KI-Agenten authentifizieren sich bereits an Systemen, rufen Daten ab und führen Aktionen im Namen Ihrer Organisation durch. Mit anderen Worten: Sie fungieren als Identitäten.
Die Frage, mit der sich Sicherheitsteams derzeit auseinandersetzen, ist nicht, ob KI-Agenten Identitätskontrollen benötigen; vielmehr geht es darum, ob Ihr bestehender Ansatz für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) darauf ausgelegt ist, Entitäten zu handhaben, die sich in keiner Weise wie die menschlichen Benutzer verhalten, für die er entwickelt wurde.
Jeder KI-Agent, der sich mit einer SaaS-Anwendung verbindet, eine Datenbank abfragt oder Dateien aus dem Cloud-Speicher liest, führt dieselben Funktionen aus wie jede andere Identität in Ihrer Umgebung: Er authentifiziert sich, wird autorisiert und führt Aktionen aus. Die Tatsache, dass diese Anfragen nicht von einem Menschen eingegeben werden, ändert nichts an den Governance-Anforderungen.
Das macht es dringlicher.
Was ist also IAM für KI-Agenten? Es wendet die gleichen Kernprinzipien, die für menschliche Benutzer gelten – Authentifizierung, Autorisierung, minimale Berechtigungen, Lebenszyklusmanagement und Auditierbarkeit – auf nicht-menschliche Identitäten an, die autonom systemübergreifend agieren, oft ohne direkte menschliche Aufsicht im Moment der Handlung.
Wichtigste Erkenntnisse: Identitäts- und Zugriffsmanagement für KI-Agenten
- KI-Agenten fungieren als Identitäten – sie authentifizieren sich, werden autorisiert und agieren systemübergreifend. Daher sind IAM-Kontrollen nicht optional, sondern unerlässlich für jede Organisation, die agentenbasierte KI einsetzt.
- Traditionelles IAM wurde für menschliche Benutzer und statische Dienstkonten entwickelt – KI-Agenten agieren dynamisch über mehrere Systeme hinweg, erzeugen Subagenten und delegieren Aufgaben auf eine Weise, die bestehende Identitätsverwaltungs-Workflows nicht erfassen können.
- Jeder KI-Agent muss einen namentlich genannten menschlichen oder organisatorischen Verantwortlichen haben – ohne klare Zuständigkeit sammeln Agenten im Laufe der Zeit Berechtigungen an, ohne dass jemand für die Überprüfung oder den Entzug des Zugriffs verantwortlich ist.
- Systemweites IAM allein reicht nicht aus – effektive Governance erfordert die Korrelation von Agentenberechtigungen mit der Datensensibilität, um festzustellen, auf welche spezifischen regulierten Datentypen ein Agent zugreifen kann, und nicht nur, bei welchen Systemen er sich authentifizieren kann.
- Verwaiste Agentenidentitäten stellen eine echte Angriffsfläche dar – Agenten, die für ein Projekt bereitgestellt und nie außer Betrieb genommen wurden, behalten alle ursprünglichen Berechtigungen auf unbestimmte Zeit, ohne dass sie überprüft werden.
- Regelmäßige Zugriffsüberprüfungen können mit der Entwicklung von KI-gestützten Agenten nicht mithalten – eine kontinuierliche automatisierte Überwachung ist erforderlich, um eine Abweichung von den Berechtigungen zu erkennen, bevor übermäßig berechtigte Agenten einen Verstoß oder ein Compliance-Problem verursachen.
Wie sich KI-Agenten von traditionellen nicht-menschlichen Identitäten unterscheiden
Servicekonten und API-Schlüssel (Application Programming Interface) sind statisch: feste Berechtigungen, vorhersehbares Verhalten und im Voraus definierter Zugriff.
KI-Agenten bringen dieses Modell völlig durcheinander – und genau da wird die Steuerung kompliziert.
KI-Agenten benötigen ein neues Identitätsmodell
KI-Agenten arbeiten systemübergreifend und führen Aufgaben aus, die einen dynamischen, kontextbezogenen Zugriff erfordern. Ein Agent kann beispielsweise Daten aus einem CRM-System lesen, in einen Data Lake schreiben oder eine externe API aufrufen – alles innerhalb eines einzigen Workflows.
Sie können außerdem Subagenten starten oder Aufgaben delegieren und so Identitätsketten erzeugen, die mit bestehenden IAM-Tools oft nicht nachverfolgt werden können. Diese systemübergreifende Reichweite und die Möglichkeit der Aufgabendelegation erschweren die eindeutige Verantwortlichkeit und verdeutlichen, warum traditionelle Servicekontenmodelle für KI-Agenten nicht ausreichen.
