Wie man ein KI-Identitätsinventar erstellt

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

Die meisten wissen, welche KI-Tools sie gekauft haben.

Weitaus weniger wissen, welche KI-Identitäten diese Tools geschaffen haben.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI stehen Sicherheitsteams vor einer wachsenden Herausforderung: Sie können KI-Systeme, die sie nicht identifizieren können, nicht kontrollieren.

Der Aufbau eines KI-Identitätsinventars entwickelt sich zu einer der wichtigsten Grundlagen für KI-Identitätsverwaltung, KI-Sicherheit und KI-Risikomanagement.

Warum KI-Inventare plötzlich so wichtig werden

Jahrelang führten Organisationen Bestandslisten für:

• Anwendungen
• Geräte
• Cloud-Ressourcen
• Datenbestände
• Menschliche Identitäten
• Maschinenidentitäten

Künstliche Intelligenz bringt eine neue Herausforderung für die Lagerhaltung mit sich.

KI-Systeme agieren zunehmend im Auftrag von Benutzern, interagieren mit Anwendungen, greifen auf sensible Informationen zu und führen Arbeitsabläufe in unternehmensweiten Umgebungen aus.

Mit zunehmender Verbreitung von KI benötigen Unternehmen Transparenz in folgenden Bereichen:

• Welche KI-Systeme gibt es?
• Welche KI-Identitäten existieren
• Wem gehören sie?
• Welche Berechtigungen sie geerbt haben
• Auf welche Systeme sie zugreifen
• Welche Daten sie erreichen können
• Welche Aktionen sie durchführen können

Ohne diese Transparenz wird Regierungsführung reaktiv statt proaktiv.

Das neue Problem: Die unkontrollierte Ausbreitung von KI-Identitäten

Viele Organisationen kämpfen bereits mit der zunehmenden Verbreitung unterschiedlicher Identitäten.

KI führt eine weitere Ebene ein.

Laut Gartner 40% Bis 2026 werden voraussichtlich aufgabenspezifische KI-Agenten in Unternehmensanwendungen integriert sein, gegenüber weniger als 51.000 Tsd. 30 Tsd. heute.

Gleichzeitig prognostiziert Gartner, dass 33% Bis 2028 werden Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten.

Jede KI-Implementierung bringt neue Herausforderungen mit sich:

• Agenten
• Assistenten
• Kopiloten
• Autonome Arbeitsabläufe
• KI-gestützte Anwendungen
• Serviceintegrationen

Jede dieser Identitäten kann potenziell als solche fungieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Software-Assets erben diese Systeme häufig Berechtigungen, greifen auf sensible Daten zu und führen Aktionen in unternehmensweiten Umgebungen durch.

Das Ergebnis ist eine rasch wachsende Population KI-gestützter Identitäten, die viele Organisationen heute noch nicht vollständig erfassen können.

Was ist ein KI-Identitätsinventar?

Ein KI-Identitätsinventar dient als operative Grundlage für die KI-Identitätsgovernance, indem es eine kontinuierlich aktualisierte Aufzeichnung von KI-gestützten Identitäten und den damit verbundenen Risiken bereitstellt.

Im Gegensatz zu einer herkömmlichen Bestandsaufnahme von KI-Assets konzentriert sich eine Bestandsaufnahme der KI-Identitäten darauf, wie KI-Systeme mit Unternehmensressourcen interagieren.

Ein ausgereifter Warenbestand umfasst:

KI-Identität

Das KI-System selbst.

Beispiele hierfür sind:

• KI-Agenten
• Kopiloten
• Autonome Arbeitsabläufe
• KI-gestützte Anwendungen

Erfahren Sie mehr über KI-Identitäten und wie sie sich von menschlichen und maschinellen Identitäten unterscheiden.

Eigentum

Wer ist für das KI-System verantwortlich?

Eigentumsverhältnisse tragen zur Schaffung von Verantwortlichkeit und Unternehmensführung bei.

