Wie man eine agentische KI-Risikobewertung durchführt

Organisationen setzen KI-Agenten, Copiloten, Assistenten, autonome Arbeitsabläufe und KI-gestützte Anwendungen in rasantem Tempo in ihren Unternehmensumgebungen ein.

Diese Systeme können Informationen abrufen, mit Anwendungen interagieren, APIs aufrufen, Arbeitsabläufe ausführen und mit minimalem menschlichen Eingriff Maßnahmen ergreifen.

Das macht agentenbasierte KI so leistungsstark.

Das macht agentenbasierte KI auch riskant.

Herkömmliche KI-Risikoprogramme konzentrieren sich häufig auf Modelle, Eingabeaufforderungen und Ergebnisse. Agentenbasierte KI eröffnet ein breiteres Risikospektrum, da Agenten auf Systeme zugreifen, Berechtigungen erben, mit sensiblen Daten interagieren und Aktionen in verschiedenen Geschäftsumgebungen durchführen können.

Eine agentenbasierte KI-Risikobewertung hilft Organisationen dabei, die von autonomen KI-Systemen ausgehenden Risiken zu erkennen, zu bewerten und zu reduzieren, bevor diese zu Gefährdungen, Compliance-Lücken oder betrieblichen Auswirkungen führen.

Was ist eine agentenbasierte KI-Risikobewertung?

Eine agentenbasierte KI-Risikobewertung ist der Prozess der Identifizierung, Analyse und Priorisierung von Risiken, die von KI-Agenten und autonomen KI-Systemen ausgehen.

Es hilft Organisationen, Folgendes zu verstehen:

• Welche KI-Agenten gibt es?
• Wem gehören sie?
• Auf welche Systeme sie zugreifen
• Welche Berechtigungen sie erben
• Welche Aktionen sie durchführen können
• Welche sensiblen Daten sie erreichen können
• Welche Agenten bergen das größte Risiko?

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Bewertungen, die sich primär auf das Modellverhalten konzentrieren, müssen agentenbasierte KI-Risikobewertungen das gesamte operative Umfeld des Agenten berücksichtigen.

Dazu gehören Identität, Zugriff, Daten, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse und Governance.

Warum agentenbasiertes KI-Risikomanagement wichtig ist

KI-Agenten generieren nicht einfach nur Ergebnisse.

Sie können Maßnahmen ergreifen.

Sie können Verbindungen zu Unternehmenssystemen herstellen.

Sie können sensible Informationen abrufen.

Sie können Arbeitsabläufe auslösen.

Sie können mit verschiedenen Tools und Umgebungen arbeiten.

Dadurch entsteht eine neue Art von Unternehmensrisiko.

Organisationen benötigen ein agentenbasiertes KI-Risikomanagement, um die Risiken in folgenden Bereichen zu reduzieren:

• Sicherheit
• Datenschutz
• Einhaltung der Vorschriften
• Identitätsverwaltung
• Zugangsverwaltung
• Datenschutz
• Operative Resilienz

Ohne einen strukturierten Bewertungsprozess besteht die Gefahr, dass Organisationen Agenten einsetzen, die über übermäßige Zugriffsrechte verfügen, deren Zuständigkeiten unklar sind, die nur unzureichend überwacht werden oder die Zugang zu sensiblen Daten haben.

Die größten Risiken von agentenbasierter KI

Das Risiko von Agentic AI erstreckt sich auf Identität, Zugriff, Daten, Verhalten und Betriebsabläufe.

Übermäßiger KI-Zugriff

KI-Agenten oft Berechtigungen erben über das hinaus, was sie zur Erfüllung ihrer beabsichtigten Funktion benötigen.

Dadurch können sensible Daten und geschäftskritische Systeme offengelegt werden.

Geerbte Berechtigungen

Agenten können über Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und Benutzerrollen Zugriff erlangen.

Dadurch ist es schwierig nachzuvollziehen, woher der Zugriff stammt.

