Menschliche vs. nicht-menschliche Identitätssicherheit: Warum KI das Identitätsrisiko neu gestaltet

Künstliche Intelligenz verändert die Identitätslandschaft schneller, als den meisten Organisationen bewusst ist.

Jahrzehntelang konzentrierte sich die Identitätssicherheit in erster Linie auf Personen:

• Mitarbeiter
• Auftragnehmer
• Administratoren
• Drittanbieter

Sicherheitsteams haben Identitäts- und Zugriffsmanagementprogramme auf der Grundlage menschlichen Verhaltens entwickelt:

• Benutzernamen
• Passwörter
• MFA
• rollenbasierte Berechtigungen
• Anmeldeüberwachung

Dieses Modell spiegelt die Realität nicht mehr wider.

Heutzutage interagieren Unternehmenssysteme zunehmend mit anderen Systemen anstatt mit Menschen.

KI-Agenten rufen sensible Daten automatisch ab.
APIs lösen kontinuierlich Arbeitsabläufe aus.
Cloud-Workloads authentifizieren sich dynamisch.
Maschinenidentitäten im großen Stil ohne menschliches Eingreifen arbeiten.

Und in vielen Organisationen übertreffen nicht-menschliche Identitäten die menschlichen Nutzer mittlerweile um ein Vielfaches.

Dieser Wandel definiert Identitätssicherheit völlig neu.

Die Herausforderung besteht nicht mehr nur darin:
“Können wir den Zugang für Menschen regeln?”

Nun müssen die Organisationen antworten:
“Können wir den Zugriff autonomer Maschinen auf sensible Daten regeln?”

Was versteht man unter Identitätssicherheit?

Die Sicherheit menschlicher Identitäten konzentriert sich auf die Verwaltung und den Schutz des Zugriffs von Personen, die Unternehmenssysteme nutzen.

Dies umfasst:

• Mitarbeiter
• Administratoren
• Auftragnehmer
• Partner
• Anbieter

Traditionelle Identitätsprogramme konzentrieren sich typischerweise auf:

• Authentifizierung
• MFA-Durchsetzung
• rollenbasierte Zugangskontrolle
• Benutzerbereitstellung
• Anmeldeüberwachung
• Verwaltung privilegierter Zugriffe

Diese Modelle setzen Identitäten voraus:

• interaktiv handeln
• manuelle Authentifizierung
• folgen vorhersehbaren Nutzungsmustern
• innerhalb fester Organisationsstrukturen arbeiten

Das funktionierte gut, solange Menschen die Hauptakteure in Unternehmensumgebungen waren.

Die KI verändert diese Annahme rasant.

Was ist nicht-menschliche Identitätssicherheit?

Identitätssicherheit nicht-menschlicher Personen konzentriert sich auf die Sicherung von Maschinenidentitäten, die autonom mit Systemen und Daten interagieren.

Zu diesen Identitäten gehören:

• Servicekonten
• APIs und API-Schlüssel
• Maschinenanmeldeinformationen
• Cloud-Workloads
• Container
• Bots
• Automatisierungswerkzeuge
• KI-Agenten
• Copiloten
• Orchestrierungs-Workflows

Im Gegensatz zu menschlichen Identitäten sind nicht-menschliche Identitäten oft:

• kontinuierlich arbeiten
• automatische Authentifizierung
• dynamisch skalieren
• Maschine-zu-Maschine-Kommunikation
• programmatischen Zugriff auf Systeme

Das stellt eine völlig andere Herausforderung für die Regierungsführung dar.

Identitätssicherheit von Menschen vs. Nicht-Menschen: Die wichtigsten Unterschiede

Das Verständnis der Unterschiede zwischen menschlicher und nicht-menschlicher Identitätssicherheit wird immer wichtiger, da KI-Systeme zunehmend autonom in Unternehmensumgebungen operieren.

Der Größenunterschied ist besonders wichtig.

Ein großes Unternehmen kann Zehntausende von menschlichen Benutzern verwalten.

Aber es könnte Millionen von Geräten betreiben:

• Token
• API-Aufrufe
• Servicekonten
• Maschinenanmeldeinformationen
• KI-gesteuerte Arbeitsabläufe

Das vergrößert die Angriffsfläche dramatisch.

Warum KI das Risiko nicht-menschlicher Identitäten beschleunigt

KI-Systeme sind für ihre Funktionsfähigkeit stark auf nicht-menschliche Identitäten angewiesen.

