OWASP Top 10 for Large Language Model Applications: ein Archiv, kein aktives Projekt

Ein Archiv mit Weiterleitungsfunktion

Dieses Repository ist kein Werkzeug und keine Bibliothek. Es ist eine Sammlung von Dokumenten: historische Releases, Übersetzungen, Arbeitsdateien und Begleitmaterial zur OWASP Top 10 for Large Language Model Applications. Das README ist an dieser Stelle ungewöhnlich deutlich und nennt das Repository selbst eine maintained legacy entry point and historical archive. Der Zweck ist damit ein anderer als bei typischen Open-Source-Projekten. Es geht nicht darum, Code zu installieren, sondern darum, dass bestehende Links, Zitate und historische Artefakte weiter funktionieren. Wer heute nach der aktuellen Fassung sucht, wird vom README auf eine andere Adresse geschickt: GenAI-Security-Project/GenAI-LLM-Top10. Die Zielgruppe sind entsprechend Security-Verantwortliche, Autoren von Richtlinien, Übersetzer und alle, die eine bestimmte Ausgabe der Liste belegen müssen. Für sie ist die Existenz des alten Pfads wichtiger als sein Inhalt.

Was in den Release-Tags steckt

Die Release-Historie zeigt drei Einträge. Der Tag 2024 trägt den Titel OWASP Top 10 for Large Language Model Applications - 2025 und wurde am 18. November 2024 veröffentlicht. Die Tags 2023-v1.1 und 2023-v1 wurden am 11. November 2024 veröffentlicht. Diese Zeitstempel sind ein Hinweis darauf, dass die Tags nicht den Zeitpunkt der inhaltlichen Arbeit markieren, sondern den Zeitpunkt, an dem die jeweilige Fassung im Repository als Release gesetzt wurde. Wer die Versionsgeschichte nachvollziehen will, sollte deshalb nicht vom Datum auf die Fassung schließen, sondern den Tag-Namen lesen. Die aktuelle Ausgabe, OWASP GenAI LLM Top 10 2026, erscheint in dieser Liste nicht mehr. Sie liegt laut README außerhalb dieses Repositories, im Resource-Bereich von genai.owasp.org und im aktiven Quell-Repository.

Der Umzug als eigentliche Designentscheidung

Das README beschreibt den Umzug nicht als Nebensatz, sondern an prominenter Stelle mit einem IMPORTANT-Block. Das aktive Repository heißt GenAI-Security-Project/GenAI-LLM-Top10, die aktuelle Veröffentlichung ist die Ausgabe 2026 mit Datum 4. August 2026, und für Korrekturen gibt es ein eigenes Issue-Template namens release-errata.yml. Das ist eine bewusste Trennung von Archiv und Arbeitsstand. Der Vorteil: Zitate auf die alten Fassungen bleiben stabil, und die laufende Arbeit belastet die alte Struktur nicht. Der Nachteil ist für Leser spürbar, die über Suchmaschinen oder alte Verweise auf dieses Repository stoßen. Sie finden hier eine gültige, aber nicht mehr fortgeschriebene Fassung. Das README fängt das ab, aber nur, wenn man es liest. Ein Repository, das sich selbst als Legacy-Einstiegspunkt bezeichnet, verschiebt die Verantwortung für die Versionsprüfung auf den Leser. Das ist bei einer Sicherheitsliste, die in Prüfprozesse und Verträge einfließt, ein relevantes Risiko.

Inbetriebnahme: was hier tatsächlich zu tun ist

Es gibt keinen Installationsbefehl, keinen Server und keine Konfigurationsdatei. Die Sprache Python im Repository-Metadatenfeld sagt nichts über ein nutzbares Paket aus; das README nennt kein Python-Modul, keinen Einstiegspunkt und keine Abhängigkeit. Der praktische Umgang besteht aus Klonen oder Herunterladen: git clone https://github.com/OWASP/www-project-top-10-for-large-language-model-applications, danach in das Verzeichnis wechseln und die gewünschte Fassung auswählen. Für die aktuelle Ausgabe führt der Weg laut README über die Resource-Seite unter genai.owasp.org/resource/owasp-genai-llm-top-10-2026/ oder direkt in den Quellbaum unter GenAI-Security-Project/GenAI-LLM-Top10/tree/main/2026/final. Wer eine Korrektur melden will, nutzt das Errata-Template im aktiven Repository, nicht die Issue-Funktion dieses Archivs. Für die Zusammenarbeit nennt das README außerdem den OWASP-Slack-Kanal #team-genai-top-10-llm sowie die Seite genai.owasp.org/contribute.