Offenlegung sensibler Daten

KI-Agenten können auf Kundendatensätze, Finanzinformationen, Gesundheitsdaten, geistiges Eigentum oder regulierte Informationen zugreifen.

Unklare Eigentumsverhältnisse

Viele Organisationen können nicht eindeutig feststellen, wem ein KI-Agent gehört, wer den Zugriff genehmigt hat oder wer die Risiken überprüfen sollte.

Autonome Aktionen

Agenten können Arbeitsabläufe ausführen, Nachrichten senden, Datensätze aktualisieren oder Aktionen auslösen, ohne dass eine direkte menschliche Überprüfung erforderlich ist.

Schnelle Injektion und Werkzeugmissbrauch

Bösartige Anweisungen können Agenten dazu verleiten, Daten abzurufen, Werkzeuge zu missbrauchen oder unbeabsichtigte Aktionen auszuführen.

Compliance-Risiken

Agenten, die ohne angemessene Kontrollen auf regulierte Daten zugreifen, können Probleme in den Bereichen Audit, Datenschutz und Compliance verursachen.

Die fünf Komponenten einer agentenbasierten KI-Risikobewertung

Eine fundierte Risikobewertung von agentenbasierter KI sollte fünf Kernbereiche berücksichtigen.

1. KI-Agentenerkennung

Organisationen müssen zunächst feststellen, welche KI-Agenten, Copiloten, Assistenten und autonomen Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen vorhanden sind.

Die Recherche sollte Folgendes umfassen:

• Zugelassene KI-Agenten
• Schatten-KI-Agenten
• Eingebettete Kopiloten
• KI-gestützte Anwendungen
• Autonome Arbeitsabläufe

Organisationen können Agenten nicht beurteilen, die sie nicht sehen.

2. KI-Identitäts- und Eigentumsanalyse

Organisationen sollten eine KI-Identitätsinventar um Eigentumsverhältnisse, Berechtigungen und Risiken zu verfolgen.

Jeder KI-Agent sollte einer Identität und einem verantwortlichen Verantwortlichen zugeordnet sein.

Dies beinhaltet das Verständnis von:

• Wem gehört der Makler?
• Welches Team ist dafür zuständig?
• Welchen Geschäftsprozess unterstützt es?
• Wer prüft den Zugriff?
• Wer genehmigt die Sanierungsmaßnahmen?

Eigentum schafft Verantwortlichkeit.

Ohne Eigentümerstruktur geraten Risikoentscheidungen ins Stocken.

3. Berechtigungs- und Zugriffsanalyse

Organisationen müssen verstehen, worauf die einzelnen KI-Agenten Zugriff haben und wie dieser Zugriff gewährt wurde.

Die Beurteilung sollte Folgendes umfassen:

• Geerbte Berechtigungen
• Zugriff auf das Dienstkonto
• API-Berechtigungen
• Zugriff auf Maschinenidentität
• Vererbung von Benutzerrollen
• Verwaltungsrechte

Dieser Schritt hilft dabei, übermäßige Zugriffe und riskante Zugriffswege zu identifizieren.

4. Analyse der Offenlegung sensibler Daten

Der Datenkontext bestimmt das Risiko.

Ein KI-Agent mit Zugriff auf öffentliche Dokumente gibt nur begrenzt Anlass zur Sorge.

Ein KI-Agent mit Zugriff auf Kundendatensätze, regulierte Daten, geistiges Eigentum oder Finanzsysteme erzeugt ein anderes Risikoprofil.

Organisationen sollten Folgendes beurteilen:

• Auf welche sensiblen Daten kann der Agent zugreifen?
• Wo diese Daten gespeichert sind
• Wie sensibel die Daten sind
• Welche Vorschriften gelten
• Ob der Zugang den Geschäftsanforderungen entspricht

Hier wird das Risiko der künstlichen Intelligenz zum Datenrisiko.

5. Aktivitäts- und Lebenszyklusüberwachung

Das Risiko agentenbasierter KI verändert sich im Laufe der Zeit.

