Eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform hilft dabei, Datenschutzverletzungen zu verhindern, indem herausfinden, wo sensible Daten liegen, Kontrolle über das, was KI-Agenten können darauf zugreifen, und die Agentenaktivität in Echtzeit zu überwachen.
Agentic AI führt ein neues Risikomodell ein. Autonome Agenten greifen auf Daten zu, führen Arbeitsabläufe aus und interagieren systemübergreifend, ohne dass in jedem Schritt eine menschliche Genehmigung erforderlich ist. Herkömmliche Sicherheitstools regeln nicht, wie diese Agenten sensible Daten abrufen, verwenden oder offenlegen.
Organisationen, die KI-Agenten einsetzen, benötigen mehr als nur Transparenz. Sie benötigen die Kontrolle darüber, wie Daten in Cloud-, SaaS- und KI-Infrastrukturen abgerufen, verwendet und verarbeitet werden.
Diese Fähigkeiten sind nicht optional. Sie definieren die Grundlage für agentenbasierte KI-Governance.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- KI-Agenten schaffen eine neue Angriffsfläche für Datenpannen, indem sie auf Unternehmenssysteme zugreifen, sensible Daten abrufen und Arbeitsabläufe ohne menschliche Genehmigung in jedem Schritt ausführen.
- Übermäßig autorisierte KI-Agenten sind das häufigste Versagen der Governance und der direkteste Weg zur Datenexfiltration.
- Schatten-KI stellt die höchste Risikokategorie dar, da nicht autorisierte Agenten völlig außerhalb Ihrer Sicherheitskontrollen agieren.
- Die Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen für KI-Agenten erfordert eine identitätsbasierte Erkennung, die den Datenzugriff mit dem jeweiligen Modell oder Agenten verknüpft, nicht nur mit dem menschlichen Benutzer.
- Die Erkennung von Risiken ohne entsprechende Gegenmaßnahmen stellt keine vollständige Sicherheitslage dar. Governance-Plattformen müssen den Kreislauf von der Risikoidentifizierung bis zum Zugriffssperrung oder der Datenquarantäne schließen.
Was ist eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform?
Eine agentisch KI-Governance-Plattform Erkennt, überwacht und steuert, wie autonome KI-Agenten in Unternehmensumgebungen auf sensible Daten zugreifen und mit ihnen interagieren.
Es verbindet:
- Datenermittlung
- Einstufung
- Zugriffsverwaltung
- Echtzeitüberwachung
- automatisierte Behebung
um das von KI-Agenten ausgehende Expositionsrisiko zu verringern.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools, die sich auf Benutzer oder Endpunkte konzentrieren, regelt eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform, wie KI-Agenten Daten systemübergreifend abrufen, verarbeiten und darauf reagieren.
Dies gewährleistet:
- Zugriff mit minimalen Berechtigungen für KI-Agenten
- Einblick in die in KI-Workflows verwendeten Daten
- Durchsetzung von Datennutzungsrichtlinien
- Behebung von Risikozugängen vor dem Auftreten einer Exposition
Was ist Agentic AI Governance?
Agentische KI-Governance definiert, wie Organisationen autonome KI-Agenten in Unternehmensumgebungen kontrollieren, überwachen und sichern.
Es stellt sicher, dass KI-Agenten innerhalb definierter Zugriffsgrenzen arbeiten, die Richtlinien zur Datennutzung einhalten und keine sensiblen oder regulierten Daten offenlegen.
Eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform setzt diese Kontrollen durch, indem sie Datenermittlung, Zugriffsverwaltung, Überwachung und Fehlerbehebung in einem einzigen System miteinander verbindet.
Was sind KI-Agenten und inwiefern stellen sie ein neues Einfallstor für Datenlecks dar?
Agentische KI bezeichnet autonome KI-Systeme, die keine menschliche Intervention zum Betrieb benötigen. Sie können selbstständig mehrstufige Aufgaben ausführen, auf Datenquellen zugreifen und Arbeitsabläufe auslösen.
Leider ist es gerade die Unabhängigkeit, die sie nützlich macht, die sie zu einem Sicherheitsrisiko werden lässt.
Eine herkömmliche Softwareanwendung greift innerhalb eines definierten, nachvollziehbaren Bereichs auf Daten zu. Ein KI-Agent funktioniert nicht so.
Es fragt Datenbanken ab und ruft APIs auf. Es liest Dateien und schreibt Ausgaben. Und das alles in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen, alles in einem einzigen Arbeitsgang.
