En sikkerhedsforsker viste, at en ondsindet instruktion i titlen på en GitHub pull request kunne få tre AI-kodeagenter til at lække hemmeligheder. Sagen peger på en konkret workflow-risiko, hvor PR-metadata, secret-adgang og automatiserede actions mødes.

MarkTechPost har samlet 19 værktøjer, frameworks og platforme til AI red teaming i 2026. Listen dokumenterer især, hvordan feltet spænder over open source, kommercielle og mere etablerede løsninger til test af AI-systemer mod angreb, datalækage, bias og andre risici.

VentureBeat beskriver, at fire separate RSAC 2026-keynotes nåede samme konklusion: zero trust skal også omfatte AI. Samtidig peger kilden på et konkret problem i mange agentopsætninger, hvor model, værktøjskald, kodeeksekvering og credentials ligger i samme proces.

En ny artikel om sikring af AI-systemer rammer et ømt punkt hos mange virksomheder: AI er ikke bare software med lidt ekstra glimmer. Når modeller kobles på data, medarbejderflows og værktøjer, opstår der nye svage punkter, som klassiske sikkerhedsrammer ikke er bygget til at fange.

MCP‑protokollen uden autentificering giver hackere let adgang, hvilket Clawdbot har udnyttet, og tre kritiske CVE’er viser risikoen. Virksomheder skal straks aktivere OAuth, begrænse netværksadgang og planlægge governance for at forhindre prompt‑injection og ransomware.

AI-sikkerhed er ikke længere klassisk IT-sikkerhed. De fleste risici handler om integration, ikke model-fejl. Her får du konkrete værktøjer, cases og tjeklister til at beskytte compound AI-systemer i enterprise og offentlig sektor.

LLM-sikkerhed er blevet et hot emne for danske virksomheder, efter flere reelle angreb har vist, hvor sårbare store sprogmodeller er overfor injection-angreb. Artiklen går i dybden med cases, teknikker og konkrete anbefalinger til ledelse og teknikere – og viser, hvordan Snilld hjælper virksomheder med at styrke deres AI-sikkerhed.