KI-Agenten benötigen Anmeldeinformationen für Folgendes:

• Unternehmensdaten abrufen
• Abfrage-APIs
• Trigger-Workflows
• Zugriff auf Vektordatenbanken
• Interaktion mit SaaS-Anwendungen
• Verbindung zu Cloud-Umgebungen herstellen

Jeder KI-Workflow führt Folgendes ein:

• neue Maschinenidentitäten
• neue Zugangswege
• neue Berechtigungen
• neue Integrationen

Dadurch entsteht eine operative Komplexität, für deren Bewältigung die meisten traditionellen IAM-Programme nie konzipiert wurden.

Zum Beispiel:

• Ein KI-Agent kann übermäßige Berechtigungen von einem Dienstkonto erben.
• Ein Workload-Token kann noch lange nach dem Ende der Bereitstellung aktiv bleiben.
• Ein Orchestrierungs-Workflow kann sensible Zugangsdaten offenlegen.
• Ein KI-Copilot kann auf regulierte Daten zugreifen, die über den vorgesehenen Rahmen hinausgehen.

Diese Risiken nehmen rapide zu, wenn Unternehmen autonome KI-Systeme in großem Umfang einsetzen.

Warum die Sicherheit nicht-menschlicher Identitäten eigentlich ein Problem der Datensicherheit ist

Eine Identität wird erst dann gefährlich, wenn sie Zugriff auf sensible Daten hat.

Deshalb sind Identitätssicherheit und Datensicherheit heute eng miteinander verknüpft.

Organisationen müssen Folgendes verstehen:

• Welche sensiblen Daten existieren
• Welche Identitäten können darauf zugreifen?
• wie sich Maschinenidentitäten verhalten
• wie Daten zwischen Systemen übertragen werden
• ob KI-Systeme das Expositionsrisiko erhöhen

Ohne Datenkontext wird die Identitätsverwaltung unvollständig.

Dies gilt insbesondere in KI-Umgebungen, in denen:

• Daten bewegen sich kontinuierlich
• KI-Agenten interagieren autonom.
• Berechtigungen ändern sich dynamisch
• Die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation skaliert schnell

Die größten Risiken, die von nicht-menschlichen Identitäten ausgehen

1. Übermäßige Berechtigungen

Maschinenidentitäten erlangen im Laufe der Zeit oft weitreichende Zugriffsrechte.

KI-Systeme können Berechtigungen erben, die über die betrieblichen Anforderungen hinausgehen.

Das erhöht das Risiko von:

• unbefugter Zugriff
• Datenexposition
• Seitwärtsbewegung
• KI-gesteuerte Überfrachtung

2. Schlechte Sicht

Vielen Organisationen fehlt ein zentraler Überblick über:

• Servicekonten
• Token
• KI-Agenten
• API-Aktivität
• Maschinenanmeldeinformationen

Ohne Transparenz bricht die Regierungsführung schnell zusammen.

3. Ausufernde Zugriffsrechte

KI-Workflows erzeugen häufig:

• fest codierte Geheimnisse
• verwaiste Token
• doppelte Anmeldeinformationen
• nicht verwaltete API-Schlüssel

Dadurch entstehen versteckte Angriffsflächen in KI- und Cloud-Umgebungen.

4. Autonome Zugriffsentscheidungen

KI-Agenten agieren zunehmend unabhängig.

Ohne Kontrollmechanismen könnten Organisationen den Überblick über Folgendes verlieren:

• warum auf die Daten zugegriffen wurde
• Welche Systeme wurden abgefragt?
• wie sensible Informationen verwendet wurden
• ob die Maßnahmen mit der Politik übereinstimmten

Wie eine sichere Verwaltung nicht-menschlicher Identitäten aussieht

Moderne Identitätssicherheit erfordert mehr als statische IAM-Kontrollen.

Organisationen benötigen:

• kontinuierliche Zugriffssteuerung
• Sichtbarkeit der Identität in Bezug auf Daten
• KI- und Maschinenaktivitätsüberwachung
• Maschinenidentitätserkennung
• Berechtigungsanalyse
• Nutzungstelemetrie
• automatisierte Behebung

Am wichtigsten ist, dass Organisationen Folgendes verstehen:
wie Identitäten, Daten, KI-Systeme und Arbeitsabläufe miteinander interagieren.

Das ist die Zukunft der Identitätsverwaltung im Zeitalter der KI.

