eID AI Security Scan: Agentic AI für die EUDI-Wallet

Die Brücke zwischen KI und Geheimschutz: Für die Absicherung von Android-basierten eID-Implementierungen und der europäischen EUDI-Wallet-Referenzarchitektur habe ich von Grund auf einen vollautomatisierten, agentischen KI-Pentest-Scanner entwickelt. Das System schließt die Lücke zwischen starrer deutscher Behörden-Compliance und modernster offensiver KI-Technologie.

Hybride Prüfmethodik & Exekution: Das System kombiniert tiefe Quellcodeanalyse (SAST) mit dynamischer Laufzeitanalyse (DAST) via Frida. Es prüft automatisiert kryptografische Hardware-Operationen (Secure Enclave, Hardware-backed Keystore) sowie komplexe Authentifizierungs-Flows (OIDC4VP, SIOPv2) und Certificate Pinning Bypasses auf absolute Ausnutzbarkeit (PoC-Validierung).

NDA-Konformität & Privacy-by-Design (Das Fundament für den öffentlichen Sektor): Der Einsatz von Cloud-KIs scheitert im Behördenumfeld meist an Datenschutzbedenken. Meine Architektur löst dies fundamental: Als Data-Sovereignty-Engine bleiben sensible eID-Infrastrukturdaten und Backend-Kommunikation strikt lokal. Externe LLM-APIs werden durch strenges Flag-Gating und automatisierte Secret-Redaction ausschließlich für bereinigte, atomare Entscheidungsbäume genutzt. Data Leakage ist architektonisch ausgeschlossen.

Behördenkonformes Compliance-Mapping: Jeder identifizierte Angriffsvektor wird deterministisch gegen die eIDAS 2.0 Architecture and Reference Frameworks (ARF), BSI TR-03124 (eID-Client), BSI TR-03110 und ISO/IEC 18013-5 (Proximity/mDL) gemappt. Das Ergebnis sind greifbare, unmittelbar auditierbare Reports für technische Entscheider und Projektmanager.

GoingLLM: Das Rückgrat autonomer KI-Aufklärung

Visionäres Timing: Ich entwickelte und deployte GoingLLM Anfang 2023. Ich erkannte früh die Grenzen statischer Modelle und baute die Lösung, die der Markt nicht bot: Einen autonomen Agenten für intelligente Live-Recherche.

Der USP heute: Darknet & Deep Research: Während einfache Websuche heute Standard ist, bleibt GoingLLM mein proprietärer Vorteil für Tiefenaufklärung. Das System ist spezialisiert auf autonome Darknet-Recherche und komplexe Datenkorrelation.

Enterprise Impact: GoingLLM fungiert als Motor für sicherheitskritische Mandate. Konkretes Szenario: Ich nutze das Tool, um für die höchste DRM-Sicherheitsabteilung eines Top-5 Filmstudios weltweit kritische Reports zu Piraterie-Trends und neuen Bypass-Methoden zu liefern. Es beantwortet Fragen, die kommerzielle "Safe AI" Tools verweigern.

Heute dient GoingLLM als das "neuronale Rückgrat" für meine gesamte Suite an agentischen Test-Tools, kontinuierlich aktualisiert mit GPT-5, diversen Such-APIs und fortgeschrittener Crawling-Logik.

Zur Projekt-Webseite: goingllm.com

Zukunft gestalten: AI Red-Teaming & Global Security Operations

Architekt der AI Red-Teaming Practice (2024-2026): Als sich die Industrie in Richtung Generative AI bewegte, habe ich das gesamte Red-Teaming-Framework bei Applause eigenständig von Grund auf neu entworfen.
Ich verantwortete den kompletten Lebenszyklus: Erstellung der Cycle Overviews, Verwaltung des Tester-Budgets und Entwicklung der fundamentalen Test Cases für Safety, Jailbreaking und Bias-Erkennung über multimodale Modelle hinweg (Text, Audio, Bild). Ich führte die ersten Engagements persönlich durch, übernahm die Triage und definierte die Reporting-Standards. Was als Einzelinitiative begann, ist heute der operative Standard.

Exklusiver Team Lead (Der technische Anker): Von 2018 bis 2026 diente ich als Test Team Lead der Applause Security Practice als operativer und technischer Anker. Ich verwaltete keine simplen Tickets, sondern verantwortete den gesamten Vulnerability-Lifecycle. Mit einer Historie von rund 10.000 Schwachstellenreports, jeder zweifach manuell durch meine Hände gegangen (initiale Triage und Bug-Fix-Verifikation), bildete ich den ultimativen Filter zwischen globalem Tester-Rauschen und validierten, auditierbaren Enterprise-Findings. Ich war die finale Eskalationsstufe für die komplexesten technischen Herausforderungen, von Hardware-Angriffen im IoT-Bereich bis hin zu komplexen DRM-Bypasses.