Berechtigungen

Welche Zugriffsrechte besitzt die KI-Identität?

Zugriffspfade

Wie hat das KI-System Zugriff erlangt?

Aktivität

Welche Aktionen führt die KI-Identität aus?

Offenlegung sensibler Daten

Auf welche regulierten, vertraulichen oder geschäftskritischen Informationen kann die KI zugreifen?

Die KI-Inventarlücke, die die meisten Organisationen übersehen

Viele Organisationen konzentrieren sich auf die Erforschung von KI.

Entdeckungen sind wichtig.

Doch Entdeckungen allein schaffen keine Regierungsführung.

Die eigentliche Herausforderung liegt im Kontext.

Eine Bestandsaufnahme, die lediglich KI-Tools auflistet, kann folgende Fragen nicht beantworten:

• Welche KI-Systeme bergen Risiken?
• Welche KI-Identitäten verfügen über übermäßige Berechtigungen?
• Welche KI-Agenten können auf Kundendaten zugreifen?
• Welchen KI-Identitäten fehlt die Eigentümerschaft?
• Welche KI-Systeme bedürfen einer Überarbeitung?

Ein effektives KI-Identitätsinventar verknüpft KI-Identitäten mit Berechtigungen, Eigentumsverhältnissen, Aktivitäten und der Offenlegung sensibler Daten.

Die fünf Kernkomponenten eines KI-Identitätsinventars

1. KI-Entdeckung

Identifizieren Sie KI-gestützte Systeme, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden.

2. Identitätszuordnung

KI-Systeme mit digitalen Identitäten verknüpfen.

3. Zuordnung des Eigentums

Für jede KI-Identität Verantwortlichkeit festlegen.

4. Berechtigungsanalyse

Vererbte Berechtigungen und Zugriffsrechte verstehen.

5. Datenkontext

Ermitteln Sie, auf welche sensiblen Daten jede KI-Identität zugreifen kann durch AI Access Governance und datenbasierte Risikoanalyse.

Warum sich KI-Identitätsinventare von Anlageninventaren unterscheiden

Was existiert?

Antwort auf KI-Identitätsinventare:

Was existiert, worauf kann es zugreifen und welches Risiko birgt es?

Diese Unterscheidung gewinnt zunehmend an Bedeutung, je autonomer KI-Systeme werden.

Jüngste Forschungsergebnisse von Gartner warnen davor, dass Organisationen Mangel an effektiver KI-Governance Aufgrund von Governance-Mängeln könnten sie gezwungen sein, den Einsatz von KI-Agenten rückgängig zu machen.

Transparenz wird zur Voraussetzung für gute Regierungsführung.

KI-Identitäten, Maschinenidentitäten und menschliche Identitäten

Eine neue Herausforderung ist die Überschneidung der Identitäten.

KI-Identitäten basieren häufig auf:

• Menschliche Identitäten
• Servicekonten
• APIs
• Zertifikate
• Maschinenidentitäten

Branchenforschung zeigt Nicht-menschliche Identitäten sind bereits zahlreicher als menschliche. mit großem Abstand in vielen Organisationen. Jüngste Forschungsergebnisse der Cloud Security Alliance ergaben, dass Medianverhältnis von 45 Maschinenidentitäten zu jeder menschlichen Identität.

Die Einführung von KI führt zu einer weiteren Identitätsebene.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen benötigen Organisationen vermehrt Governance-Modelle, die menschliche, maschinelle und KI-Identitäten in einem einheitlichen Risikorahmen verbinden.

Aufbau eines KI-Identitätsinventars: Ein praktischer Rahmen

Schritt 1: KI-Systeme entdecken

Identifizieren Sie KI-Agenten, Copiloten, Assistenten und KI-fähige Anwendungen.

Schritt 2: Inventarisierung der KI-Identitäten

Erstellen Sie ein zentrales Inventar.

Schritt 3: Eigentumsverhältnisse klären

Verantwortliche Personen benennen.

