Agentische KI-Cybersicherheit: Vorteile, Risiken und die Sicherung autonomer KI-Systeme

Cybersicherheit war schon immer ein Wettlauf zwischen Verteidigern und Angreifern. Da die Bedrohungen immer komplexer werden, setzen Unternehmen zunehmend auf künstliche Intelligenz, um Sicherheitsteams bei der Erkennung von Anomalien, der Untersuchung von Vorfällen und der schnelleren Reaktion als menschliche Analysten allein zu unterstützen.

Heute tritt diese Entwicklung mit agentenbasierter KI in eine neue Phase ein.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die Daten analysieren oder Empfehlungen generieren, autonome KI-Agenten Sie kann Ziele analysieren, Informationen abrufen, mit Unternehmenssystemen interagieren, Tools aufrufen und mehrstufige Aktionen mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen. Unternehmen erforschen bereits agentenbasierte KI, um die Bedrohungserkennung zu automatisieren, die Reaktion auf Vorfälle zu beschleunigen, den Sicherheitsbetrieb zu verbessern und die Arbeitsbelastung von Analysten zu reduzieren.

Diese Fähigkeiten können zwar die Cyberabwehr erheblich stärken, führen aber gleichzeitig zu einer völlig neuen Kategorie von Cyberrisiken.

Jeder autonome KI-Agent wird zu einer weiteren Identität, die mit Unternehmensdaten, Geschäftsanwendungen, APIs und Sicherheitstools interagiert. Ohne angemessene Steuerung können diese Systeme übermäßige Berechtigungen erlangen, sensible Informationen preisgeben, unbeabsichtigte Aktionen ausführen oder anfällig für Prompt Injection, Memory Poisoning, Tool-Manipulation und andere KI-spezifische Angriffe werden.

Die erfolgreiche Einführung von agentenbasierter KI erfordert daher, dass Organisationen beide Seiten der Gleichung berücksichtigen:

• Einsatz autonomer KI zur Stärkung der Cybersicherheitsoperationen
• Sicherung autonomer KI-Systeme gegen Cyberbedrohungen

Hier ist Agentische KI-Cybersicherheit wird unerlässlich.

Anstatt sich ausschließlich auf die Sicherheit der traditionellen Infrastruktur zu konzentrieren, schützt agentenbasierte KI-Cybersicherheit das gesamte Ökosystem rund um autonome KI – einschließlich Agenten, Modelle, Eingabeaufforderungen, Unternehmensdaten, verbundene Tools, Identitäten, APIs, Speicher und Laufzeitverhalten – und ermöglicht es Unternehmen gleichzeitig, die Vorteile der KI-gesteuerten Automatisierung sicher zu nutzen.

Was ist agentenbasierte KI-Cybersicherheit?

Agentenbasierte KI-Cybersicherheit bezieht sich sowohl auf den Einsatz autonomer KI-Agenten zur Verbesserung von Cybersicherheitsoperationen als auch auf die Sicherheitskontrollen, die erforderlich sind, um diese Agenten vor Missbrauch, Manipulation und Cyberangriffen zu schützen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die primär Daten analysieren oder Empfehlungen generieren, können agentenbasierte KI-Systeme Ziele durchdenken, Aufgaben planen, externe Tools aufrufen, Unternehmensinformationen abrufen und mehrstufige Arbeitsabläufe mit begrenztem menschlichen Eingriff ausführen.

Diese erweiterte Autonomie ermöglicht es Organisationen, viele Cybersicherheitsaktivitäten zu automatisieren, darunter:

• Bedrohungserkennung und -untersuchung
• Priorisierung von Sicherheitswarnungen
• Reaktion auf Vorfälle
• Identitätsüberwachung
• Durchsetzung der Sicherheitsrichtlinien
• Priorisierung von Schwachstellen
• Cloud-Sicherheitsoperationen

Allerdings schaffen die gleichen Fähigkeiten, die agentenbasierte KI wertvoll machen, auch neue Angriffsflächen.

Autonome KI-Systeme arbeiten häufig gleichzeitig in mehreren Unternehmenssystemen und greifen dabei auf sensible Daten, Geschäftsanwendungen, APIs und Sicherheitstools zu. Werden sie kompromittiert oder erhalten sie übermäßige Zugriffsrechte, können sie unbeabsichtigt vertrauliche Informationen offenlegen, unautorisierte Aktionen ausführen oder die Auswirkungen eines Angriffs verstärken.