Agenten können neue Berechtigungen erhalten, sich mit neuen Tools verbinden, auf neue Daten zugreifen oder ihre Rolle erweitern.

Organisationen sollten Folgendes überwachen:

• Agentenaktivität
• Berechtigungsänderungen
• Zugangsdrift
• Änderungen der Datenexposition
• Eigentümerwechsel
• Ruhestandsstatus

Kontinuierliche Überwachung Hilft Organisationen dabei, Risiken an der Realität auszurichten.

Checkliste zur Risikobewertung von Agentic AI

Teams für Sicherheit, Datenschutz und Governance sollten sich folgende Fragen stellen:

• Welche KI-Agenten gibt es?
• Wem gehört jeder KI-Agent?
• Auf welche Systeme kann jeder Agent zugreifen?
• Welche Berechtigungen hat jeder Agent geerbt?
• Welche Agenten haben übermäßige Zugriffsrechte?
• Auf welche sensiblen Daten kann jeder Agent zugreifen?
• Welche Agenten können Aktionen mit hoher Wirkung durchführen?
• Welche Akteure greifen auf regulierte Daten zu?
• Welche Zugangswege bergen das größte Risiko?
• Wie verändert sich der Agentenzugriff im Laufe der Zeit?
• Welchen Agenten sollte der Zugriff eingeschränkt oder entzogen werden?

Diese Checkliste wandelt die agentenbasierte KI-Risikobewertung in einen operativen Governance-Prozess um.

Agentische KI-Risikobewertung vs. traditionelle KI-Risikobewertung

Traditionelle KI-Risikobewertungen konzentrieren sich oft auf das Modellverhalten.

Die Risikobewertungen von Agentic AI müssen weiter gehen.

Traditionelle KI-Risikobewertung

Bewertet typischerweise:

• Modellgenauigkeit
• Voreingenommenheit
• Erklärbarkeit
• Modellleistung
• Politische Ausrichtung
• Ausgabequalität

Agentische KI-Risikobewertung

Bewertet außerdem:

• KI-Agenten und Identitäten
• Berechtigungen und Ansprüche
• Geerbter Zugriff
• Autonome Aktionen
• Offenlegung sensibler Daten
• Eigentum und Verantwortlichkeit
• Lebenszyklusänderungen

Agentische KI führt Handlungsfähigkeit, Zugriffsmöglichkeiten und Autonomie ein.

Das erfordert ein umfassenderes Risikobewertungsmodell.

Wie agentenbasiertes KI-Risikomanagement das Risiko reduziert

Agentisches KI-gestütztes Risikomanagement setzt Bewertungsergebnisse in Governance-Maßnahmen um.

Effektives Risikomanagement hilft Organisationen:

• Übermäßigen Zugang reduzieren
• Prinzip der minimalen Berechtigungsvergabe durchsetzen
• Verantwortliche benennen
• Begrenzen Sie die Offenlegung sensibler Daten
• Überprüfung der Maßnahmen von Agenten mit hoher Auswirkung
• Überwachen Sie die Aktivität im Zeitverlauf
• Nicht genutzte oder risikoreiche Agenten außer Dienst stellen
• Unterstützung der Compliance-Anforderungen

Ziel ist es nicht, die Einführung von KI zu verlangsamen.

Ziel ist es, Agenten so zu steuern, dass Organisationen KI mit größerem Vertrauen einsetzen können.

Warum der Datenkontext für das agentische KI-Risikomanagement unerlässlich ist

Berechtigungen allein bestimmen nicht das Risiko.

Daten bestimmen das Risiko.

Ein KI-Agent mit weitreichenden Berechtigungen, aber ohne Zugriff auf sensible Daten, stellt eine gewisse Besorgnis dar.

Ein KI-Agent mit Zugriff auf regulierte Kundendaten erschafft einen weiteren.

