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Die Top-10-Listen des OWASP GenAI Security Project zu LLM-Anwendungen und agentischen Anwendungen dürften vielen bekannt sein, die sich mit generativer KI und Sicherheit beschäftigen. Hinzu kommen die umfangreichere Liste „Data Security Risks & Mitigations“ sowie die noch im Entwurf befindliche Agentic Skills Top 10.

Aus Compliance-Sicht haben solche Listen jedoch eine Lücke: Sie benennen Risiken und beschreiben häufig auch Gegenmaßnahmen. Die Verbindung zu konkreten Anforderungen aus Standards, Frameworks und Regulierungen bleibt dagegen meist den Anwendern überlassen.

Übersetzung zwischen Sicherheitsrisiken und Compliance

Am 1. September veröffentlichte das OWASP GenAI Security Project deshalb einen „Crosswalk“. Er soll als Bindeglied zwischen technischen Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Anforderungen dienen: Die Zuordnung verknüpft 51 GenAI-Risiken aus vier OWASP-Quelllisten mit Controls aus 25 Regelwerken. Dazu zählen unter anderem NIST- und ISO-Standards, MITRE ATLAS, SOC 2, DORA und die EU-KI-Verordnung.

Der Crosswalk ist als Open-Source-Projekt öffentlich zugänglich. Seine Stärke liegt weniger darin, neue Sicherheitsmaßnahmen zu definieren, sondern darin, die bislang häufig manuelle Übersetzungsarbeit zwischen Risiko, Gegenmaßnahme und Kontrollanforderung zu erleichtern.

Der Aufwand zeigt sich oft erst im Audit

Das wird häufig erst im Audit sichtbar. Ein Team liest etwa die OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, erkennt mehrere relevante Risiken und implementiert Filter, Rate Limits sowie Human-in-the-Loop-Freigaben, bevor ein Agent kritische Aufgaben ausführt. Das System ist dadurch sicherer. In der Revision stellt sich dann jedoch die Frage, welche konkreten Anforderungen des eigenen Kontrollkatalogs diese Maßnahmen abdecken und wie dies nachzuweisen ist.

Genau hier setzt der Crosswalk an. Er zeigt für jedes Risiko, welche Controls aus den hinterlegten Regelwerken dazu passen. Das ersetzt keine fachliche Bewertung, kann aber den Aufwand, Zuordnungen manuell in Tabellen zusammenzutragen, deutlich reduzieren.

Lücken im Kontrollsystem sichtbar machen

Interessant ist auch die Gegenrichtung: Welche GenAI-Risiken deckt das bestehende Kontrollsystem bereits ab – und wo bestehen tatsächlich Lücken? In der Weboberfläche lassen sich die eingesetzten Regelwerke auswählen. Sie zeigt daraufhin Abdeckungen und Lücken an; außerdem können Ergebnisse von Prüfwerkzeugen zur Validierung hochgeladen werden.

Damit müssen Sicherheits- und Compliance-Teams nicht bei jeder GenAI-Anwendung bei null anfangen. Sie können sich auf die Risiken und Controls konzentrieren, für die das vorhandene Kontrollsystem noch keine ausreichende Abdeckung bietet.

Kein Ersatz für die eigene Prüfung

Trotz seines praktischen Nutzens ist der Crosswalk keine Zertifizierung und kein verbindlicher Prüfmaßstab. Die Zuordnungen sind fachliche Vorschläge, die Unternehmen für ihren konkreten Anwendungsfall prüfen und gegebenenfalls ergänzen müssen. Das Repository weist zudem darauf hin, dass die Mappings der Agentic Skills Top 10 noch vollständig im Entwurfsstatus sind.

Auch bei den Regelwerken lohnt der genaue Blick auf die jeweils hinterlegte Version. Einzelne Mappings beziehen sich ausdrücklich auf Entwurfsfassungen oder ältere Ausgaben von Standards. Wer den Crosswalk als Grundlage für ein Audit nutzt, sollte deshalb die maßgebliche Fassung des jeweiligen Regelwerks prüfen und die Auswahl der Controls nachvollziehbar dokumentieren.

Dennoch ist der Crosswalk nützlich: Er schafft eine Verbindung zwischen KI-spezifischen Sicherheitsrisiken und ihrer compliance-gerechten Dokumentation. Für Teams an der Schnittstelle von Security und Compliance erleichtert er damit eine Aufgabe, die bislang jedes Unternehmen weitgehend selbst lösen musste.

(fo)