On-Premise-KI-Pentesting-Tools: Was vollständig in Ihrem Netzwerk läuft (2026)

Hersteller verwenden das Wort für mindestens drei Architekturen. Fragen Sie, welche Sie kaufen:

• Lokaler Sensor, Gehirn in der Cloud

  Ein Host oder eine virtuelle Appliance läuft in Ihrem Netzwerk und führt den Test aus, aber Planung, KI-Modell und Konsole liegen in der Cloud des Herstellers. Der Test braucht eine aktive Verbindung.

• Lokale Engine, Cloud-Modell

  Die Plattform läuft auf Ihrer Hardware, sendet Prompts aber an einen Cloud-KI-Anbieter — nach Wahl des Herstellers oder mit Ihren eigenen API-Schlüsseln. Ihre Daten erreichen diesen Anbieter.

• Eigenständig

  Engine, KI-Modell, Nachweise und Konsole laufen auf Hardware unter Ihrer Kontrolle, und das Produkt funktioniert auch ohne Internetverbindung weiter.

Nur die dritte Variante hält jedes Finding, jede Zugangsinformation und jeden Exploit-Nachweis innerhalb Ihres Perimeters. Der Einkaufsleitfaden für On-Premise-Pentest-Plattformen übersetzt das in Vertragsformulierungen.

• Zero Hunt

  Ein autonomes KI-Red-Team für Netzwerke und Infrastruktur, ausgeliefert als Appliance: ein Desktop-Gerät für kleinere Standorte oder ein 2U-Rack. Die eigenen ZeroHunt-Apex-Modelle laufen auf der GPU der Appliance, ohne externe KI-API. Zehn spezialisierte Agenten führen Black-Box- und Gray-Box-Kampagnen durch, mit fünf Autonomiestufen und menschlicher Freigabe für sensible Aktionen. Der Air-Gap-Modus ist dokumentiert: Updates kommen als signierte Offline-Pakete, öffentliche OSINT und Quellcode-Downloads sind abgeschaltet, sodass Tests als Black-Box laufen. Nachweisdatensätze werden auf der Appliance signiert und per Hash verkettet. Zudem ordnet Zero Hunt Findings 34 Compliance-Frameworks in neun Regionen zu.

• Aikido Machine

  Ein 4U-GPU-Server, der Aikidos KI-Pentesting in Ihrem Netzwerk ausführt; die Inferenz läuft auf den eigenen GPUs der Maschine, und Aikido beschreibt sie als von Grund auf air-gapped, mit Updates per verschlüsseltem USB. Sie testet Anwendungen als White-Box, aus Quellcode und Laufzeit, einschließlich Schwachstellen hinter Login-Abläufen wie IDOR und fehlerhafter Zugriffskontrolle. Eingeführt im August 2026; eine jährliche Softwaregebühr, Hardware wird separat gekauft.

• Picus Security

  Eine Plattform für Breach and Attack Simulation (BAS), die On-Premise-, hybrides und vollständig air-gapped Deployment dokumentiert. Sie simuliert Angriffe und validiert Angriffspfade, statt einen LLM-Pentest-Agenten auszuführen; fragen Sie, wo etwaige KI-Funktionen laufen.

• RidgeGen und RidgeBot (Ridge Security)

  RidgeGen, das agentische Produkt, wird als eigenständige VM installiert und erlaubt ein eigenes Modell: Ihre Enterprise-Schlüssel für ein Cloud-Modell oder ein selbst gehostetes offenes Modell. Nur die zweite Option hält Prompts lokal. RidgeBot, das Produkt für automatisierte Pentests, läuft auf Ihren VMs oder Bare Metal oder über die Marktplätze von AWS und Azure. Einen dokumentierten Air-Gap-Modus haben wir für keines der beiden gefunden.

• Pentera Core

  Penteras Produkt für interne Pentests läuft in Ihrem Netzwerk und enthält inzwischen KI-Funktionen. Die Produktseite gibt nicht an, wo die KI läuft, und eine dokumentierte Air-Gap-Option haben wir nicht gefunden. Fragen Sie nach.

• FireCompass

  SaaS für externe Tests; Tests interner Netzwerke und von Active Directory laufen über eine virtuelle On-Premise-Appliance. Wo die KI läuft und ob sie offline funktioniert, ist nicht dokumentiert.

• Penligent

  Nennt in seinem Enterprise-Tarif On-Premises-Deployment mit Datenlokalisierung und Integration privater Modelle über ein Inference-Gateway. Ein eigener Artikel (Oktober 2026) sagt, dass Architektur und Lieferzeitplan noch nicht öffentlich sind.

Open-Source-KI-Pentesting-Agenten werden zu On-Premise-Lösungen, wenn Sie sie auf ein selbst gehostetes Modell richten. Dann sind GPU, Modellqualität und Guardrails Ihre Sache. Mehr zur Funktionsweise unter KI-Pentesting-Agenten.

