KI-Agenten-Authentifizierung vs. -Autorisierung: Worin liegt der Unterschied?

Ein KI-Agent fordert Zugriff auf eine Kundendatenbank an.

Bevor das System den Abruf von Daten zulässt, müssen zwei verschiedene Sicherheitsfragen beantwortet werden:

Ist das wirklich der KI-Agent, als der er sich ausgibt?

Falls ja, welche Zugriffsrechte und Befugnisse sollte dieser Agent haben?

Die erste Frage lautet: Authentifizierung.

Das zweite ist Genehmigung.

Diese Unterscheidung war schon immer wichtig in Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), Doch KI-Agenten machen es bedeutsamer. Agenten können autonom agieren, APIs nutzen, mit Anwendungen interagieren, sensible Daten abrufen, Arbeitsabläufe auslösen und Aktionen durchführen, ohne dass jede Anfrage von einem Menschen genehmigt werden muss.

Ein authentifizierter KI-Agent ist nicht automatisch ein ordnungsgemäß autorisierter KI-Agent.

Die Authentifizierung beweist, wer oder was der Agent ist. Die Autorisierung legt fest, worauf dieser authentifizierte Agent zugreifen und was er tun darf.

Organisationen benötigen beides sowie ausreichend Datenkontext, um beurteilen zu können, ob eine autorisierte Maßnahme ein unnötiges Risiko darstellt.

Was ist KI-Agentenauthentifizierung?

Die Authentifizierung von KI-Agenten ist der Prozess der Überprüfung der Identität eines KI-Agenten, bevor ihm die Interaktion mit einem System, einer Anwendung, einer API, einem Tool oder einer anderen geschützten Ressource gestattet wird.

Einfach ausgedrückt:

Authentifizierungsantworten: Wer oder was sind Sie?

Ein KI-Agent benötigt eine Form von Identität oder Berechtigungsnachweis, die ein System überprüfen kann.

Je nach Architektur kann die Authentifizierung Folgendes umfassen:

• API-Schlüssel
• OAuth-Token
• Zertifikate
• Servicekonten
• Workload-Identitäten
• Cloud-Identitäten
• Anmeldeinformationen
• Andere Maschinenidentifikationsmechanismen

Ein KI-gestützter Kundendienstmitarbeiter kann sich beispielsweise mithilfe einer Anwendungsidentität oder eines Dienstkontos bei einem CRM authentifizieren.

Bei erfolgreicher Authentifizierung erkennt das CRM die Identität des Anfragenden.

Das bedeutet nicht, dass der Agent Zugriff auf alles innerhalb des CRM haben sollte.

Hier beginnt die Autorisierung.

Was ist die Autorisierung von KI-Agenten?

Die Autorisierung von KI-Agenten legt fest, worauf ein authentifizierter KI-Agent zugreifen und welche Aktionen er ausführen kann.

Einfach ausgedrückt:

Autorisierungsfragen: Was dürfen Sie tun?

Die Autorisierung kann regeln, ob ein Vertreter Folgendes tun darf:

• Lesen Sie einen Datensatz
• Repository durchsuchen
• Datenbank abfragen
• Datei herunterladen
• API aufrufen
• Informationen erstellen oder ändern
• Datensätze löschen
• Nachrichten senden
• Code ausführen
• Einen Workflow auslösen
• Verwenden Sie ein anderes Tool oder eine andere Anwendung.

Die Authentifizierung muss im Allgemeinen erfolgen, bevor ein System eine Autorisierungsentscheidung treffen kann.

Die beiden Steuerungsmethoden lösen jedoch unterschiedliche Probleme.

Ein Beispiel aus der Praxis: Der Kundendienstmitarbeiter

Man stelle sich einen KI-Agenten vor, der Kundendienstmitarbeitern bei der Problemlösung helfen soll.

Der Agent muss Informationen aus einem CRM-System abrufen.

Zunächst muss das CRM wissen, welche Identität die Anfrage stellt.