Organisationen müssen daher nicht nur die KI-Modelle sichern, die diesen Systemen zugrunde liegen, sondern auch die Daten, Identitäten, Eingabeaufforderungen, Werkzeuge, Speicher und Laufzeitumgebungen, die eine autonome Entscheidungsfindung ermöglichen.

Effective AI Security & Governance requires organizations to understand:

• Welche KI-Agenten existieren
• auf welche Unternehmensdaten sie zugreifen können
• unter welchen Identitäten sie operieren
• welche Anwendungen und APIs sie aufrufen können
• wie autonome Entscheidungen getroffen werden
• ob die Handlungen mit den Organisationsrichtlinien übereinstimmen
• wie sich das Verhalten der Agenten im Laufe der Zeit ändert

Da Unternehmen KI-Agenten in den Bereichen Sicherheitsbetrieb, Kundenservice, Softwareentwicklung und Geschäftsprozesse einsetzen, müssen Cybersicherheitsteams autonome KI zunehmend als eine neue Klasse privilegierter digitaler Identitäten behandeln, die eine kontinuierliche Steuerung und Überwachung erfordern.

Wie sich agentenbasierte KI von traditioneller KI in der Cybersicherheit unterscheidet

Artificial intelligence has supported cybersecurity for years through capabilities such as Anomalieerkennung, malware classification, behavioral analytics, and predictive threat intelligence.

Agentische KI stellt die nächste Evolutionsstufe dar.

Anstatt lediglich potenzielle Bedrohungen zu identifizieren oder Maßnahmen zu empfehlen, können autonome KI-Agenten komplexe Ziele selbstständig durchdenken, mehrere Aufgaben koordinieren, mit Unternehmenstools interagieren und genehmigte Aktionen mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen.

Diese gesteigerte Autonomie ermöglicht schnellere und besser skalierbare Cybersicherheitsoperationen, erfordert aber auch eine stärkere Steuerung, Transparenz und Sicherheitskontrollen als herkömmliche KI-Systeme.

Warum Unternehmen agentenbasierte KI für die Cybersicherheit einsetzen

Sicherheitsteams sehen sich mit einer stetig wachsenden Anzahl von Warnmeldungen, immer ausgefeilteren Angriffen und expandierenden Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen konfrontiert. Gleichzeitig kämpfen viele Unternehmen weiterhin mit einem Mangel an Cybersicherheitsexperten und einer zunehmenden betrieblichen Komplexität.

Agentic AI trägt zur Bewältigung dieser Herausforderungen bei, indem es autonomen Systemen ermöglicht, bei sich wiederholenden und zeitkritischen Sicherheitsaufgaben zu helfen, während sich Analysten auf höherwertige Untersuchungen und strategische Entscheidungsfindung konzentrieren können.

Zu den üblichen Vorteilen gehören:

• Schnellere Bedrohungserkennung und -untersuchung durch kontinuierliche Überwachung und Kontextanalyse.
• Beschleunigte Reaktion auf Zwischenfälle durch die Automatisierung genehmigter Reaktionsmaßnahmen über alle verbundenen Sicherheitstools hinweg.
• Verbesserte Effizienz der Sicherheitsmaßnahmen durch intelligente Workflow-Orchestrierung und Priorisierung von Warnmeldungen.
• Kontinuierliche Überwachung in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen.
• Höhere operative Skalierbarkeit indem Sicherheitsteams dabei unterstützt werden, steigende Alarmmengen zu bewältigen, ohne dass der manuelle Aufwand proportional zunimmt.

Die sichere Realisierung dieser Vorteile hängt jedoch von der Implementierung starker Governance- und Cybersicherheitsmaßnahmen ab. Wenn Unternehmen autonomen Agenten mehr Zugriff auf Unternehmenssysteme gewähren, müssen sie gleichzeitig sicherstellen, dass diese Systeme sicher, transparent und innerhalb klar definierter Richtlinienrahmen betrieben werden.

Häufige Anwendungsfälle für agentenbasierte KI in der Cybersicherheit

Agentische KI revolutioniert die Cybersicherheit, indem sie autonome Systeme zur Unterstützung von Bedrohungserkennung, -untersuchung, -abwehr und operativer Effizienz ermöglicht. Im Gegensatz zur herkömmlichen Sicherheitsautomatisierung, die vordefinierten Arbeitsabläufen folgt, können KI-Agenten den Kontext analysieren, die jeweils beste Vorgehensweise bestimmen und Aktivitäten über verschiedene Sicherheitstools und Unternehmenssysteme hinweg koordinieren.

