Referenten: Torsten Löbner und Daniel Judt 

Lokale KI-Modelle gewinnen zunehmend an Bedeutung. Sie versprechen Datenschutz, Offline-Fähigkeit und volle Kontrolle über die verarbeiteten Daten. Gerade im Pentesting und Red Teaming klingt dies nach einer idealen Unterstützung für tägliche Aufgaben und technische Recherchen.
Die Realität sieht jedoch häufig anders aus: Kleine Open-Source-Modelle liefern oft ungenaue oder wenig hilfreiche Ergebnisse und erreichen nicht die Qualität größerer Systeme. Damit stellt sich die Frage, ob sich solche Modelle überhaupt sinnvoll für offensive Security-Anwendungsfälle nutzen lassen.

In diesem Vortrag zeigen wir unseren praktischen Ansatz, lokale Sprachmodelle gezielt für Pentests und Red Teamings zu optimieren. Wir erläutern, wie ...