KI-Agenten respektieren auch keine Datensilos. Sie greifen auf strukturierte Datenbanken, unstrukturierte Dateispeicher, SaaS-Anwendungen, Cloud-Objektspeicher und KI-spezifische Infrastrukturen wie Vektordatenbanken und RAG-Workflows zu.
Wenn dieser Agent kompromittiert, falsch konfiguriert oder einfach mit zu vielen Berechtigungen ausgestattet ist, kann er auf sensible Daten zugreifen, die normalerweise kein menschlicher Benutzer berühren würde.
Daher wurden herkömmliche Datensicherheitstools nicht für diesen Zweck entwickelt.
Ihre Endpoint-Detection-Tools überwachen das Nutzerverhalten. Ihre Netzwerksicherheitstools überwachen Datenverkehrsmuster. Keines von beiden wurde jedoch entwickelt, um zu steuern, was ein KI-Agent um 2 Uhr nachts aus einer Vektordatenbank abruft oder was er während eines automatisierten Workflows in einen SharePoint-Ordner schreibt.
Genau diese Lücke sollen agentenbasierte KI-Governance-Plattformen schließen.
Die meisten Organisationen werden bei der Steuerung von KI-Systemen nicht scheitern, weil ihnen die nötigen Werkzeuge fehlen. Sie werden scheitern, weil sie traditionelle Identitäts- und Zugriffsmodelle auf Systeme anwenden, die sich nicht wie Benutzer verhalten.
KI-Agenten greifen nicht nur auf Daten zu – sie verknüpfen Aktionen systemübergreifend. Governance-Modelle, die sie wie menschliche Identitäten behandeln, verkennen, wie dieser Zugriff in der Praxis tatsächlich genutzt wird.
Das Problem ist die Transparenz. Bevor Sie Zugriffskontroll- oder Überwachungsfunktionen implementieren, benötigen Sie ein genaues Bild davon, wo sich sensible Daten in jeder Umgebung befinden, mit der Ihre KI-Agenten in Kontakt kommen können.
Warum traditionelle Sicherheitstools bei der agentenbasierten KI-Governance versagen
Herkömmliche Sicherheitsinstrumente waren nicht für die Steuerung konzipiert. autonome KI-Agenten.
- DLP-Tools Wir überwachen zwar den Datenfluss, aber nicht, wie KI-Agenten Daten abrufen oder verwenden.
- IAM-Systeme Verwaltung menschlicher Identitäten, nicht autonomer Agenten, die mehrstufige Arbeitsabläufe ausführen.
- Endpunkt- und Netzwerktools Geräte und Datenverkehr verfolgen, nicht KI-gesteuerten Datenzugriff über Systeme hinweg
Dadurch entsteht eine Lücke zwischen KI-Einsatz und Datenschutz. Eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform schließt diese Lücke, indem sie in Echtzeit steuert, wie KI-Agenten mit sensiblen Daten interagieren.
Häufige Risiken in agentenbasierten KI-Umgebungen
Schatten-KI
Schatten-KI Diese Kategorie stellt das höchste Risiko bei jedem Einsatz agentenbasierter KI dar. Es handelt sich dabei um Agenten und Modelle, die ohne Genehmigung der IT-Abteilung eingesetzt werden und vollständig außerhalb Ihrer Kontrollmechanismen operieren. Sie können diese Agenten nicht steuern, da Sie nicht wissen, dass sie existieren.
Die Aufdeckung von Schatten-KI ist der erste Schritt, um dieses Versäumnis zu beheben.
Übermäßige Berechtigungen
Übermäßig berechtigte Agenten stellen das häufigste Problem der Governance dar. Ein Agent erhält bei der Erstbereitstellung weitreichende Zugriffsrechte, die anschließend nicht angepasst werden. Die daraus resultierenden Berechtigungen stellen ein permanentes Einfallstor für Sicherheitslücken dar.
Das Prinzip der minimalen Berechtigungen für KI-Agenten bedeutet, dass der Agent nur Zugriff auf die Daten hat, die er für seine definierte Aufgabe benötigt. Nicht auf ganze Datenbanken oder vollständige Datenbestände; der Agent erhält nur das, was er braucht.
Mangelnde Transparenz und unzureichende Steuerung
Welche Daten nutzt Ihr Agent und wie nutzt er sie? Warum Benötigt es diese Daten? Sie benötigen diese Informationen, um die Zugriffskontrolle zu implementieren oder deren Aktivität zu überwachen.