Da Unternehmen zunehmend KI-gestützte Sicherheitsmaßnahmen einsetzen, erweisen sich die folgenden Anwendungsfälle als besonders wertvoll.

Bedrohungserkennung und Reaktion auf Vorfälle

Security Operations Centers (SOCs) erhalten täglich Tausende von Warnmeldungen, was es Analysten erschwert, echte Bedrohungen von Fehlalarmen zu unterscheiden.

Agentische KI kann kontinuierlich Telemetriedaten von Endpunkten, Cloud-Umgebungen, Identitätsanbietern, Netzwerken und Sicherheitstools analysieren, um verdächtige Aktivitäten schneller zu erkennen. Anstatt lediglich Warnmeldungen zu generieren, können autonome Agenten Ereignisse in verschiedenen Systemen korrelieren, zugehörige Indikatoren für eine Kompromittierung untersuchen und genehmigte Gegenmaßnahmen empfehlen oder ausführen.

Beispiele hierfür sind:

• Anreicherung von Sicherheitswarnungen mit kontextbezogener Intelligenz
• Korrelation der Aktivitäten in Cloud- und SaaS-Umgebungen
• Priorisierung von Hochrisikoereignissen
• Isolierung kompromittierter Vermögenswerte
• Einleitung vordefinierter Eindämmungsabläufe

Diese Funktionen helfen Organisationen, die Alarmmüdigkeit zu reduzieren und gleichzeitig die Reaktionszeiten bei Vorfällen zu verbessern.

Bedrohungssuche

Die traditionelle Bedrohungsanalyse stützt sich häufig auf manuelle Untersuchungen und historische Indikatoren für Kompromittierungen.

Agentic AI optimiert die proaktive Bedrohungsanalyse durch die kontinuierliche Suche nach verdächtigen Verhaltensweisen, ungewöhnlichen Zugriffsmustern und neuen Angriffstechniken in Unternehmensumgebungen. Anstatt sich ausschließlich auf bekannte Signaturen zu verlassen, können KI-Agenten Anomalien in verschiedenen Datenquellen erkennen und potenzielle Bedrohungen aufdecken, die eine Überprüfung durch Analysten erfordern.

In Kombination mit qualitativ hochwertigen Unternehmensdaten können autonome Agenten einen umfassenderen Untersuchungskontext liefern und Sicherheitsoperationen beschleunigen.

KI-Agenten können außerdem Bedrohungsdaten, historische Vorfälle und Echtzeit-Telemetriedaten korrelieren, um bisher unbekannte Angriffspfade aufzudecken.

Identitäts- und Zugriffsüberwachung

Die Identitätsprüfung hat sich zu einer der größten Angriffsflächen in modernen Unternehmen entwickelt.

Agentic AI kann kontinuierlich Authentifizierungsereignisse, Benutzerverhalten, privilegierte Zugriffe und Geräteaktivitäten auswerten, um potenziell kompromittierte Konten oder ungewöhnliche Zugriffsmuster zu identifizieren.

Da Unternehmen immer mehr KI-Agenten und nicht-menschliche Identitäten einsetzen, wird die Identitätsverwaltung noch wichtiger. Autonome Systeme sollten mit klar definierten Berechtigungen arbeiten, die dem Prinzip der Identitätsverwaltung entsprechen. Zugriff mit geringsten Berechtigungen, Dadurch wird sichergestellt, dass die Agenten nur auf die Daten, Anwendungen und Tools zugreifen können, die zur Ausführung genehmigter Aufgaben erforderlich sind.

Cloud-Sicherheitsoperationen

Cloud-Umgebungen expandieren weiterhin rasant, was sowohl die betriebliche Komplexität als auch das Cyberrisiko erhöht.

Agentic AI kann Cloud-Sicherheitsteams unterstützen, indem es Cloud-Ressourcen auf Fehlkonfigurationen überwacht, übermäßige Berechtigungen identifiziert, ungewöhnliche Aktivitäten erkennt und bei der Automatisierung von Abläufen zur Behebung von Sicherheitsproblemen hilft.

In Kombination mit Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM), Organisationen erhalten dadurch einen besseren Überblick sowohl über die Sicherheitsrisiken in der Cloud als auch über die sensiblen Daten, die durch diese Risiken offengelegt werden könnten.

Anstatt Warnmeldungen ausschließlich auf Basis von Infrastrukturbefunden zu priorisieren, können Sicherheitsteams besser verstehen, welche Risiken tatsächlich regulierte, vertrauliche oder wertvolle Unternehmensdaten betreffen.

Phishing-Erkennung und E-Mail-Sicherheit

E-Mail ist nach wie vor einer der häufigsten Angriffsvektoren.

