dem Moment auf, in dem ein Prompt gesendet oder ein Tool ausgelöst wird – also genau in dem Moment, den ein Gateway erfassen kann. Die anderen wurden bereits Wochen zuvor entschieden, während eines Trainingslaufs oder eines Indexierungsvorgangs.

Wo Teams Fehler machen

Die Liste als Compliance-Checkliste zu behandeln. OWASP veröffentlicht eine Risikotaxonomie mit Leitfäden zur Risikominderung, keine Zertifizierung. Es gibt kein OWASP LLM Top 10-Audit und keine Stelle, die ein Zertifikat ausstellt. Eine Matrix, die behauptet, alle zehn Punkte würden durch ein einziges Tool „abgedeckt“, ist dazu geschrieben, ein Meeting zu überstehen, nicht einen Angriff.

Ausgabeprüfung an der falschen Stelle. LLM05 befasst sich damit, was Ihre Anwendung mit der Modellausgabe macht. Ein Gateway kann zwar kennzeichnen, dass eine Antwort os.system oder ein nicht maskiertes Skript-Tag enthält, es kann jedoch nicht verhindern, dass Ihr Dienst diese Zeichenfolge an eine Shell weitergibt. Die Kontrolle muss dort liegen, wo die Ausgabe verarbeitet wird; die Gateway-Prüfung dient lediglich als zusätzliche Verteidigungsebene.

Die Annahme, dass Erkennung gleich Prävention ist. Erkennung ist ein Klassifikator, und Klassifikatoren haben falsch-negative Ergebnisse, gegen die Angreifer vorgehen. Die dauerhafte Schadensbegrenzung für LLM01 besteht darin, davon auszugehen, dass eine Injektion gelegentlich erfolgreich ist, und das System so zu gestalten, dass es dies übersteht – was eigentlich ein LLM06-Problem ist. Schränken Sie die Werkzeugoberfläche ein, damit eine erfolgreiche Injektion das Modell erreicht, ohne dass gefährliche Funktionen aufgerufen werden können.

LLM10 als reines Abrechnungsproblem ignorieren. Ein Agent, der in einer Endlosschleife feststeckt, ist ein Denial-of-Service-Angriff auf Ihr eigenes Budget, und Abfragen mit hohem Volumen sind die Grundlage für Modellextraktion. Dies ist die am einfachsten zu schließende Sicherheitslücke, die jedoch am häufigsten offen gelassen wird.

Want to see which of these you can close today?
Attach a guardrail group to a single model and watch it fire in Request Traces.

So funktioniert das in TrueFoundry

Das AI Gateway von TrueFoundry implementiert diese Kontrollen als Guardrails an Hooks im Anforderungspfad. Es gibt vier davon, und welche Risiken Sie angehen können, hängt davon ab, an welchem Hook Sie sich befinden.

Für LLM-Anfragen: input, bevor der Prompt das Modell erreicht, und output, nachdem es geantwortet hat.

TrueFoundry AI Gateway LLM request flow with input guardrails before the model call and output guardrails after

Für MCP-Tool-Aufrufe: mcp_pre_tool, bevor das Tool ausgeführt wird, und mcp_post_tool, nachdem es ein Ergebnis zurückgibt.

MCP tool invocation flow with pre-tool guardrails before execution and post-tool guardrails before the result returns

Diese MCP-Hooks machen das OWASP MCP Frage handhabbar. Guardrails laufen bei jedem Tool-Aufruf separat – fünf Tools hintereinander bedeuten fünf Prüfdurchläufe. Ein Fehler vor dem Tool-Aufruf verhindert dessen Ausführung; ein Fehler nach dem Tool-Aufruf hält das Ergebnis zurück.

Jedes Guardrail verfügt über einen Betriebsmodus – „validate“ prüft und kann blockieren, „mutate“ schreibt zusätzlich um – sowie eine Durchsetzungsstrategie für Verstöße und Guardrail-Fehler:

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Häufig gestellte Fragen

Was sind die OWASP LLM Top 10?

Eine Konsensliste der zehn kritischsten Sicherheitsrisiken in LLM-Anwendungen, herausgegeben vom OWASP GenAI Security Project. Die aktuelle Version ist die Liste von 2025: Prompt Injection, Offenlegung sensibler Informationen, Lieferkette, Daten- und Modell-Poisoning, unsachgemäße Ausgabeverarbeitung, übermäßige Handlungsbefugnis, Leck des System-Prompts, Schwächen bei Vektoren und Embeddings, Fehlinformationen und unbegrenzter Verbrauch. Es handelt sich um eine Orientierungshilfe, nicht um eine Zertifizierung – es gibt kein Audit, das zu bestehen wäre.

Kann ein AI Gateway die gesamten OWASP LLM Top 10 abdecken?

Nein. Ein Gateway sitzt im Anfragepfad und adressiert daher Risiken dieses Pfads gut: Prompt Injection, Offenlegung sensibler Informationen, übermäßige Handlungsbefugnis und unbegrenzten Verbrauch. Bei unsachgemäßer Ausgabeverarbeitung, Fehlinformationen und der Lieferkette hilft es teilweise. Poisoning und Vektorschwächen entstehen in Trainings- und Retrieval-Pipelines, die ein Gateway nie berührt.

Wie lassen sich die OWASP LLM Top 10 auf MCP anwenden?

Vor allem über LLM06 Excessive Agency und LLM01 Prompt Injection. Ein MCP-Tool-Aufruf ist die Stelle, an der aus einem kompromittierten Prompt eine reale Aktion wird; die entscheidenden Kontrollen liegen daher auf dem Tool-Pfad: ein mcp_pre_tool-Hook, der Argumente vor der Ausführung validiert, ein mcp_post_tool-Hook, der Ergebnisse bereinigt, bevor das Modell sie sieht, Allowlisting auf Tool-Ebene und Freigaben für destruktive Aufrufe. TrueFoundry führt Guardrails für jeden Tool-Aufruf einzeln aus, nicht einmal pro Konversation.

Kann ich TrueFoundry in meiner eigenen VPC oder On-Prem bereitstellen?

Ja. TrueFoundry läuft in Ihrer VPC, On-Prem, Air-Gapped oder hybrid, sodass Prompts und Antworten Ihre Domäne nie verlassen, auch wenn Sie über viele Anbieter hinweg routen.

Unterstützt TrueFoundry MCP und KI-Agenten generell?

Ja. Es umfasst ein MCP Gateway, ein Agent Gateway und eine MCP & Agents Registry mit Zugriffskontrolle auf Tool-Ebene. Agenten auf Basis von LangGraph, CrewAI, AutoGen oder einem eigenen Framework lassen sich alle zentral steuern.

Lässt es sich in meinen bestehenden Observability-Stack integrieren?

Ja. Das Gateway ist OpenTelemetry-kompatibel und lässt sich in Grafana, Datadog, Prometheus oder Ihren bevorzugten Stack integrieren. Es verfolgt jede Anfrage vom Prompt bis zur Ausführung von Tools und Modellen, sodass Sie eine einheitliche Protokollierung erhalten, ohne Ihre bestehenden Systeme entfernen zu müssen.

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