Wie BigID Organisationen bei der Steuerung von Identitätsrisiken für Menschen und nicht-menschliche Personen unterstützt

BigID Hilft Organisationen dabei, die Offenlegung identitätsbezogener Daten in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen zu verstehen und zu reduzieren.

Mit BigID können Organisationen:

• sensible Daten entdecken
• Identitätszugriff und Berechtigungen verwalten
• Überwachung von Aktivitäten und Datenbewegungen
• übermäßig exponierte Maschinenidentitäten identifizieren
• KI-gesteuerte Dateninteraktionen nachverfolgen
• Risiko der KI-Exposition reduzieren
• Automatisierung von Abhilfemaßnahmen und Richtliniendurchsetzung

Dies hilft Organisationen beim Übergang von Folgendem:
Statische Identitätsverwaltung → kontinuierliche KI-gestützte Identitätsintelligenz

Die Zukunft der Identitätssicherheit wird maschinengesteuert sein.

Künstliche Intelligenz wird die Automatisierung in Unternehmensumgebungen weiter beschleunigen.

Das bedeutet, dass nicht-menschliche Identitäten weiterhin rasant zunehmen werden.

Organisationen, die Identitätsmanagement weiterhin als ein rein menschliches Problem betrachten, werden Schwierigkeiten haben, KI-Risiken sicher zu managen.

Die zukünftige Angriffsfläche wird zunehmend:

• maschinengetrieben
• API-verbunden
• autonom
• datenzentriert

Sicherheitsverantwortliche müssen die Identitätsverwaltung über die Betrachtung menschlicher Benutzer hinaus weiterentwickeln.

Denn im Zeitalter der KI sind die Identitäten, die das größte Risiko darstellen, möglicherweise nicht mehr Menschen.

Möglicherweise handelt es sich um Systeme, die in ihrem Auftrag handeln.

Organisationen, die nicht-menschliche Identitäten effektiv verwalten, werden weitaus besser aufgestellt sein, um KI in großem Umfang zu sichern.

FAQs

Was versteht man unter Identitätssicherheit bei nicht-menschlichen Personen?

Die Sicherheit nicht-menschlicher Identitäten konzentriert sich auf das Erkennen, Überwachen, Steuern und Sichern von Maschinenidentitäten wie APIs, Servicekonten, Workloads, Bots und KI-Agenten.

Worin besteht der Unterschied zwischen menschlichen und nicht-menschlichen Identitäten?

Menschliche Identitäten gehören Personen, die sich interaktiv authentifizieren, während nicht-menschliche Identitäten von Systemen und Anwendungen verwendet werden, die autonom über APIs, Token und Maschinen-Anmeldeinformationen funktionieren.

Warum sind nicht-menschliche Identitäten für die KI-Sicherheit wichtig?

KI-Systeme sind stark auf Maschinenidentitäten angewiesen, um Unternehmensdaten abzurufen, auf APIs zuzugreifen, Workflows auszulösen und mit Cloud-Umgebungen zu interagieren. Unzureichend verwaltete nicht-menschliche Identitäten können erhebliche Sicherheits- und Zugriffsrisiken bergen.

Welche Risiken bergen maschinelle Identitäten?

Maschinenidentitäten können Risiken wie übermäßige Berechtigungen, unkontrollierte Anmeldeinformationen, unbefugten Zugriff und die Offenlegung sensibler Daten mit sich bringen.

Wie erhöht KI das Risiko der Identitätsdiebstahls bei nicht-menschlichen Personen?

KI-Agenten und autonome Arbeitsabläufe erhöhen die Anzahl der Maschinenidentitäten, Berechtigungen, Integrationen und Zugriffspfade, die Organisationen verwalten müssen, dramatisch.

Was ist KI-Identitätsgovernance?

Die KI-Identitätsverwaltung regelt, wie KI-Systeme, Agenten und Maschinenidentitäten auf Unternehmensdaten und -anwendungen zugreifen.

Warum ist die Kontrolle nicht-menschlicher Identitäten schwierig?

Nicht-menschliche Identitäten agieren autonom, wachsen rasant und unterliegen oft keiner zentralen Transparenz und Kontrollmechanismen.

Wie trägt BigID zur Sicherung nicht-menschlicher Identitäten bei?

BigID hilft Unternehmen dabei, sensible Daten zu erkennen, den Zugriff auf Maschinenidentitäten zu steuern, Aktivitäten zu überwachen und KI-bezogene Risiken zu reduzieren.

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.