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 (seit 2024): 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 und Jailbreaking. Ich führte die ersten Engagements persönlich durch, übernahm die Triage und definierte die Reporting-Standards für multimodale Modelle (Text, Audio, Bild). Was als Einzelinitiative begann, ist heute der operative Standard.

Exklusiver Team Lead (Der technische Anker): Als Test Team Lead der Security Practice seit 2018 diene ich als operativer und technischer Anker. Ich verwalte keine Tickets; ich garantiere die Integrität des Testprozesses. Ich bin die 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 des offiziellen Security-Curriculums für die uTest Academy transformiert. Dazu gehört insbesondere die Autorschaft des internen "AI Red-Teaming Field Guide" – ein umfassendes Fachbuch, das als Standardwerk zur Ausbildung neuer Tester für LLM-Exploitation dient. Meine Führung garantiert, dass trotz hoher Fluktuation in der Gig-Economy unsere Lieferqualität auf Elite-Niveau bleibt.

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 Test-Time Neurogenesis und Metabolisches Altern. Das neuronale Netz wächst physisch und kristallisiert Wissen während der Interaktion, um "Catastrophic Forgetting" zu verhindern.

Die Innovation – Effiziente Plastizität: Inspiriert von Google's "Titans", habe ich IMMER so architected, 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 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 IT-Manager, Polizeibeamte und Administratoren.
Ich unterrichtete das volle Spektrum: Von ISTQB CTFL Grundlagen bis hin zur fortgeschrittenen CompTIA Pentest+ Zertifizierung. Mein Lehrplan umfasste tiefgehende technische Themen wie Nmap-Strategien, HTTP-Protokollanalyse und Angriffe auf Webanwendungen.

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 Community erstreckt sich über ein Jahrzehnt.
• Security Tools: Aktiver Contributor zu Projekten wie MobSF und Security Stack Exchange.
• Entwickler-Wurzeln: Entwicklung weit verbreiteter Firefox-Add-ons und Code-Beiträge zu Second Life Viewern (inkl. JIRA Bug-Moderation) von 2010–2015.

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.