Die Zugriffskontrolle definiert, worauf ein Agent zugreifen darf. Die Aktivitätsüberwachung zeigt an, ob diese Berechtigungsgrenzen im Produktivbetrieb tatsächlich eingehalten werden, da das Verhalten des Agents nicht immer den bei der Bereitstellung festgelegten Grenzen entspricht.
Keine geplanten Maßnahmen
Die Erkennung von Risiken ohne Gegenmaßnahmen lässt die Gefährdung bestehen. Die Risikoidentifizierung ist nur dann sinnvoll, wenn man entsprechend handelt. Risiken müssen beseitigt werden, bevor es zu einer Gefährdung kommt.
Worauf Sie bei einer agentenbasierten KI-Governance-Plattform achten sollten
Viele KI-Governance-Plattformen beschränken sich auf die reine Sichtbarkeit. Sie decken Risiken auf, reduzieren sie aber nicht. Viele liefern Dashboards und Compliance-Berichte, ohne die entscheidenden Zugangs- und Offenlegungslücken zu schließen.
Der Unterschied zwischen Prävention von Sicherheitsvorfällen und deren Meldung liegt in vier wesentlichen Punkten:
- Entdeckungen, die die KI-Infrastruktur umfassen
- Klassifizierung, die identifiziert, was tatsächlich sensibel ist
- Zugriffssteuerung ist an bestimmte Agenten gebunden
- Abhilfemaßnahmen, die ohne Wartezeit auf eine manuelle Überprüfung ausgeführt werden.
Nicht alle Plattformen sind gleich aufgebaut – hier erfahren Sie mehr darüber, worauf es bei der Bewertung wirklich ankommt. Anbieter von agentenbasierten KI-Governance-Plattformen.
Wie eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform Datenpannen verhindert
Um Datenschutzverletzungen zu verhindern, agentenbasierte KI-Governance-Plattform muss kontinuierlich die Offenlegung von Daten in KI-gesteuerten Arbeitsabläufen erkennen, kontrollieren und reduzieren.
- Entdecken Sie alle sensiblen Daten, auf die KI-Agenten in Cloud-, SaaS-, On-Premises- und KI-spezifischer Infrastruktur zugreifen können.
- Daten nach Sensitivität, regulatorischem Anwendungsbereich und Risikostufe mithilfe von ML-basierter Klassifizierung mit über 1.500 Klassifikatoren klassifizieren.
- Ordnen Sie die Berechtigungen von KI-Agenten spezifischen Datenbeständen zu und identifizieren Sie übermäßige Berechtigungen, offenen Zugriff und schädliche Kombinationen.
- Erkennung von Schatten-KI und nicht genehmigten Modellen, die außerhalb der von der IT genehmigten Governance-Kontrollen operieren.
- Überwachen Sie die Agentenaktivität in Echtzeit und setzen Sie Datennutzungsrichtlinien durch, die sensible Eingabeaufforderungen filtern und die Agentenausgabe steuern.
- Identifizierte Risiken werden automatisch behoben, indem Zugriffe entzogen, Daten unter Quarantäne gestellt oder schädliche Eingaben gelöscht werden, ohne auf eine manuelle Überprüfung warten zu müssen.
Wie BigID agentenbasierte KI-Governance ermöglicht
BigID bietet eine umfassende agentenbasierte KI-Governance-Plattform das die Bereiche Erkennung, Zugriffskontrolle, Überwachung und Fehlerbehebung in KI-Umgebungen miteinander verbindet.
Entdeckung über alle Datenquellen hinweg
BigID erkennt sensible Daten aus über 200 Datenquellen und deckt dabei strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten ab. Dies umfasst auch die KI-Pipelines und Vektordatenbanken, die von den Agenten genutzt werden.
Die patentierte Klassifizierungs-Engine der Plattform verwendet mehr als 1.500 Klassifikatoren und wendet fortschrittliches maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Deep Pattern Matching und Kontextanalyse an, um PII-, PHI-, PCI-Daten, Anmeldeinformationen, Geheimnisse und toxische Datenkombinationen aufzudecken.
In einem Einsatz der US-Armee, BigID identifizierte offengelegte sensible Daten – darunter Zertifikate und private Schlüssel – und verdeutlichte damit, wie weit verbreitet und schwer zu überwachen solche Risiken sein können.