Der Agent authentifiziert sich mithilfe einer genehmigten Anwendungsidentität.

Die Authentifizierung war erfolgreich.

Nun muss das System ermitteln, was diese Identität leisten kann.

Die Aufgabe des Agenten erfordert das Abrufen folgender Daten:

• Der Kunde, der mit dem aktuellen Supportfall verknüpft ist
• Jüngste Interaktionen
• Kontostatus
• Relevante Supporthistorie

Angenommen, die Anwendungsidentität hat auch die Berechtigung zu Folgendem:

• Durchsuchen Sie jeden Kunden
• Kundenlisten exportieren
• Lesen Sie Felder, die nicht mit der Unterstützung zusammenhängen.
• Kontodatensätze ändern
• Datensätze löschen

Die Organisation hat kein Authentifizierungsproblem.

Die Identität ist legitim.

Es liegt ein Autorisierungsproblem vor.

Die authentifizierte Identität kann mehr leisten, als der Geschäftszweck des Agenten erfordert.

Dies ist der Unterschied, den Entscheidungsträger verstehen müssen: Vertrauenswürdige Identität bedeutet nicht automatisch vertrauenswürdigen Zugriff.

Warum die Autorisierung mit KI-Agenten schwieriger wird

Die Autorisierung war noch nie einfach, aber KI-Agenten bringen einige Eigenschaften mit sich, die Zugriffsentscheidungen komplexer machen.

KI-Agenten können Berechtigungen erben

Ein KI-Agent erhält möglicherweise keinen sauberen Satz von Berechtigungen, der speziell für seinen Zweck erstellt wurde.

Es kann Berechtigungen erben durch:

• Benutzer
• Anwendungen
• APIs
• Servicekonten
• Maschinenidentitäten
• Gruppen
• Cloud-Rollen
• Delegierter Zugriff

Folglich kann die effektive Autorisierung des Agenten viel weiter reichen, als seine sichtbare Konfiguration vermuten lässt.

KI-Agenten können systemübergreifend operieren.

Ein menschlicher Benutzer kann eine Anwendung öffnen, eine Aufgabe ausführen und sie anschließend schließen.

Ein KI-Agent kann Systeme miteinander verketten.

Zum Beispiel:

KI-Agent → CRM → API → Kundendatenbank → Workflow-Plattform → E-Mail

Jeder Schritt kann eine weitere Identität, Berechtigung und Autorisierungsentscheidung mit sich bringen.

Sicherheitsteams müssen den gesamten Zugriffspfad verstehen, nicht nur das erste System, mit dem der Agent in Kontakt kommt.

KI-Agenten können nicht nur Informationen abrufen, sondern auch Aktionen ausführen.

Die Autorisierung gewinnt an Bedeutung, wenn Bevollmächtigte handeln können.

Es besteht ein wesentlicher Unterschied zwischen der Erlaubnis zu:

• Kundendatensatz lesen
• Kundendatensatz ändern
• Kundendatensätze exportieren
• Kundendatensätze löschen
• Eine Finanztransaktion auslösen

Organisationen müssen daher beides verstehen welche Ressourcen ein Agent erreichen kann und welche Aktionen er gegen diese durchführen kann.

KI-Agenten können in Maschinengeschwindigkeit handeln

Eine übermäßige Berechtigungsvergabe an einen Mitarbeiter birgt Risiken.

Dieselbe Berechtigung, die einem autonomen Agenten zugewiesen wird, kann ein anderes Ausmaß der Gefährdung erzeugen, da der Agent wiederholte Anfragen stellen und Arbeitsabläufe kontinuierlich ausführen kann.

Das macht geringstes Privileg für KI besonders wichtig.

Alleinige Authentifizierung schützt keine sensiblen Daten

Dies ist eine der wichtigsten Unterscheidungen für Sicherheitsverantwortliche.

Eine Organisation kann über eine starke Authentifizierung verfügen und dennoch durch unzulässige Autorisierung sensible Daten preisgeben.