• PentAGI

  (MIT). Multi-Agenten-Pentests von Netzwerken und Diensten in einer Docker-Sandbox; funktioniert mit Ollama, vLLM oder jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt, und das README nennt Air-Gap-Deployments mit lokaler Inferenz als Anwendungsfall. Es gibt eine kommerzielle Enterprise-Edition.

• Strix

  (Apache-2.0). Web-Apps, APIs und Code-Repositories; der Modell-Endpunkt kann ein lokales Modell sein, bereitgestellt über Ollama oder LM Studio.

• CAI

  (Alias Robotics). Unterstützt lokale Modelle über Ollama, die Ergänzungen von Alias stehen jedoch unter einer reinen Forschungslizenz: Kommerzielle Nutzung erfordert eine Lizenz, und Alias verkauft eine air-gapped On-Premise-Edition.

• PentestGPT

  (MIT). Der autonome Modus steuert Claude Code oder Codex, beides Cloud-Dienste; nur der ältere interaktive Modus läuft mit einem lokalen Modell.

Der Abstand zwischen diesen Agenten und einem Produkt ist alles, was den Agenten umgibt: Durchsetzung des Scopes, Freigabeschritte, Integrität der Nachweise, Reporting und Support. Die Genauigkeit hängt von dem Modell ab, das Ihre Hardware betreiben kann.

Horizon3.ai NodeZero führt interne Tests von einem Host aus, den Sie bereitstellen (eine VM oder Docker), aber dieser Host wird aus dem Portal von Horizon3 orchestriert und muss während des gesamten Tests ununterbrochenen Zugang zu dessen Endpunkten behalten; einige Webanwendungstests benötigen zudem Cloud-KI-Endpunkte. Gehostete Portale gibt es in den USA, der EU und Australien sowie für FedRAMP High. Eine Air-Gap-Edition haben wir nicht gefunden. XBOW, Cymulate und XM Cyber werden als SaaS bereitgestellt. Sie können die richtige Wahl sein, wenn die Datenresidenz in der Cloud eines Herstellers akzeptabel ist; der Vergleich von zehn Plattformen stellt sie nebeneinander.

1. 1Halten Sie fest, ob das Tool ohne Internetverbindung laufen muss. Falls ja, behalten Sie nur Tools, die Air-Gap-Betrieb dokumentieren.
2. 2Fragen Sie, wo das KI-Modell läuft und wem es gehört. „Bring your own key“ sendet Daten trotzdem an einen Cloud-Anbieter.
3. 3Gleichen Sie den Scope ab: Netzwerk- und Active-Directory-Tests, Anwendungstests aus dem Quellcode und Angriffssimulation sind unterschiedliche Produkte.
4. 4Fragen Sie, was offline wegfällt: Threat Intelligence, OSINT, Quellcode-Downloads, Updates.
5. 5Fragen Sie, wie Updates in ein isoliertes Netz gelangen und wie sie signiert sind.
6. 6Fragen Sie, wer riskante Aktionen freigibt und wie ein Test gestoppt wird.
7. 7Fragen Sie, wo Nachweise gespeichert werden und ob Sie sie ohne den Hersteller prüfen können.
8. 8Lassen Sie jede Antwort in den Vertrag aufnehmen; der Einkaufsleitfaden enthält 15 Fragen zum Versenden.

Welche KI-Pentesting-Tools funktionieren vollständig im Air-Gap? Laut im November 2026 geprüfter Herstellerdokumentation: Zero Hunt (Netzwerke und Infrastruktur; im Air-Gap nur Black-Box) und Aikido Machine (White-Box-Anwendungstests) betreiben ihre KI-Modelle lokal und dokumentieren den Air-Gap-Betrieb. Picus dokumentiert Air-Gap-Deployment für Breach and Attack Simulation. Das Open-Source-Tool PentAGI kann mit einem lokalen Modell laufen, und Alias Robotics verkauft eine Air-Gap-Edition von CAI.

Ist Horizon3.ai NodeZero On-Premise? Teilweise. Der NodeZero-Host, der interne Tests ausführt, wird in Ihrem Netzwerk bereitgestellt, aber aus dem Cloud-Portal von Horizon3 orchestriert und benötigt während eines Tests ununterbrochenen Zugang zu dessen Endpunkten. Eine Air-Gap-Edition ist nicht dokumentiert.

Kann ich einen Open-Source-KI-Pentesting-Agenten On-Premise betreiben? Ja, wenn er einen lokalen Modell-Endpunkt unterstützt, wie PentAGI und Strix. Sie stellen GPU und Modell bereit und bauen die Scope-Grenzen, Freigaben und den Umgang mit Nachweisen selbst, die eine kommerzielle Plattform mitbringt.

Kosten On-Premise-KI-Pentesting-Tools mehr als SaaS? Die Kostenstruktur ist eine andere: Eine Appliance oder ein GPU-Server enthält Hardware, während Cloud-Agenten nach Nutzung oder pro Asset abrechnen. Tools auf Ihrer eigenen Hardware kosten gleich viel, egal wie viele Kampagnen Sie durchführen. Siehe was automatisierte Pentests kosten.