Agentic AI kann Nachrichteninhalte, Absenderreputation, Verhaltensindikatoren, Anhänge und Kommunikationsmuster analysieren, um ausgeklügelte Phishing-Kampagnen zu identifizieren, die herkömmliche regelbasierte Erkennungsmethoden umgehen können.

Fortgeschrittenere Systeme können verdächtige E-Mails automatisch unter Quarantäne stellen, Abhilfemaßnahmen empfehlen und die Erkennung auf Basis neu beobachteter Angriffsmuster kontinuierlich verbessern.

Die neuen Cyberrisiken, die durch agentenbasierte KI eingeführt werden

Während autonome KI die Cybersicherheitsoperationen deutlich verbessert, bringt sie auch völlig neue Sicherheitsherausforderungen mit sich.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen arbeiten KI-Agenten oft systemübergreifend in mehreren Unternehmen, rufen Informationen dynamisch ab, nutzen externe Tools und treffen Entscheidungen mit unterschiedlichem Grad an Autonomie.

Jede zusätzliche Fähigkeit erweitert die Angriffsfläche.

Organisationen müssen daher nicht nur das zugrunde liegende KI-Modell sichern, sondern auch das umgebende Ökosystem – einschließlich Eingabeaufforderungen, Speicher, APIs, Identitäten, Unternehmensdaten, verbundene Tools und Laufzeitverhalten.

Sofortige Injektion

Bei einer Prompt-Injection manipulieren Angreifer die Anweisungen eines KI-Systems, um dessen Verhalten zu beeinflussen.

Instead of exploiting software vulnerabilities, attackers exploit language itself—crafting malicious inputs that cause KI-Agenten to ignore previous instructions, reveal confidential information, perform unauthorized actions, or misuse connected tools.

Da KI-Agenten zunehmend autonom agieren, entwickelt sich die Gefahr der sofortigen Dateneinspeisung von einem Sicherheitsrisiko für Anwendungen zu einem Cybersicherheitsrisiko für Unternehmen.

Organisationen sollten sicheres und promptes Engineering mit Laufzeitüberwachung, Richtliniendurchsetzung und kontinuierlicher Validierung des Agentenverhaltens kombinieren.

Mehr dazu erfahren Sie in unserem Leitfaden. KI-gestützte Sicherheitsvorkehrungen.

Übermäßige Berechtigungen

Viele KI-Agenten benötigen Zugriff auf Unternehmenssysteme, um Geschäftsaufgaben zu erledigen.

Die Erteilung zu weit gefasster Berechtigungen erhöht jedoch das organisatorische Risiko erheblich.

Ein KI-Agent, der Zugriff auf jedes Wissensrepository, jede SaaS-Anwendung oder jede Datenbank hat, kann unbeabsichtigt sensible Informationen offenlegen – oder Angreifern im Falle einer Kompromittierung eine viel größere Angriffsfläche bieten.

Organisationen sollten die KI-Berechtigungen kontinuierlich überprüfen. KI-Identitätsverwaltung Prinzipien, die sicherstellen, dass jedes autonome System nur den minimal erforderlichen Zugriff erhält.

Offenlegung sensibler Daten

KI-Agenten rufen Informationen häufig aus Wissensdatenbanken, Dokumentenablagen, Cloud-Speichern, SaaS-Anwendungen und strukturierten Datenbanken ab.

Ohne Einblick in sensible Unternehmensdaten können Organisationen nicht effektiv bestimmen, auf welche Informationen KI-Systeme zugreifen, diese verarbeiten oder offenlegen dürfen.

Umfassend Entdeckung und Klassifizierung von Daten ermöglicht es Organisationen, regulierte, vertrauliche und geschäftskritische Informationen zu identifizieren, bevor diese für autonome KI-Systeme zugänglich werden.

Datenbasierte Sicherheit bietet einen deutlich stärkeren Schutz als die bloße Einschränkung des Modellzugriffs.

Missbrauch von Tools und APIs

Moderne KI-Agenten interagieren häufig mit APIs, SaaS-Plattformen, Entwicklertools, Cloud-Infrastrukturen, Ticketsystemen und Unternehmensanwendungen.

Jedes angeschlossene Tool erweitert die potenzielle Angriffsfläche.

Gelingt es Angreifern, einen KI-Agenten zu manipulieren oder ein autorisiertes Tool zu kompromittieren, können sie möglicherweise unbeabsichtigte Aktionen in mehreren Unternehmenssystemen durchführen.