Stellen Sie sich zwei authentifizierte KI-Agenten vor.

Agent A kann die öffentliche Produktdokumentation lesen.

Agent B kann personenbezogene Daten von Kunden, Verträge, Finanzinformationen und interne Strategiedokumente lesen.

Beide Agenten authentifizieren sich korrekt.

Beide können sogar denselben Autorisierungsmechanismus verwenden.

Das Geschäftsrisiko ist ein völlig anderes.

Dieser Unterschied ergibt sich aus den Daten, die der Berechtigung zugrunde liegen.

Warum der Datenkontext für die KI-Autorisierung wichtig ist

IAM bietet grundlegende Identitäts- und Autorisierungskontrollen.

Doch ein Anspruch allein erklärt nicht immer das mit diesem Anspruch verbundene Datenrisiko.

Betrachten wir eine Berechtigung, die es einem Agenten erlaubt, ein Cloud-Speicher-Repository zu lesen.

Um eine sinnvolle Risikoentscheidung treffen zu können, muss die Organisation außerdem Folgendes wissen:

• Welche Daten sind dort gespeichert?
• Ist es sensibel oder reguliert?
• Wem gehört es?
• Benötigt der Agent es?
• Nutzt der Agent den Zugriff tatsächlich?
• Kann der Agent die Datei herunterladen, ändern, weitergeben oder löschen?
• Hat der Agent den Zugriff direkt erhalten oder ihn geerbt?

Datenermittlung und -klassifizierung Dieser Kontext wird in Genehmigungsentscheidungen einbezogen.

Dies ersetzt IAM nicht.

Es macht die Zugriffsverwaltung datenbasiert.

Ein zweites Beispiel: Der Finanz-KI-Agent

Man stelle sich einen KI-Agenten vor, der das Finanzteam bei der Untersuchung von Rechnungsabweichungen unterstützen soll.

Der Agent authentifiziert sich erfolgreich bei einer Unternehmensfinanzanwendung.

Seine legitime Aufgabe erfordert Lesezugriff auf:

• Rechnungen
• Bestellungen
• Lieferantenaufzeichnungen

Das von ihm verwendete Servicekonto hat aber auch Zugriff auf Gehaltsabrechnungsinformationen, Steuerdaten der Mitarbeiter, Bankinformationen und administrative Funktionen.

Auch hier funktioniert die Authentifizierung genau wie vorgesehen.

Das Problem liegt in der Autorisierung.

Der effektive Zugriff des Agenten geht über seinen geschäftlichen Zweck hinaus und legt Informationen offen, die nicht mit der Aufgabe in Zusammenhang stehen.

Ein Sicherheitsteam, das lediglich Authentifizierungsprotokolle überprüft, könnte diesen Unterschied völlig übersehen.

Authentifizierung, Autorisierung und das Prinzip der minimalen Berechtigungen arbeiten zusammen

Diese Kontrollmaßnahmen sollten nicht als voneinander unabhängige Sicherheitsübungen durchgeführt werden.

Sie bilden eine Sequenz.

Authentifizierung: Überprüfen Sie die Identität des KI-Agenten.

Genehmigung: Ermitteln Sie, worauf diese Identität zugreifen und was sie tun kann.

Minimales Privileg: Beschränken Sie diese Berechtigung auf das, was der Agent tatsächlich benötigt.

Kontinuierliche Steuerung: Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auch dann noch angemessen ist, wenn sich Agent, Daten, Berechtigungen, Integrationen und Geschäftszweck ändern.

Eine Organisation kann jeden Agenten perfekt authentifizieren und trotzdem mindestens die Berechtigungen verlieren.

Ebenso wenig kann eine Organisation die Autorisierung zuverlässig steuern, wenn sie die Identität eines Agenten nicht von der eines anderen unterscheiden kann.

Wie man die Authentifizierung und Autorisierung für KI-Agenten steuert

Organisationen müssen die etablierten IAM-Prinzipien für KI-Agenten nicht aufgeben.