Schritt 4: Kartenberechtigungen

Vererbte Zugriffsrechte verstehen.

Schritt 5: Sensible Daten verbinden

Datenexposition identifizieren.

Schritt 6: Risiken priorisieren

Konzentrieren Sie sich auf KI-Identitäten, die die größte Reichweite erzielen.

Schritt 7: Kontinuierliche Überwachung

KI-Umgebungen verändern sich ständig.

Die Lagerbestände müssen sich mit ihnen weiterentwickeln.

Wie BigID beim Aufbau eines KI-Identitätsinventars hilft

Organisationen können KI-Identitäten, KI-Zugriffe oder KI-Risiken erst dann steuern, wenn sie Transparenz über die in ihrer Umgebung operierenden KI-gestützten Identitäten geschaffen haben.

BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung, Inventarisierung und Verwaltung von KI-Identitäten in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen.

Mit BigID können Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Agenten und Copiloten
• Erstellen Sie ein zentrales KI-Identitätsinventar
• Vererbte Berechtigungen verstehen
• Eigentumsverhältnisse begründen
• KI-Identitäten mit sensiblen Daten verknüpfen
• Identifizieren Sie übermäßigen KI-Zugriff
• Priorisierung des KI-Identitätsrisikos
• Unterstützung von KI-Identitätsgovernance-Programmen

BigID verknüpft KI-Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten und sensible Daten, um Organisationen dabei zu helfen, KI-Systeme vertrauensvoll zu steuern.

Häufig gestellte Fragen zum KI-Identitätsinventar

Was ist ein KI-Identitätsinventar?

Ein KI-Identitätsinventar ist ein zentralisiertes Verzeichnis von KI-gestützten Identitäten, deren Eigentümer, Berechtigungen, Aktivitäten und der Offenlegung sensibler Daten.

Warum benötigen Organisationen ein KI-Identitätsinventar?

Organisationen benötigen Transparenz über KI-Identitäten, bevor sie KI-Risiken, Zugriffsrechte und Compliance-Anforderungen effektiv steuern können.

Was sollte ein KI-Identitätsinventar umfassen?

Mindestens sollten KI-Inventare Informationen zu KI-Identitäten, Eigentumsverhältnissen, Berechtigungen, Zugriffspfaden, Aktivitäten und der Offenlegung sensibler Daten enthalten.

Worin unterscheidet sich ein KI-Identitätsinventar von einem KI-Asset-Inventar?

Anlageninventare konzentrieren sich auf KI-Tools und -Systeme. KI-Identitätsinventare konzentrieren sich auf die Identitäten, Berechtigungen und Risiken, die mit diesen Systemen verbunden sind.

Wie unterstützt KI-gestützte Identitätsgovernance das Bestandsmanagement?

AI Identity Governance hilft Organisationen dabei, KI-Identitäten zu entdecken, Eigentumsverhältnisse festzulegen, Berechtigungen zu analysieren und KI-bezogene Risiken kontinuierlich zu überwachen.

Wie oft sollten Organisationen ihr KI-Identitätsinventar aktualisieren?

KI-Identitätsinventare sollten kontinuierlich aktualisiert werden, sobald Unternehmen neue KI-Agenten, Copiloten, autonome Arbeitsabläufe und KI-gestützte Anwendungen einführen. Die kontinuierliche Überwachung trägt dazu bei, dass Besitzverhältnisse, Berechtigungen und der Schutz sensibler Daten stets korrekt bleiben.

Schaffen Sie Transparenz für jede KI-Identität

Die Steuerung von KI beginnt mit dem Verständnis, welche KI-Identitäten existieren, welche Berechtigungen sie besitzen und auf welche sensiblen Daten sie zugreifen können. BigID unterstützt Unternehmen dabei, KI-Identitäten unternehmensweit zu identifizieren, zu inventarisieren und zu verwalten.

KI-Identitätsinventar in Aktion sehen

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.