Organisationen sollten kontinuierlich überprüfen:

• Auf welche Tools können Agenten zugreifen?
• wann Werkzeuge aufgerufen werden können
• Welche Handlungen sind erlaubt?
• ob Anfragen den Organisationsrichtlinien entsprechen
• wie jede autonome Aktion zu Prüfungszwecken protokolliert wird

Organisationen sollten auch überwachen, wie KI-Agenten mit externen Model Context Protocol (MCP)-Servern, APIs von Drittanbietern und verbundenen SaaS-Anwendungen interagieren, da diese Integrationen die Angriffsfläche vergrößern können.

Risiko der KI-Identität und der nicht-menschlichen Identität

Viele Organisationen verwalten bereits Tausende von Maschinenidentitäten.

Agentic AI stellt eine weitere schnell wachsende Klasse von vor nicht-menschliche Identitäten.

Diese KI-Identitäten erfordern eine vergleichbare Governance wie menschliche Benutzer, einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Lebenszyklusmanagement, kontinuierlicher Überwachung und Durchsetzung von Richtlinien.

Ohne zentrale Transparenz können Organisationen den Überblick verlieren über:

• eingesetzte KI-Agenten
• verwaiste KI-Identitäten
• privilegierte KI-Konten
• inaktive autonome Arbeitsabläufe
• unautorisierte KI-Einsätze

Die Verwaltung von KI-Identitäten ist daher zu einem grundlegenden Bestandteil der modernen Cybersicherheit geworden.

Mangelnde Transparenz autonomer Entscheidungsprozesse

Eine der größten Herausforderungen, die durch agentenbasierte KI mit sich gebracht werden, ist das Verständnis. Warum Ein autonomes System hat eine bestimmte Entscheidung getroffen.

Sicherheitsteams benötigen zunehmend Einblick in:

• die von einem KI-Agenten abgerufenen Daten
• Anreize, die Entscheidungen beeinflussen
• aufgerufene Werkzeuge
• Ausgeführte Aktionen
• Begründung für Empfehlungen
• Politikbewertungen
• sich daraus ergebenden Geschäftsergebnisse

Hohe Beobachtbarkeit und Prüfbarkeit verbessern das Vertrauen und unterstützen gleichzeitig Compliance, Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und forensische Untersuchungen.

Sichere agentenbasierte KI mit Vertrauen

Erfahren Sie, wie BigID Unternehmen dabei unterstützt, KI-Agenten abzusichern, sensible Daten zu verwalten und KI-bezogene Cyberrisiken zu reduzieren.

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Warum Daten-Governance grundlegend für agentenbasierte KI-Cybersicherheit ist

Viele Organisationen betrachten die Sicherheit agentenbasierter KI ausschließlich als eine Herausforderung der Infrastruktur- oder Anwendungssicherheit.

Autonome KI ist in Wirklichkeit im Kern ein Datenproblem.

KI-Systeme ziehen Nutzen aus Unternehmensdaten. Die Qualität ihrer Entscheidungen – und das damit verbundene Cyberrisiko – hängt von den Informationen ab, auf die sie zugreifen können.

Ohne zu verstehen, wo sensible Daten gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann, wie sie sich in verschiedenen Umgebungen bewegen und welche Richtlinien ihre Nutzung regeln, können Organisationen autonome KI nicht vertrauensvoll in großem Umfang einsetzen.

Eine effektive agentenbasierte KI-Cybersicherheit beginnt daher mit einer soliden Datenverwaltung.

Dies umfasst:

• Aufdeckung sensibler Unternehmensdaten
• Klassifizierung regulierter Informationen
• Identifizierung von KI-zugänglichen Datensätzen
• die Steuerung menschlicher und nicht-menschlicher Identitäten
• Durchsetzung des Zugriffsprinzips mit den geringsten Berechtigungen
• Überwachung der KI-Aktivität
• Aufrechterhaltung der Datenherkunft
• Reduzierung unnötiger Datenexposition
• kontinuierliche Bewertung des KI-Risikos

Diese Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, autonome KI sicher einzusetzen und gleichzeitig das Cyberrisiko in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen zu reduzieren.

Bewährte Verfahren zur Absicherung agentenbasierter KI-Systeme

Mit dem Einsatz autonomer KI in Unternehmen in den Bereichen Sicherheitsbetrieb, Softwareentwicklung, Kundensupport und Geschäftsprozesse müssen sich Cybersicherheitsprogramme über traditionelle Kontrollmechanismen hinaus weiterentwickeln. Effektive KI-gestützte Cybersicherheit erfordert kontinuierliche Transparenz hinsichtlich KI-Assets, Daten, Identitäten und autonomer Aktionen.