Sie müssen diese Prinzipien auf autonome Identitäten ausdehnen und sie mit den Daten verknüpfen, auf die Agenten zugreifen können.

1. Jedem Agenten eine identifizierbare Identität zuweisen

Teams sollten in der Lage sein, die einzelnen KI-Agenten voneinander zu unterscheiden.

Vermeiden Sie Architekturen, in denen mehrere Agenten Anmeldeinformationen ohne ausreichende Zuordnung gemeinsam nutzen.

Für jeden Agenten folgendes Dokument erstellen:

• Agentenidentität
• Geschäftszweck
• Personen- oder Organisationsinhaber
• Authentifizierungsmechanismus
• Vernetzte Systeme
• Lebenszyklusstatus

Eine klare Identität schafft die Grundlage für Verantwortlichkeit.

2. Darstellung des Autorisierungsprozesses des Agenten

Ermitteln Sie, woher die Berechtigungen stammen.

Ein Agent kann Zugriff erhalten über:

• Direkte Ansprüche
• Rollen
• Gruppen
• OAuth-Bereiche
• Anwendungsberechtigungen
• API-Berechtigungen
• Servicekonten
• Cloud-Rollen
• Delegierte Benutzerberechtigungen

BigIDs Leitfaden zu KI-Berechtigungen geht näher darauf ein, wie diese Zugriffsbeziehungen funktionieren.

3. Ermitteln Sie, was der Agent tatsächlich tun kann.

Der Name einer Berechtigung gibt nicht immer deren operative Auswirkungen wieder.

Ermitteln Sie, ob ein Agent lesen, abrufen, exportieren, erstellen, ändern, teilen, löschen oder ausführen kann.

Die Möglichkeit, einen Kundendatensatz zu durchsuchen, und die Möglichkeit, jeden Kundendatensatz zu exportieren, erfordern unterschiedliche Autorisierungsentscheidungen.

4. Autorisierung mit sensiblen Daten verknüpfen

Ermitteln Sie, welche autorisierten Ressourcen Folgendes enthalten:

• PII
• PHI
• Finanzinformationen
• Zugangsdaten und Geheimnisse
• Quellcode
• Geistiges Eigentum
• Kundeninformationen
• Vertrauliche Geschäftsdaten
• Andere regulierte oder kritische Informationen

Dies ermöglicht es Teams, das Autorisierungsrisiko anhand der tatsächlichen Datenexposition und nicht nur anhand der Anzahl der Berechtigungen zu priorisieren.

5. Autorisierung mit Zweck vergleichen

Fragen:

Benötigt dieser Agent diese Berechtigung, um die Aufgabe auszuführen, für die er erstellt wurde?

Falls nicht, überprüfen Sie die Zugriffsrechte.

Ein Einsatzplaner benötigt keine Lohnabrechnungen.

Ein Supportmitarbeiter sollte keine Datenbankadministratorrechte erhalten, nur weil sein Dienstkonto über solche Rechte verfügt.

Ein Rechercheagent, der lediglich Informationen abruft, benötigt keine Löschberechtigung.

Purpose gibt Teams einen praktischen Standard für das Prinzip der minimalen Privilegierung.

6. Eigentumsrechte zuweisen

Jeder KI-Agent sollte einen verantwortlichen Verantwortlichen haben.

Jemand muss die Verantwortung übernehmen für die Genehmigung des Zwecks, die Überprüfung des Zugriffs, die Reaktion auf Risiken und die Deaktivierung der Identität, wenn der Agent keine legitime Funktion mehr erfüllt.

Dies wird besonders wichtig, wenn Agenten autonom agieren oder an Arbeitsabläufen mit mehreren Agenten teilnehmen.

7. Autorisierung kontinuierlich überwachen

Die Autorisierung kann sich ändern.

Agenten erhalten neue Tools. Anwendungen werden integriert. Rollen ändern sich. Daten werden verschoben. Dienstkonten sammeln Berechtigungen an. Geschäftszwecke erweitern sich.