Die Plattform entdeckte anfällige Daten, darunter Zertifikate und private Schlüssel, in Azure Cloud, Elastic, SQL Server, Oracle DB, SharePoint und Office 365. Ein unüberwachter KI-Agent mit Zugriff auf diese Umgebungen könnte diese Daten offenlegen, ohne eine einzige herkömmliche Sicherheitswarnung auszulösen.
Automatische Schatten-KI-Erkennung
Es ist hilfreich zu wissen, dass ein Schatten-KI-Modell existiert. Zu wissen, dass es ungeschwärzte Kundendaten auswertet, ermöglicht es, Maßnahmen zu ergreifen.
BigID deckt automatisch eingesetzte oder nicht genehmigte KI-Modelle in Cloud-Umgebungen, SaaS-Plattformen, Entwickler-Sandboxes und internen Systemen auf, einschließlich solcher, von denen die IT-Abteilung nichts weiß.
Die Plattform scannt nach regulierten, personenbezogenen oder proprietären Daten, die in KI-Modelle, Abfragen oder Trainingspipelines einfließen. Sie verknüpft jedes Modell mit den von ihm verwendeten Daten und den dafür verantwortlichen Teams.
Identitätsbasierte Zugriffsverwaltung
Das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement fordert ausdrücklich Zugriffskontrollen, die dem Prinzip der minimalen Berechtigungen im KI-Systemdesign folgen. BigID erfüllt diese Anforderung direkt, indem es Agentenberechtigungen optimal anpasst und die Behebung von Zugriffsrechtsproblemen über Datenquellen, Ordner und Dateien hinweg automatisiert.
Die Access Intelligence App der Plattform identifiziert, welche Benutzer, Gruppen und KI-Modelle Zugriff auf sensible, regulierte und kritische Daten haben, um eine umfassende KI-Governance und -Sicherheit zu ermöglichen.
Die Plattform identifiziert offene Zugriffe, schädliche Berechtigungskombinationen und übermäßige Zugriffsrechte in Cloud- und On-Premise-Umgebungen, einschließlich GenAI-Infrastruktur. Sie zeigt überberechtigte Agenten ebenso wie überberechtigte menschliche Benutzer an und ermöglicht Sicherheitsteams so einen umfassenden Überblick über das gesamte Zugriffsrisiko.
Governance über den gesamten Agentenlebenszyklus hinweg
BigIDs KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement (KI TRiSM) Das Rahmenwerk regelt die Interaktionen von Mitarbeitern, Copiloten und Agenten mit der KI.
Es filtert sensible Eingabeaufforderungen, wendet Schutzmechanismen auf KI-Antworten an und überwacht die Datenherkunft von der Erfassung über das Training bis hin zur Inferenz. Diese Nachverfolgung der Datenherkunft unterstützt direkt die Anforderungen an die Prüfbarkeit in EU-KI-Gesetz Artikel 10, das die Dokumentation der Datengovernance für risikoreiche KI-Systeme vorschreibt.
Für Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), Der von der KI TRiSM erstellte Prüfpfad unterstützt auch die Meldepflichten bei Datenschutzverletzungen. Greift ein Mitarbeiter unbefugt auf personenbezogene Daten zu, benötigen Sie einen lückenlosen Prüfpfad, der den Vorgang dokumentiert. Dies ist eine gesetzliche Anforderung im Rahmen der DSGVO. BigID unterstützt Sie dabei mit minimalem Aufwand.
Abhilfemaßnahmen
BigID bietet eine agentenbasierte, KI-gestützte Priorisierung und Behebung von Risiken. Die Plattform liefert nicht einfach eine Risikobewertung und wartet auf menschliches Eingreifen. Sie priorisiert die Ergebnisse nach Schweregrad und führt Behebungsmaßnahmen nativ aus.
- Giftige Daten aus zugänglichen Datenspeichern löschen
- Geheimnisse und Zugangsdaten aus Dateien und Datenbanken entfernen
- Risikoberechtigte Zugriffsrechte für Agenten, Benutzer oder Gruppen entziehen
- Aufbewahrungsrichtlinien für veraltete oder redundante Daten durchsetzen
- Quarantänedaten, die für KI-Pipelines nicht zugänglich sein sollten
- Delegieren Sie Korrekturmaßnahmen über das Aktionszentrum an die Dateneigentümer.