Die folgenden Best Practices helfen Organisationen dabei, agentenbasierte KI sicher einzuführen und gleichzeitig operative und regulatorische Risiken zu reduzieren.

KI-Assets entdecken und inventarisieren

Organisationen können KI-Systeme, deren Existenz ihnen unbekannt ist, nicht sichern.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI benötigen Sicherheitsteams Einblick in alle im Unternehmen eingesetzten KI-Ressourcen, einschließlich:

• KI-Agenten
• Copiloten
• große Sprachmodelle (LLMs)
• Datensätze
• Eingabeaufforderungen
• Vektor-Datenbanken
• KI-Pipelines
• verbundene Werkzeuge
• APIs
• nicht-menschliche Identitäten

Die Pflege eines umfassenden KI-Inventars bildet die Grundlage für Governance, Risikomanagement und Sicherheitsmaßnahmen.

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Entdecken und klassifizieren Sie sensible Daten

Autonome KI-Systeme sind nur so sicher wie die Daten, auf die sie zugreifen können.

Bevor Organisationen KI-Agenten Zugriff auf Unternehmensspeicher gewähren, sollten sie feststellen, wo sich sensible, regulierte und geschäftskritische Informationen befinden.

Comprehensive data discovery and classification enables organizations to:

• sensible Informationen identifizieren
• regulierte Daten klassifizieren
• Datenkontext verstehen
• unnötige Exposition reduzieren
• Sicherheitsrichtlinien durchsetzen, bevor KI-Zugriff erfolgt

Datenbewusste Sicherheit verringert die Wahrscheinlichkeit, dass sensible Informationen durch KI-Systeme offengelegt werden, erheblich.

Steuerung menschlicher und nicht-menschlicher Identitäten

Agentic AI stellt eine wachsende Population von vor nicht-menschliche Identitäten Sie arbeiten Hand in Hand mit Mitarbeitern, Auftragnehmern, Anwendungen und Servicekonten.

Organisationen sollten die Identität von Menschen und KIs kontinuierlich steuern, indem sie:

• Durchsetzung des Zugriffsprinzips mit den geringsten Berechtigungen
• Berechtigungen regelmäßig überprüfen
• Identifizierung übermäßiger Zugriff
• Überwachung privilegierter KI-Konten
• Entfernen unnötiger Berechtigungen
• Erkennung verwaister KI-Identitäten

Strong AI identity governance helps ensure autonomous systems only access the resources required to perform approved tasks.

KI-Aktivität kontinuierlich überwachen

Die traditionelle Sicherheitsüberwachung konzentriert sich in erster Linie auf Benutzer und Infrastruktur.

Agentische KI erfordert von Organisationen auch die Überwachung autonomer Aktivitäten.

Sicherheitsteams sollten folgenden Überblick behalten:

• eingereichte Aufforderungen
• abgerufene Daten
• Zugriff auf Anwendungen
• aufgerufene APIs
• Werkzeuge ausgeführt
• autonome Entscheidungen
• Richtlinienverstöße
• ungewöhnliches KI-Verhalten

Kontinuierliche Beobachtbarkeit verbessert das Vertrauen und unterstützt gleichzeitig die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, die Einhaltung von Vorschriften und forensische Untersuchungen.

Richtlinien während des gesamten KI-Lebenszyklus durchsetzen

Sicherheitsrichtlinien sollten sich auf alle Phasen der KI-Implementierung erstrecken.

Anstatt sich auf einmalige Genehmigungen zu verlassen, sollten Organisationen kontinuierlich prüfen, ob autonome Aktionen mit den Organisationsrichtlinien, den regulatorischen Anforderungen und den Standards für die akzeptable Nutzung übereinstimmen.

Die Durchsetzung der Richtlinien sollte Folgendes umfassen:

• Genehmigte Datenquellen
• autorisierte Tools
• Identitätsprüfung
• Berechtigungsvalidierung
• Laufzeitsteuerung
• Audit-Protokollierung
• Sanierungsworkflows

Menschliche Aufsicht in risikoreiche Entscheidungen einbeziehen

Agentenbasierte KI sollte die menschliche Entscheidungsfindung verbessern – nicht ersetzen.

Organisationen sollten Governance-Rahmenbedingungen schaffen, die festlegen, wann KI-Systeme autonom handeln können und wann eine menschliche Genehmigung erforderlich ist.