Datenkontext hilft Organisationen bei der Priorisierung von Risiken auf der Grundlage folgender Kriterien:

• Datensensibilität
• Datenspeicherort
• Zugriffspfade
• Auswirkungen auf das Geschäft
• Regulatorische Anforderungen

Ohne Datenkontext behandeln Teams möglicherweise jedes Agentenrisiko gleich.

Mithilfe des Datenkontexts können sich die Teams auf die Akteure konzentrieren, die tatsächlich Aufmerksamkeit erregen.

Wie BigID bei der Bewertung und dem Management von Risiken im Bereich agentenbasierter KI hilft

BigID unterstützt Organisationen bei der Bewertung und dem Management von Risiken durch agentenbasierte KI, indem es KI-Agenten, Identitäten, Berechtigungen, Zugriffspfade und die Offenlegung sensibler Daten miteinander verknüpft.

Mit BigID können Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Agenten und KI-gestützte Systeme
• KI-Identitätsinventare erstellen
• Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten festlegen
• Analyse der geerbten Berechtigungen
• Identifizieren Sie übermäßigen KI-Zugriff
• Agenten mit Zugriff auf sensible Daten verbinden
• Priorisieren Sie das Risiko von agentenbasierter KI.
• Unterstützung KI-Identitätsverwaltung und AI Access Governance Programme

BigID verknüpft Daten, Identität, Zugriff und KI, sodass Unternehmen das Risiko von unbefugtem Zugriff auf KI reduzieren können, bevor es zu einer Gefährdung wird.

Agentic KI-Risikobewertung – Häufig gestellte Fragen

Was ist eine agentenbasierte KI-Risikobewertung?

Eine agentenbasierte KI-Risikobewertung identifiziert, analysiert und priorisiert Risiken, die von KI-Agenten und autonomen KI-Systemen ausgehen.

Warum ist agentenbasiertes KI-Risikomanagement wichtig?

Agentic AI Risikomanagement hilft Organisationen, Risiken zu reduzieren, die durch autonome Aktionen, vererbte Berechtigungen, übermäßigen Zugriff, die Offenlegung sensibler Daten und unklare Eigentumsverhältnisse entstehen.

Was sollte eine agentenbasierte KI-Risikobewertung beinhalten?

Eine Bewertung sollte die Ermittlung von KI-Agenten, die Analyse der Eigentumsverhältnisse, die Analyse der Berechtigungen, die Analyse der Offenlegung sensibler Daten, die Überwachung der Aktivitäten und die Steuerung des Lebenszyklus umfassen.

Wie erzeugen KI-Agenten Risiken?

KI-Agenten bergen Risiken, wenn sie auf sensible Daten zugreifen, übermäßige Berechtigungen erben, Aktionen autonom ausführen oder ohne klare Zuständigkeit und Überwachung agieren.

Wie können Organisationen das Risiko von agentenbasierter KI reduzieren?

Organisationen können das Risiko agentenbasierter KI reduzieren, indem sie KI-Agenten erkennen, die Zuständigkeit zuweisen, Berechtigungen analysieren, das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen, Agenten mit sensiblen Daten verbinden und Änderungen im Laufe der Zeit überwachen.

Wie trägt BigID zur Bewältigung von Risiken durch agentenbasierte KI bei?

BigID hilft Organisationen dabei, KI-Agenten zu entdecken, vererbte Berechtigungen zu verstehen, Agenten mit sensiblen Daten in Verbindung zu bringen, übermäßigen Zugriff zu identifizieren und die Behebung zu priorisieren.

Bewerten Sie das Risiko von Agenten-KI, bevor diese ein Risiko darstellen.

KI-Agenten greifen zunehmend auf Systeme zu, erben Berechtigungen und interagieren mit sensiblen Daten. BigID unterstützt Unternehmen dabei, KI-Agenten zu identifizieren, Zugriffsrechte zu verstehen, Eigentumsverhältnisse festzulegen und das Risiko agentenbasierter KI durch datenbasierte Governance zu reduzieren.

Schätzen Sie Ihr Agentic-KI-Risiko ein

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.