Einsatz der Universität von Maryland Das zeigt, wie das im großen Maßstab aussieht. BigID identifizierte und bereinigte mehr als 27.000 Datensätze mit sensiblen Daten. persönlich identifizierbare Informationen (PII) von Google Drive, Box und Office 365.
Ein KI-Agent, der vor der Behebung der Mängel Zugriff auf diese Umgebungen hatte, hätte einen direkten Weg zu diesen Daten gehabt.
BigID Next vereint alle vier Säulen – Discovery und Klassifizierung, Sicherheit und Risiko, Datenschutzautomatisierung und KI-Governance – in einer einzigen agentenlosen, Cloud-nativen Plattform.
Es wird als GigaOm Radar DSPM 2025 Leader anerkannt, und IDC-Forschungsdirektor Ryan O'Leary hat festgestellt, dass “Tools wie BigID die Zukunft sind”, um manuelle Prozesse bei der Datenermittlung zu eliminieren und die Priorisierung von Kontrollen zu verbessern.
Erfahren Sie, wie eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform die Datenexposition in KI-Umgebungen reduziert.
Häufig gestellte Fragen zur agentenbasierten KI-Governance
Was ist eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform?
Eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform erkennt, überwacht und steuert den Zugriff autonomer KI-Agenten auf sensible Daten und deren Interaktion damit. Sie setzt Zugriffsrichtlinien durch, erkennt Schatten-KI und behebt Risiken durch Datenlecks in Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen.
Was ist die Steuerung von KI-Agenten?
Die Governance von KI-Agenten umfasst die Kontrollmechanismen und Richtlinien, die den Zugriff, die Nutzung und die Verarbeitung von Daten durch autonome KI-Agenten regeln. Im Fokus stehen die Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen, die Überwachung des Verhaltens und die Verhinderung der Offenlegung von Daten in KI-Workflows.
Was ist agentenbasierte KI-Governance?
Agentenbasierte KI-Governance definiert, wie Organisationen autonome KI-Agenten kontrollieren, überwachen und absichern. Sie stellt sicher, dass Agenten Datenzugriffsrichtlinien einhalten, nach dem Prinzip der minimalen Berechtigungen arbeiten und keine sensiblen oder regulierten Daten offenlegen.
Warum schaffen KI-Agenten neue Sicherheitsrisiken?
KI-Agenten führen Aufgaben systemübergreifend ohne menschliches Eingreifen aus. Bei übermäßigen Berechtigungen oder Fehlkonfigurationen können sie sensible Daten in verschiedenen Umgebungen abrufen und offenlegen, ohne herkömmliche Sicherheitswarnungen auszulösen.
Können KI-Agenten Datenschutzverletzungen verursachen?
Ja. KI-Systeme können sensible Daten systemübergreifend abrufen, aggregieren und übertragen. Ohne angemessene Steuerung können sie regulierte Daten oder Geschäftsgeheimnisse unbemerkt oder ohne Genehmigung offenlegen.
Worin unterscheidet sich agentenbasierte KI-Governance von traditioneller Sicherheit?
Herkömmliche Sicherheitstools konzentrieren sich auf Benutzer, Endpunkte oder Netzwerke. Agentenbasierte KI-Governance hingegen fokussiert darauf, wie KI-Agenten über Workflows hinweg auf Daten zugreifen und diese nutzen, einschließlich Eingabeaufforderungen, Ausgaben und Datenpipelines.
Worauf sollten Organisationen bei einer agentenbasierten KI-Governance-Plattform achten?
Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Aufdeckung sensibler Daten in verschiedenen Umgebungen
- Klassifizierung regulierter und risikoreicher Daten
- Zugriffssteuerung in Verbindung mit KI-Agenten
- Echtzeitüberwachung der Agentenaktivität
- automatisierte Behebung von Datensicherheitsrisiken
Wie unterstützt BigID die agentenbasierte KI-Governance?
BigID erkennt sensible Daten, bildet den Zugriff von KI-Agenten ab, erkennt Schatten-KI, setzt das Prinzip der minimalen Berechtigungen durch und behebt automatisch Offenlegungsrisiken in Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen.
Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und AI TRiSM?
DSPM konzentriert sich darauf, wo sensible Daten gespeichert sind und wer darauf zugreifen kann. AI TRiSM Regelt, wie KI-Systeme diese Daten nutzen, einschließlich Eingabeaufforderungen, Ausgaben und Modellverhalten. BigID bietet beides auf einer einheitlichen Plattform.
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