Die Verwaltung des Zugriffs von KI-Agenten ist anders
Menschliche Nutzer folgen vorhersehbaren Mustern. Sie melden sich von bekannten Geräten an, greifen auf eine definierte Anzahl von Anwendungen zu und ihr Verhalten ist relativ konstant. KI-Systeme hingegen folgen keinen vorgegebenen Skripten. Ihre Zugriffsanforderungen ändern sich dynamisch je nach ihren Aktivitäten, wodurch übermäßige Berechtigungen sowohl wahrscheinlicher als auch schwerer durch herkömmliche Zugriffsprüfungen zu erkennen sind.
Die unvorhersehbare Funktionsweise von KI-Agenten bedeutet, dass regelmäßige Zugriffszertifizierungen nicht ausreichen. Bis zu Ihrer vierteljährlichen Überprüfung kann ein Agent auf Millionen von Datensätzen zugegriffen haben, die ihm nicht zugestanden hätten.
Anwendung der Kernprinzipien von IAM auf KI-Agenten
Die gute Nachricht ist, dass die IAM-Prinzipien, mit denen Ihr Team bereits vertraut ist, direkt auf KI-Agenten anwendbar sind. Die Herausforderung besteht darin, sie auf Entitäten anzuwenden, die sich nicht nahtlos in Ihre bestehenden Workflows für Identitätsmanagement und -verwaltung einfügen.
Authentifizierung
Jeder KI-Agent muss über eine verifizierte, eindeutige Identität verfügen, die mit einem menschlichen oder organisatorischen Eigentümer verknüpft ist. Gemeinsam genutzte Zugangsdaten sind unzulässig. Wenn mehrere Agenten ein OAuth-Token (einen digitalen Schlüssel, der den Zugriff auf Systeme gewährt) oder einen API-Schlüssel gemeinsam nutzen, geht die Möglichkeit verloren, Aktionen einem bestimmten Agenten zuzuordnen – eine lückenlose Nachvollziehbarkeit setzt jedoch voraus, dass genau bekannt ist, wer oder was welche Aktion ausgeführt hat.
Autorisierung und Prinzip der minimalen Berechtigungen
KI-Agenten sollten nur die Berechtigungen erhalten, die zur Ausführung ihrer spezifischen, definierten Aufgaben erforderlich sind. Die Berechtigungen sollten auf die minimal notwendigen Datentypen, Systeme und Aktionen beschränkt sein und nicht vom Benutzer, der den Agenten einsetzt, oder der Anwendung, in der er ausgeführt wird, übernommen werden.
Dies stellt insbesondere in Umgebungen mit vielen SaaS-Anwendungen eine Herausforderung dar. In Drittanbieteranwendungen eingebettete Agenten können weitreichende Berechtigungen von der Plattform selbst erben, anstatt dass diese durch gezielte Zugriffsentscheidungen Ihres Teams festgelegt werden. Organisationen, die sich mit KI-Governance befassen, erkennen dies als eine der am meisten vernachlässigten Sicherheitslücken im Bereich der KI-Sicherheit von Unternehmen.
Lebenszyklus-Management
Agenten müssen für einen definierten Zweck ausgestattet und wieder abgemeldet werden, sobald dieser Zweck beendet ist.
Verwaiste Agentenidentitäten schaffen eine echte Angriffsfläche: Ein Agent, der vor sechs Monaten für ein Projekt eingerichtet wurde, kann immer noch alle seine ursprünglichen Berechtigungen besitzen, oft ohne dass diese von irgendjemandem überprüft oder auditiert wurden.
Prüfbarkeit
Jede Aktion eines Agenten muss unter seiner Identität protokolliert werden. Sowohl das NIST AI Risk Management Framework als auch das EU AI Act legen Prüfbarkeitsanforderungen fest, die IAM-Kontrollen für KI-Systeme erfüllen müssen.
Man muss rekonstruieren können, worauf ein Agent zugegriffen, was er verändert und was er übertragen hat. Diese Rekonstruktion muss ohne tagelange manuelle Untersuchung möglich sein.
Das Eigentumsproblem: Verantwortlichkeit für KI-Agenten
Dies ist eine Governance-Herausforderung, die die meisten IAM-Frameworks noch nicht vollständig gelöst haben. Jede KI-Agentenidentität benötigt einen benannten menschlichen oder organisatorischen Verantwortlichen, der für ihre Berechtigungen, ihr Verhalten und ihre Deaktivierung zuständig ist. Ohne diese Zuweisung können Agenten im Laufe der Zeit Zugriffsrechte anhäufen, ohne dass jemand für deren Überprüfung oder Entzug verantwortlich ist.