Beispiele hierfür sind:

• Löschen von Unternehmensdaten
• Änderung privilegierter Berechtigungen
• Modifizierung der Produktionssysteme
• Zugang zu stark regulierten Informationen
• Einleitung irreversibler Maßnahmen

Risikobasierte menschliche Aufsicht hilft Organisationen dabei, Automatisierung und Verantwortlichkeit in Einklang zu bringen.

Aufbau einer sicheren Grundlage für agentenbasierte KI

Für eine erfolgreiche agentenbasierte KI-Cybersicherheit ist weit mehr erforderlich als der Einsatz von KI-Modellen oder Sicherheitsautomatisierung.

Organisationen benötigen Einblick in Folgendes:

• KI-Ressourcen
• Unternehmensdaten
• Identitäten
• Berechtigungen
• Laufzeitverhalten
• Einhaltung der Richtlinien
• autonome Aktionen

Ohne diese grundlegenden Fähigkeiten kann autonome KI eher zusätzliche Cyberrisiken mit sich bringen, als sie zu verringern.

Sicherheitsverantwortliche sollten agentenbasierte KI als Erweiterung ihrer umfassenderen Strategie für Datensicherheit, Identitätsmanagement, Datenschutz und Compliance betrachten.

Wenn Unternehmen verstehen, was KI ist, auf welche Daten sie zugreift und wie sie funktioniert, können sie die Automatisierung mit Zuversicht nutzen und gleichzeitig Sicherheit, Transparenz und Vertrauen wahren.

Sicherheitsverantwortliche sollten autonome KI als eine kontinuierlich gesteuerte digitale Belegschaft betrachten und nicht einfach als eine weitere Softwareanwendung.

Wie BigID zur Sicherung von agentenbasierter KI beiträgt

Agentic AI ist auf vertrauenswürdige Daten, kontrollierten Zugriff und kontinuierliche Transparenz angewiesen.

BigID hilft Unternehmen, Cyberrisiken zu reduzieren, indem es die Datenintelligenz- und Governance-Funktionen bereitstellt, die für den sicheren Einsatz autonomer KI in Unternehmensumgebungen erforderlich sind.

Mit BigID können Organisationen:

• Discover and classify sensitive data across cloud, SaaS, on-premises, and AI environments.
• Inventarisierung von KI-Assets, einschließlich Modellen, Agenten, Datensätzen, Prompts und KI-Pipelines.
• Verstehen Sie durch umfassende Datenherkunft.
• Die Identität von Menschen und Nicht-Menschen wird unter Anwendung des Prinzips der minimalen Berechtigungen und durch kontinuierliche Zugriffsüberwachung geregelt.
• Überwachen Sie die Aktivitäten der KI und identifizieren Sie Richtlinienverstöße, ungewöhnliche Zugriffsmuster und KI-bezogene Risiken.
• Setzen Sie Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Richtlinien durch, bevor sensible Informationen autonomen Systemen zugänglich gemacht werden.
• Automatisierte Sanierungsabläufe um das Cyberrisiko zu reduzieren und gleichzeitig die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Anstatt nur KI-Modelle zu sichern, unterstützt BigID Unternehmen dabei, die Unternehmensdaten, Identitäten und Governance-Kontrollen zu sichern, auf die autonome KI angewiesen ist – und ermöglicht es Unternehmen so, mit Zuversicht Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Erfahren Sie, wie BigID Agentic AI sichert.

Erfahren Sie, wie BigID Unternehmen dabei unterstützt, KI-Assets zu inventarisieren, den KI-Zugriff zu steuern, sensible Daten zu klassifizieren, autonome KI-Aktivitäten zu überwachen und Cyberrisiken in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen zu reduzieren.

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Abschluss

Agentic AI revolutioniert die Cybersicherheit, indem es autonomen Systemen ermöglicht, Bedrohungen zu erkennen, Vorfälle zu untersuchen und die Reaktion in einem Umfang zu beschleunigen, der durch manuelle Eingriffe bisher unmöglich war.

Mehr Autonomie bringt jedoch auch mehr Verantwortung mit sich.

Da KI-Systeme zunehmend Zugriff auf Unternehmensdaten, Geschäftsanwendungen, APIs und kritische Arbeitsabläufe erhalten, müssen Organisationen sicherstellen, dass diese Systeme innerhalb klar definierter Sicherheits- und Governance-Grenzen operieren.

Eine effektive agentenbasierte KI-Cybersicherheit erfordert mehr als den Schutz von KI-Modellen – sie verlangt Transparenz hinsichtlich KI-Assets, sensibler Daten, Identitäten, Berechtigungen, Laufzeitverhalten und Richtlinienkonformität.

