Der Markt für AI Security hat sich 2025 konsolidiert und gleichzeitig fragmentiert. Konsolidiert, weil die großen Plattformanbieter durch Akquisitionen ihre Portfolios massiv erweitert haben. Fragmentiert, weil spezialisierte Startups Nischen besetzen, die Enterprise-Lösungen noch nicht abdecken. Dieser Überblick ordnet die wichtigsten Anbieter ein – nach Stärken, Schwächen und strategischer Ausrichtung.
Enterprise-Plattformen
Palo Alto Networks
Palo Alto hat sich durch die Übernahme von CyberArk für 25 Milliarden US-Dollar und Protect AI als breiteste AI-Security-Plattform positioniert. Das Produktportfolio umfasst AI Runtime Security für die Absicherung von KI-Workloads in Echtzeit, Cortex XSIAM als KI-gestütztes SOC und Prisma Cloud AI Security Posture Management (AI-SPM) für die Erkennung von Fehlkonfigurationen in ML-Pipelines. Mit einem Next-Generation-Security-ARR von 5,6 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2025 ist Palo Alto der umsatzstärkste Player. Die Integration von CyberArks Identity-Security-Expertise mit Protect AIs Model-Scanning-Technologie ergibt ein Portfolio, das vom Modelltraining bis zur Agent-Authentifizierung reicht. Schwachpunkt: Die Komplexität des Gesamtangebots erfordert erhebliche Integrationsarbeit.
CrowdStrike
CrowdStrike setzt auf AI-native Endpoint Security. Falcon AI Detection & Response erkennt KI-spezifische Angriffsmuster auf Endpunkten, Charlotte AI automatisiert Threat Hunting per natürlicher Sprache, und der Enterprise Graph korreliert Milliarden von Events in Echtzeit. Durch die Akquisitionen von Pangea (API-Security) und SGNL (Authorization, 740 Millionen US-Dollar) hat CrowdStrike seine Fähigkeiten bei Identity und Access Control für KI-Agents ausgebaut. Die Stärke liegt in der Geschwindigkeit: CrowdStrike kann Bedrohungen am Endpunkt erkennen und isolieren, bevor sie sich lateral ausbreiten. Weniger stark ist die Abdeckung von Cloud-nativen ML-Pipelines.
Microsoft
Microsoft bringt den unfairen Vorteil der M365-Integration. Azure AI Content Safety filtert toxische Inhalte aus KI-Outputs, Defender for AI überwacht Azure-basierte ML-Workloads, und Copilot for Security hilft Analysten bei der Untersuchung von Incidents. Die Reichweite ist enorm: Jedes Unternehmen, das Microsoft 365 nutzt, hat automatisch Zugang zu Basisschutzfunktionen. Die Ironie: Microsofts eigene Produkte – allen voran Copilot – waren wiederholt Ziel erfolgreicher Prompt-Injection-Angriffe. Wer Microsoft-KI schützen will, braucht oft Drittanbieter-Tools zusätzlich zu Microsofts eigenem Security-Stack.
Google / Mandiant
Google verfolgt mit dem Secure AI Framework (SAIF) einen Governance-orientierten Ansatz. Model Armor prüft KI-Modelle auf Schwachstellen vor dem Deployment, und Mandiant bringt erstklassige Threat Intelligence ein. Die Stärke liegt in der Tiefe der Bedrohungsanalyse: Mandiant-Analysten identifizieren KI-spezifische TTPs (Tactics, Techniques, Procedures) und füttern diese Erkenntnisse direkt in die Schutzprodukte. Schwäche: Das Angebot ist stark auf die Google-Cloud-Plattform zugeschnitten. Multi-Cloud-Umgebungen erfordern zusätzliche Integrationsarbeit.
Fortinet
Fortinet fokussiert sich auf Network Security für KI-Workloads. Die Secure AI Data Center-Lösung schützt die Infrastruktur, auf der KI-Modelle trainiert und betrieben werden. FortiAI nutzt Machine Learning zur Bedrohungserkennung im Netzwerkverkehr. Fortinets Stärke ist die Hardware-Software-Integration: Eigene ASICs liefern die Performance, um verschlüsselten Traffic in Echtzeit zu inspizieren. Für Unternehmen mit eigenen GPU-Clustern für Modelltraining ist Fortinet eine naheliegende Wahl. Bei der Absicherung der KI-Anwendungsschicht (Prompt Injection, Model Manipulation) ist das Portfolio weniger ausgereift.