Ihr Governance-Prozess sollte für jeden Agenten Folgendes festlegen:
- Wer ist für diese Agentenidentität verantwortlich?
- Welche Aktionen darf es durchführen und auf welche Daten bezieht sich das?
- Wann erlischt der Zugriff bzw. muss er erneut zertifiziert werden?
Die Zuständigkeiten werden in Arbeitsabläufen mit mehreren Agenten besonders komplex. Wenn ein Agent eine Aufgabe an einen anderen delegiert, kann die Verantwortlichkeitskette unklar werden. Governance-Frameworks müssen die Delegation explizit regeln und dürfen sie nicht als Sonderfall behandeln.
Falls Ihr Team aktuell keine Übersicht der eingesetzten KI-Agenten mit zugeordneten menschlichen Verantwortlichen besitzt, sollten Sie damit beginnen. Erstellen Sie eine Übersicht, weisen Sie jedem Agenten einen Verantwortlichen zu und dokumentieren Sie dessen Berechtigungsbereich vor dem nächsten Zugriffsprüfungszyklus.
Der Datenzugriff ist die fehlende Ebene im IAM von KI-Agenten.
Traditionelles IAM regelt den Systemzugriff – es legt fest, auf welche Anwendungen und APIs eine Identität zugreifen kann. nicht Datenzugriff regeln: Welche spezifischen Dateien, Datensätze oder Datasets ein Agent lesen, schreiben oder exfiltrieren darf.
Diese Unterscheidung ist entscheidend. Ein Agent mit Lesezugriff auf einen Cloud-Speicher kann Zugriff auf Millionen sensibler Datensätze haben, die nie geprüft oder klassifiziert wurden. Allein die Tatsache, dass sich der Agent erfolgreich authentifiziert hat, sagt nichts darüber aus, auf welche Daten er tatsächlich zugegriffen hat.
Das Risiko, dass ein KI-Agent zu viele Berechtigungen hat
Stellen Sie sich einen Agenten vor, dem Lese-/Schreibzugriff auf einen Data Lake gewährt wurde, obwohl seine Aufgabe lediglich Lesezugriff auf eine einzige Tabelle erfordert. Dieser Agent kann nun regulierte Datensätze im gesamten Data Lake lesen, Daten verändern und potenziell sensible Informationen über seine Ausgaben offenlegen. Die Zugriffsprüfung, die den “Data-Lake-Zugriff” genehmigt hat, legt in der Regel nicht fest, welche Daten innerhalb des Data Lakes erreichbar sind – und genau hier entsteht das Risiko der Gefährdung.
Eine effektive Steuerung von KI-Agenten erfordert die Verknüpfung von Identitätsberechtigungen mit der Datensensibilität. Es muss nicht nur bekannt sein, dass sich der Agent am System authentifizieren kann, sondern auch, auf welche spezifischen Datentypen er zugreifen darf – personenbezogene Daten (PII), geschützte Gesundheitsdaten (PHI), Finanzdaten oder andere regulierte Daten.
Ohne diese Transparenz auf Datenebene kann IAM auf Systemebene allein übermäßige Berechtigungen, schädliche Zugriffskombinationen oder offenen Zugriff in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen nicht verhindern.
Governance vor der Produktionsphase für KI-Agenten
Die Governance-Fragen, die Ihr Team zum Zeitpunkt der Bereitstellung – und nicht erst nach einem Vorfall – beantworten muss, sind unkompliziert, auch wenn die Umsetzung der Antworten Arbeit erfordert:
- Auf welche Daten kann dieser Agent zugreifen, und sind diese Daten reguliert, sensibel oder unterliegen sie Aufbewahrungsrichtlinien?
- Wem gehört diese Agentenidentität und wer überprüft deren Berechtigungen?
- Welche Berechtigungen sind im Verhältnis zum definierten Aufgabenbereich des Agenten übermäßig?
- Wie wird der Zugriff dieses Agenten widerrufen, wenn er außer Betrieb genommen wird oder sich sein Aufgabenbereich ändert?
Dies sind keine einmaligen Fragen. Das Verhalten von Agenten und die Offenlegung von Daten entwickeln sich schneller, als vierteljährliche Überprüfungszyklen erfassen können. Effektive Governance erfordert kontinuierliche Zugriffsprüfungen mit automatisierter Überwachung, die Abweichungen von Berechtigungen erkennt, bevor es zu einem Sicherheitsvorfall kommt.