Skalierung durch Exzellenz (Das Playbook): Ich habe die Fähigkeiten des Teams durch High-Level-Workshops und die Erstellung der offiziellen uTest-Academy-Lehrpläne für API Testing und Security Testing (2021-2025, bis heute im Einsatz) transformiert. Dazu gehört insbesondere die Autorschaft des internen "AI Red-Teaming Field Guide" (60+ Seiten) für Applause, ein umfassendes Fachbuch, das als Standardwerk sowohl für die Ausbildung neuer Tester als auch für das Management dient, um LLM-Exploitation-Strategien in der gesamten globalen Practice zu vereinheitlichen. Außerdem habe ich das Web Application Security Training in Manhattan/NYC (10/2018) geleitet: drei zweitägige Sessions für insgesamt 70 IT-Mitarbeiter eines der größten internationalen Verlage. Meine Führung garantierte, dass trotz hoher Fluktuation in der Gig-Economy unsere Lieferqualität auf Elite-Niveau blieb.

Verifizierter Track Record (1500+ Schwachstellen):

(Bilder anklicken zum Verifizieren: Offizielle Plattform-Metriken, Gold-Status & Report-Historie)

IMMER: Organische KI-Architektur & Agentic Engineering

Das Projekt (Stable Research Artifact v3.8): Aktuell finalisiere ich "IMMER" (Intelligent Multi-scale Memory via Emergent Resonance), eine experimentelle Architektur, die das Problem statischer LLMs löst. Anders als simple RAG-Systeme implementiert IMMER Hebbsches Lernen, Test-Time Neurogenesis und Metabolisches Altern/Kristallisation. Das neuronale Netz wächst physisch und kristallisiert Wissen während der Interaktion, um "Catastrophic Forgetting" zu verhindern.

Die Innovation: Effiziente Plastizität: Inspiriert von Googles Titans/MIRAS-Architektur, habe ich IMMER so entworfen, dass es auf Consumer-Hardware (z.B. RTX 4080) läuft. Anstatt schwere Attention Heads zu modifizieren, speist mein System dynamische Speicherzustände via "Soft Tokens" in einen eingefrorenen Core (Qwen). Das Ergebnis: Ein System, das binnen weniger Turns intelligenter agiert als sein Kern.
(Veröffentlichung von Paper und Code für Ende 2026 geplant)

Die Engine: Agentic Training (MAKER): Um dieses organische System zuverlässig zu trainieren, setze ich auf das Cognizant Labs/UT Austin MAKER-Framework. Es löst das Halluzinations-Problem durch Prozess-Design: Zerlegung in Micro-Tasks, Multi-Agent Voting und strikte JSON-Schema-Validierung. Fehlerhafte Outputs werden automatisch verworfen und neu generiert. Dies garantiert nahezu null Fehlerraten.

Meisterschaft durch Lehre: Professionelles Training & Technische Exzellenz

Professioneller Dozent (Alfatraining GmbH, 2021-2022): Wahre Meisterschaft zeigt sich darin, Wissen vermitteln zu können. Als offizieller ISTQB-Trainer für Alfatraining leitete ich vierwöchige Intensivkurse in Vollzeit für Führungskräfte, Administratoren, IT-Forensiker und Researcher (5-18 Teilnehmende pro Kohorte).
Ich unterrichtete das volle Spektrum: Von ISTQB CTFL Grundlagen bis hin zur fortgeschrittenen CompTIA Pentest+ Zertifizierung. Mein Lehrplan umfasste Active-Directory-Angriffe, Privilege Escalation, Pivoting, Nmap-Strategien, Web-Application-Attacks, Threat Modeling und Compliance (BSI, NIST).

Pentesting Expertise: Dieser pädagogische Hintergrund fußt auf aktiver Fronterfahrung. Mein Track Record umfasst die Absicherung interner Bankeninfrastrukturen, das Reversing von IoT-Protokollen und das Aufdecken kritischer Logikfehler in DRM-Systemen. Ich bediene Tools nicht nur; ich verstehe die Mechanik tief genug, um sie einem Anfänger zu erklären, oder sie gegen ein gehärtetes Ziel einzusetzen.

Open Source & Community Leadership

Gast-Mentor an der Universität Rostock (2021-2024): Auf Einladung des Rostocker Hackspaces führte ich regelmäßig freiwillige Workshops im Rahmen der "Fachschaftswoche" für Informatikstudenten durch. Die Themen reichten von praktischer IT-Sicherheit bis zu Ethical Hacking, um die Brücke zwischen akademischer Theorie und Industrierealität zu schlagen.

Open Source Legacy: Mein Engagement für die Open-Source-Community besteht seit 2008.
• Security Tools: Aktiver Contributor zu MobSF und laufende Zusammenarbeit mit PortSwigger (Bug-Reports und Feature-Requests zu Burp Suite via deren Third-Level-Support).
• Entwickler-Wurzeln: Entwicklung weit verbreiteter Firefox-Add-ons und Code-Beiträge zu Second Life Viewern (inkl. JIRA Bug-Moderation) von 2009–2013.

Ob als Mentor für Studenten oder durch Pull Requests: Mein Ziel bleibt es, Wissen zu teilen, um ein sichereres und offeneres digitales Ökosystem zu schaffen.