Zscaler
Zscaler erweitert sein Zero-Trust-Modell auf AI Agents. Das AI Security Module klassifiziert und kontrolliert KI-Traffic inline, und die Zero-Trust-Exchange fungiert als Policy Engine für Agent-zu-Agent-Kommunikation. Der cloud-native Ansatz vermeidet die Komplexität von On-Premise-Appliances. Zscaler hat als einer der ersten Anbieter erkannt, dass AI Agents eigene Identitäten und Zugriffsrichtlinien benötigen. Die Implementierung ist allerdings noch jung und muss sich in Produktionsumgebungen mit tausenden gleichzeitig aktiven Agents beweisen.
Spezialisierte AI-Security-Anbieter
Prompt Security
Prompt Securitys PromptShield fungiert als AI Firewall zwischen Nutzereingaben und LLM. Jeder Prompt wird in Echtzeit auf Injection-Versuche, Jailbreaks und Data-Exfiltration-Muster geprüft. Die Lösung lässt sich als Proxy vor beliebige LLM-APIs schalten und erfordert keine Änderungen am Modell selbst. Besonders relevant für Unternehmen, die LLMs von Drittanbietern einsetzen und keine Kontrolle über das Modell haben.
Lakera
Lakera Guard hat im vierten Quartal 2025 über 91.000 Angriffssessions auf seinem Red-Teaming-Playground analysiert. Diese Daten fließen direkt in die Erkennungsmodelle ein, die Prompt Injection und Jailbreak-Versuche identifizieren. Der Vorteil: Lakera trainiert seine Detektoren auf realen Angriffsdaten statt auf synthetischen Testfällen. Die API-basierte Integration macht Lakera Guard zum Plug-and-Play-Schutz für LLM-Anwendungen.
HiddenLayer
HiddenLayer konzentriert sich auf Model Security. Die AISEC Platform scannt ML-Modelle auf Backdoors, Data Poisoning und adversariale Schwachstellen. Das ist ein Bereich, den die meisten Plattformanbieter vernachlässigen: Nicht der Prompt ist das Angriffsziel, sondern das Modell selbst. Für Unternehmen, die eigene Modelle trainieren oder Fine-Tuning betreiben, ist HiddenLayer die relevanteste Speziallösung.
Robust Intelligence (Cisco)
Seit der Übernahme durch Cisco integriert Robust Intelligence seine AI Firewall und Model-Validation-Technologie in Ciscos Security-Portfolio. Die Lösung prüft Modelle automatisiert auf Robustheit gegenüber adversarialen Eingaben und überwacht Modelldrift in Produktion. Ciscos Vertriebsreichweite gibt Robust Intelligence Zugang zu Enterprise-Kunden, die ohne die Akquisition schwer erreichbar gewesen wären.
CalypsoAI
CalypsoAIs LLM Gateway fungiert als Policy-Enforcement-Punkt für alle LLM-Interaktionen in einem Unternehmen. Administratoren definieren Richtlinien – welche Daten dürfen in welches Modell fließen, welche Outputs sind zulässig – und das Gateway setzt diese Regeln durch. Der Ansatz ist besonders für regulierte Branchen relevant, die nachweisbare Kontrolle über KI-Nutzung benötigen.
Nightfall AI
Nightfall AI hat sich auf Data Leak Prevention für KI-Anwendungen spezialisiert. Die Lösung erkennt sensible Daten (PII, Credentials, Geschäftsgeheimnisse) in LLM-Prompts und verhindert deren Übermittlung an externe Modelle. In einer Welt, in der Mitarbeiter täglich vertrauliche Informationen in ChatGPT und ähnliche Tools kopieren, adressiert Nightfall ein reales und wachsendes Problem.
Arthur AI
Arthur AI fokussiert sich auf LLM-Monitoring und Hallucination Detection. Die Plattform überwacht KI-Outputs auf faktische Korrektheit und identifiziert Halluzinationen in Echtzeit. Für Unternehmen, die LLMs in kundenorientierten Anwendungen einsetzen – etwa Kundenservice-Chatbots oder Finanzberatung – ist die Erkennung und Verhinderung falscher Aussagen geschäftskritisch.
Fazit: Plattform oder Best-of-Breed?
Die strategische Frage für CISOs lautet nicht mehr „Brauche ich AI Security?“, sondern „Kaufe ich eine Plattform oder kombiniere ich Spezialisten?“ Enterprise-Plattformen bieten Integration und reduzierte Komplexität, aber keiner der großen Anbieter deckt alle AI-Security-Dimensionen ab. Die spezialisierten Anbieter lösen spezifische Probleme besser, erzeugen aber Management-Overhead. Die Empfehlung: Ein Plattformanbieter als Basis, ergänzt um ein bis zwei spezialisierte Lösungen für die größten Risiken – typischerweise Prompt Security und Model Scanning.