Wie BigID die Identitäts- und Zugriffsverwaltung von KI-Agenten adressiert
BigID hilft Unternehmen zu verstehen, welche KI-Agenten und -Modelle Zugriff auf sensible oder regulierte Daten haben – und nicht nur, auf welche Systeme sie zugreifen können. Die Plattform bietet Einblick in übermäßige Berechtigungen, riskante Zugriffskombinationen und den Kontext der Datenebene, den herkömmliche IAM-Tools oft nicht erfassen.
Das AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM) Framework von BigID unterstützt die Governance über den gesamten Agentenlebenszyklus hinweg, einschließlich Erkennung, Zugriffssteuerung, Datenherkunftsnachverfolgung und Richtliniendurchsetzung. Die automatisierte Überwachung kann aufzeigen, wenn Agentenberechtigungen außerhalb definierter Richtlinien liegen, und Behebungs-Workflows können bei der Zuweisung von Überprüfungen, der Anpassung von Zugriffen oder der Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen helfen.
Um Ihr KI-Governance-Modell zu stärken, beginnen Sie mit der Bewertung Ihrer nicht-menschlichen Identitätsabdeckung, der Zuordnung von KI-Agenten zu verantwortlichen Eigentümern und der Untersuchung der Lösungen von BigID für identitätsbasierten Datenzugriff und KI-Agentenmanagement. Der Einsatz dieser Tools trägt dazu bei, dass Ihr Unternehmen über die notwendige Transparenz und Kontrolle verfügt, um KI-Agenten sicher und effektiv zu verwalten.
Nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf, um zu besprechen, wie BigID KI-Risiken in Ihrer Datenumgebung identifiziert und die Governance für KI-Agenten stärkt.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) für KI-Agenten?
IAM für KI-Agenten wendet dieselben Kernprinzipien wie für menschliche Benutzer an – Authentifizierung, Autorisierung, Prinzip der minimalen Berechtigungen, Lebenszyklusmanagement und Nachvollziehbarkeit – und zwar auf nicht-menschliche Identitäten, die autonom systemübergreifend agieren. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Agenten nur auf die für ihre Aufgaben notwendigen Daten und Systeme zugreifen.
Worin unterscheiden sich KI-Agenten von Servicekonten oder API-Schlüsseln?
Im Gegensatz zu statischen Servicekonten oder API-Schlüsseln agieren KI-Agenten kontextbezogen, indem sie Aktionen verketten und Zugriffe dynamisch je nach Aufgabe anfordern. Sie können mit mehreren Systemen interagieren, Subagenten starten oder Aufgaben delegieren, was neue Herausforderungen für Governance und Auditierbarkeit mit sich bringt.
Warum ist Eigentum für KI-Agenten wichtig?
Jeder KI-Agent benötigt einen benannten menschlichen oder organisatorischen Verantwortlichen. Ohne klare Zuständigkeit können Agenten im Laufe der Zeit Berechtigungen anhäufen, ohne dass jemand für deren Überprüfung oder Entzug verantwortlich ist, was ein Sicherheits- und Compliance-Risiko darstellt.
Wie können Organisationen den Zugriff von KI-Agenten nach dem Prinzip der minimalen Berechtigungen gewährleisten?
Berechtigungen sollten auf das für die definierten Aufgaben des Agenten erforderliche Minimum beschränkt werden. Organisationen sollten vererbte oder zu weit gefasste Berechtigungen vermeiden, eine kontinuierliche Überwachung implementieren und automatisierte Workflows für die Zugriffsprüfung und -behebung durchsetzen.
Wie trägt BigID zur Steuerung des Zugriffs von KI-Agenten bei?
BigID bietet Einblick in die Zugriffe von KI-Agenten und -Modellen auf sensible oder regulierte Daten, identifiziert übermäßige Berechtigungen oder riskante Zugriffskombinationen und bietet eine Lebenszyklus-Governance einschließlich Discovery, Zugriffsumfangsbestimmung und Richtliniendurchsetzung.
Was sollten Sicherheitsteams als Erstes tun?
Beginnen Sie damit, KI-Agenten menschlichen Besitzern zuzuordnen, deren Zugriffsbereich zu definieren und die Abdeckung nicht-menschlicher Identitäten in Ihrer Umgebung zu überprüfen. Kontinuierliche Überwachung und die Durchsetzung von Richtlinien tragen dazu bei, dass übermäßig berechtigte Agenten keine Sicherheitslücken verursachen.
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