Organisationen sollten Folgendes überwachen:

• Neue Berechtigungen
• Neue Zugangswege
• Änderungen im Umgang mit sensiblen Daten
• Unbenutzte oder veraltete Berechtigungen
• Eigentümerwechsel
• Unerwartete Aktivität
• Änderungen im Agentenlebenszyklus

Die Autorisierung sollte während des gesamten Lebenszyklus des Agenten angemessen bleiben, nicht nur bei der erstmaligen Inbetriebnahme des Agenten.

Was das NIST über die Identität und Autorisierung von KI-Agenten sagt

Die Identität und Autorisierung von KI-Agenten sind zu einem aktiven Bereich der Cybersicherheitsstandards geworden.

Im Februar 2026 veröffentlichte das Nationale Kompetenzzentrum für Cybersicherheit des Nationalen Instituts für Standards und Technologie ein Konzeptpapier, das sich speziell mit der Identität und Autorisierung von Software und KI-Agenten befasste.

Das NIST hob die Sicherheitsrisiken hervor, die sich aus dem Zugriff von KI-Agenten auf diverse Datensätze, Anwendungen und Werkzeuge ergeben, sowie die Notwendigkeit, geeignete Identifizierungs- und Autorisierungskontrollen anzuwenden.

Die Arbeit wirft auch Fragen hinsichtlich der Prüfung, der Nichtabstreitbarkeit und agentenspezifischer Sicherheitsherausforderungen auf.

Lesen Sie die NIST-Konzeptpapier zur Identität und Autorisierung von Software- und KI-Agenten.

Die praktischen Konsequenzen für Unternehmen sind eindeutig:

KI-Agenten müssen zunehmend als gesteuerte Identitäten und nicht nur als KI-Funktionen behandelt werden.

Welche Fragen Entscheidungsträger zum Zugriff von KI-Agenten stellen sollten

Führungskräfte müssen keine Experten für Authentifizierungsprotokolle werden.

Sie benötigen die Gewissheit, dass ihre Teams grundlegende Fragen zum autonomen Zugriff beantworten können.

Wie BigID den KI-Agentenautorisierungsprozess mit Datenkontext erweitert

BigID ergänzt IAM, indem es KI-Identitäten und Berechtigungen mit den Daten verbindet, die diese Berechtigungen offenlegen.

BigID hilft Organisationen dabei, KI-Agenten im Kontext ihrer Eigentumsverhältnisse, Zugriffspfade, Berechtigungen, Aktivitäten, Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und sensiblen Daten zu verstehen.

Mit BigID können Teams:

• Entdecken Sie KI-Agenten: Identifizieren Sie Agenten, Copiloten, Assistenten, autonome Arbeitsabläufe und KI-gestützte Anwendungen, die in Unternehmensumgebungen eingesetzt werden.
• Inventaragentenkontext: Verbinden Sie KI-Agenten mit Eigentümern, Anwendungen, Systemen, Berechtigungen, Arbeitsabläufen und dem Geschäftskontext.
• Karten-KI-Zugriff: Verstehen Sie, worauf Agenten in verschiedenen Anwendungen, APIs, Servicekonten, Maschinenidentitäten, Repositories, SaaS- und Cloud-Umgebungen zugreifen können.
• Zugriff auf sensible Daten herstellen: Ermitteln Sie, welche autorisierten Wege regulierte, vertrauliche, geschützte oder geschäftskritische Informationen offenlegen.
• Übermäßigen Zugriff erkennen: Berechtigungen finden, die über den legitimen geschäftlichen Bedarf eines Agenten hinausgehen.
• Aktivitäts- und Eigentümerkontext hinzufügen: Verstehen Sie, wie der Zugriff genutzt wird und wer für den Agenten verantwortlich bleibt.
• Risiken priorisieren: Die Behebung sollte sich auf Agenten mit übermäßigen Berechtigungen, Offenlegung sensibler Daten, riskanten Zugriffspfaden oder unklaren Besitzverhältnissen konzentrieren.
• Exposition verringern: Passen Sie den Zugriff an, setzen Sie Richtlinien durch, weisen Sie Abhilfemaßnahmen zu und überwachen Sie die Veränderungen im Laufe der Zeit.