Durch die Kombination von KI-Sicherheit und -Governance, Datenermittlung, Identitätsverwaltung, kontinuierlicher Überwachung und automatisierter Richtliniendurchsetzung können Unternehmen agentenbasierte KI vertrauensvoll einsetzen und gleichzeitig Cyberrisiken reduzieren und das Vertrauen erhalten.

Agentic AI Cybersicherheit – Häufig gestellte Fragen

Was ist agentenbasierte KI-Cybersicherheit?

Agentenbasierte KI-Cybersicherheit bezieht sich sowohl auf den Einsatz autonomer KI-Agenten zur Verbesserung von Cybersicherheitsmaßnahmen als auch auf die Sicherheitskontrollen, die erforderlich sind, um diese KI-Systeme, ihre Identitäten, verbundene Tools und Unternehmensdaten vor Cyberbedrohungen zu schützen.

Worin unterscheidet sich agentenbasierte KI von traditioneller KI in der Cybersicherheit?

Traditionelle KI analysiert primär Daten, identifiziert Muster oder gibt Empfehlungen. Agentische KI kann Ziele durchdenken, mit Unternehmenssystemen interagieren, Tools aufrufen und genehmigte, mehrstufige Aktionen mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen.

Was sind die größten Sicherheitsrisiken von agentenbasierter KI?

Zu den häufigsten Risiken gehören prompte Injektion, übermäßige Berechtigungen, Offenlegung sensibler Daten, unsichere API- oder Tool-Nutzung, Speichervergiftung, unautorisierte autonome Aktionen, Identitätskompromittierung und unzureichende Governance oder Überwachung.

Warum ist Identitätsmanagement für agentenbasierte KI wichtig?

KI-Agenten agieren als nicht-menschliche Identitäten mit Zugriff auf Unternehmenssysteme und sensible Daten. Identitätsmanagement trägt dazu bei, dass autonome Systeme nur die Berechtigungen erhalten, die für die Ausführung genehmigter Aufgaben erforderlich sind, und überwacht kontinuierlich den Zugriff auf übermäßige Berechtigungen und Richtlinienverstöße.

Warum ist die Datenermittlung für die Sicherheit von KI wichtig?

Organisationen können KI nicht effektiv schützen, ohne zu verstehen, auf welche sensiblen Informationen KI-Systeme zugreifen können. Datenerkennung und -klassifizierung identifizieren regulierte, vertrauliche und geschäftskritische Daten, bevor diese autonomer KI zugänglich gemacht werden.

Wie trägt BigID zur Sicherheit agentenbasierter KI bei?

BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten, der Inventarisierung von KI-Assets, der Steuerung des KI-Zugriffs, der Überwachung autonomer KI-Aktivitäten, der Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Richtlinien und der Reduzierung KI-bezogener Cyberrisiken in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen.

Lässt sich agentenbasierte KI mit traditionellen Cybersicherheitswerkzeugen absichern?

Herkömmliche Cybersicherheitswerkzeuge sind nach wie vor unerlässlich, wurden jedoch nicht für die Steuerung autonomer KI-Identitäten, Eingabeaufforderungen, des Zugriffs auf Unternehmensdaten, des Laufzeitverhaltens oder der KI-Entscheidungsfindung entwickelt. Unternehmen benötigen daher zunehmend KI-spezifische Governance- und Datensicherheitskontrollen zusätzlich zu ihren bestehenden Investitionen in Cybersicherheit.

Autor

Lonnie Ross

Leiter für Digital Experience-Marketing

Lonnie ist Digital Experience Marketing Lead bei BigID und bringt über ein Jahrzehnt SEO- und Digitalmarketing-Expertise für B2C- und B2B-Unternehmen in den Bereichen SaaS und E-Commerce mit. Durch seine Tätigkeit sowohl im Technologiebereich als auch auf Agenturebene verbindet Lonnie fundierte Kenntnisse in Suchstrategie, UX und Content-Entwicklung mit einer Leidenschaft für die sich entwickelnde Landschaft des Datenschutzes. Von der Ausrichtung von Inhalten auf die Suchabsicht bis hin zur Schärfung der Markenstimme sorgt Lonnie dafür, dass Unternehmen sich nicht nur im wettbewerbsintensiven SaaS-Markt abheben, sondern auch durch ihre Vordenkerrolle bei kritischen Themen wie Compliance, Datenrisiken und verantwortungsvoller Innovation Vertrauen aufbauen.