Lizenz: CC BY-SA 4.0 und ihre Folgen für Zitate

Das Projekt steht unter der Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Die Metadaten des Repositorys melden dagegen NOASSERTION, was schlicht bedeutet, dass die automatische Lizenzprüfung keine eindeutige Kennung erkannt hat. Maßgeblich ist die Angabe im README und im Lizenz-Badge, also CC BY-SA 4.0. Für die Praxis heißt das: Weitergabe und Bearbeitung sind erlaubt, solange der Urheber genannt wird und abgeleitete Werke unter derselben Lizenz stehen. Wer die Liste in ein internes Sicherheits-Framework einbaut, sollte klären, ob dieses Framework selbst weitergegeben wird und ob dann die ShareAlike-Bedingung greift. Das ist keine Rechtsberatung, sondern nur der Hinweis, dass die Lizenzwahl bei einer Textsammlung andere Fragen aufwirft als bei Code unter einer permissiven Lizenz. Übersetzungen im Archive-Verzeichnis sind davon ebenfalls betroffen, da sie Bearbeitungen darstellen.

Grenzen: wann dieses Repository die falsche Adresse ist

Der offensichtlichste Fehlerfall ist die Mitarbeit. Wer einen Pull Request gegen dieses Repository öffnet, arbeitet am Archiv. Das README verweist für Pull Requests ausdrücklich auf das aktive Repository. Ein zweiter Fall: Wer die Ausgabe 2026 als maßgeblich behandelt, findet sie hier nicht. Dritter Fall: Wer die Liste als technische Prüfliste mit eindeutigen Testfällen erwartet, wird enttäuscht. Das Material beschreibt eine Dokumentensammlung mit Releases und Übersetzungen, kein Regelwerk mit ausführbaren Checks. Die Einträge sind Kategorien, keine automatisierten Detektoren. Und schließlich: Das Repository liefert keine Aussage darüber, ob eine bestimmte Anwendung gegen die genannten Kategorien abgesichert ist. Es liefert Wortlaut, nicht Befund. Wer eine Bewertung braucht, muss sie selbst oder mit einem anderen Werkzeug erzeugen.

Alternative: MITRE ATLAS und was anders läuft

Wer die LLM-Top-10 als Struktur für Angriffsszenarien nutzt, landet schnell bei MITRE ATLAS. Der Unterschied liegt im Aufbau. Die Top 10 gruppiert nach Risikokategorie für Anwendungsentwickler und ordnet jeder Kategorie eine Beschreibung und Gegenmaßnahmen zu. ATLAS ist eine Wissensbasis für Taktiken und Techniken von Angreifern gegen KI-Systeme, aufgebaut wie ATT&CK, mit Verweisen auf beobachtete Vorfälle. Die eine Liste beantwortet die Frage, welche Risikoklassen ein Team adressieren muss. Die andere beantwortet die Frage, wie ein konkreter Angriff abläuft und woran man ihn erkennt. Für ein Bedrohungsmodell sind beide nützlich, aber nicht austauschbar. Ein weiterer Unterschied ist die Pflege: Dieses Repository ist eingefroren, ATLAS wird fortlaufend erweitert. Wer Aktualität braucht, muss in beiden Fällen prüfen, welche Fassung gerade gilt.

Wartungskosten und was vor dem Einsatz zu klären ist

Die Wartungslast für Nutzer ist gering, weil es nichts zu betreiben gibt. Es gibt keine Abhängigkeiten, keine Updates, keine Sicherheitspatches für installierten Code. Die Kosten liegen woanders: in der Versionsdisziplin. Ein Team, das die Liste in Prüfvorlagen oder Schulungsunterlagen zitiert, muss die Ausgabe im Dokument festhalten, sonst veraltet der Verweis stillschweigend. Das README macht die Prüfung leicht, weil es die aktuelle Ausgabe, das aktive Repository und das Errata-Template an einer Stelle nennt. Wer dieses Repository als Quelle einbindet, sollte den Verweis auf die Resource-Seite von genai.owasp.org richten und nicht auf den Archiv-Pfad. Bleibt der Verweis auf das Archiv, zeigt er auf eine Fassung, die laut README nicht mehr fortgeschrieben wird. Das ist die einzige konkrete Entscheidung, die dieses Repository von seinen Nutzern verlangt.

Redaktionelles Fazit

Wer eine stabile, referenzierbare Fassung der LLM-Top-10 zitieren will, findet sie hier und im aktiven Repository. Wer Korrekturen einreichen oder an der nächsten Ausgabe mitarbeiten will, ist hier falsch: Issues, Pull Requests und Release-Arbeit laufen laut README über GenAI-Security-Project/GenAI-LLM-Top10. Prüfe vor jedem Zitat, welche Ausgabe du meinst, denn die Versionsnummer 2025, 2026 oder 2023-v1.1 steht nicht in der URL, sondern nur im Release-Tag oder im Resource-Pfad.

Offizielle Quellen

1. Issues
2. OWASP/www-project-top-10-for-large-language-model-applications on GitHub
3. Project website
4. README
5. Releases