BigID ersetzt nicht die Authentifizierungs- und Autorisierungsinfrastruktur, die Organisationen bereits verwenden.

IAM dient der Identitätsfeststellung und Zugriffskontrolle. BigID verknüpft diese Zugriffsrechte mit sensiblen Daten, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Risiken, sodass Teams festlegen können, wo Autorisierungen angepasst werden sollten.

Diese Verbindung gewinnt zunehmend an Bedeutung, wenn KI-Systeme von der Beantwortung von Fragen zur autonomen Handlung übergehen.

Häufig gestellte Fragen zur Authentifizierung und Autorisierung von KI-Agenten

Was ist KI-Agentenauthentifizierung?

Die Authentifizierung von KI-Agenten überprüft deren Identität, bevor sie auf ein geschütztes System, eine Anwendung, eine API, ein Tool oder eine Ressource zugreift. Die Authentifizierung beantwortet die Frage: Wer oder was stellt diese Anfrage?

Was ist die Autorisierung von KI-Agenten?

Die Autorisierung von KI-Agenten legt fest, worauf ein authentifizierter Agent zugreifen und welche Aktionen er ausführen darf. Die Autorisierung kann den Zugriff auf Anwendungen, APIs, Tools, Daten, Datensätze, Workflows und andere Unternehmensressourcen regeln.

Worin besteht der Unterschied zwischen Authentifizierung und Autorisierung für KI-Agenten?

Die Authentifizierung verifiziert die Identität des KI-Agenten. Die Autorisierung legt fest, worauf diese verifizierte Identität zugreifen und was sie tun darf. Ein Agent kann sich erfolgreich authentifizieren, obwohl er über übermäßige oder unangemessene Berechtigungen verfügt.

Warum ist die Autorisierung für KI-Agenten wichtig?

KI-Agenten können Daten abrufen, APIs aufrufen, Tools nutzen, Workflows ausführen und autonom Aktionen durchführen. Durch geeignete Autorisierung werden die Agenten auf die Systeme, Daten und Aktionen beschränkt, die für ihren jeweiligen Zweck erforderlich sind.

Wie erhalten KI-Agenten Berechtigungen?

KI-Agenten können Berechtigungen direkt erhalten oder Zugriffsrechte über Benutzer, Anwendungen, APIs, OAuth-Bereiche, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, Gruppen, Cloud-Rollen und delegierten Zugriff erben.

Wie lässt sich das Prinzip der minimalen Berechtigungen auf die Autorisierung von KI-Agenten anwenden?

Das Prinzip der minimalen Berechtigungen beschränkt die Autorisierung eines KI-Agenten auf die minimal erforderlichen Systeme, Tools, Berechtigungen, Aktionen und Daten für seine vorgesehene Aufgabe. Teams sollten die Zugriffsrechte kontinuierlich überprüfen, da sich der Agent und seine Umgebung ändern.

Übernimmt IAM die Authentifizierung und Autorisierung von KI-Agenten?

IAM bietet grundlegende Kontrollmechanismen für Identität, Authentifizierung und Autorisierung von KI-Agenten. Unternehmen benötigen zudem Datenkontext, um zu verstehen, auf welche sensiblen Informationen autorisierte Agenten zugreifen können und wo der Zugriff unnötige Risiken birgt.

Wie unterstützt BigID die Autorisierung von KI-Agenten?

BigID verknüpft KI-Agenten, Berechtigungen, Zugriffspfade, Eigentumsverhältnisse, Aktivitäten und die Offenlegung sensibler Daten, um Teams dabei zu helfen, übermäßige Zugriffe zu erkennen, Risiken zu priorisieren, Berechtigungen angemessen zu dimensionieren und Änderungen kontinuierlich zu überwachen.