Die künstliche Intelligenz hat eine Schwelle überschritten.
KI-Systeme analysieren nicht mehr nur Daten oder generieren Inhalte – sie agieren, entscheiden und führen Arbeitsabläufe in unternehmensweiten Systemen aus.
Für CISOs und Verantwortliche für Datensicherheit wirft diese Entwicklung eine grundlegende Frage auf:
Wie macht man das? Identität Wenn der “Benutzer” autonom, nicht menschlich ist und mit Maschinengeschwindigkeit arbeitet?
Die Antwort lautet: Identitätsmanagement für KI-Systeme—eine neue Steuerungsebene, die KI als erstklassige Identität behandelt, datenbewusste Grenzen durchsetzt und die Nachvollziehbarkeit autonomer Entscheidungsfindung gewährleistet.
Dieser Artikel gliedert Was Identitätsgovernance für KI wirklich bedeutet, Warum dies nun unvermeidlich ist und wie Sicherheitsverantwortliche die Kontrolle übernehmen können, ohne die Innovation zu bremsen.
Warum sich Identity Governance für KI weiterentwickeln muss
KI-Systeme sind keine passiven Werkzeuge mehr.
Moderne KI-Systeme warten nicht auf Anweisungen. Sie:
- Entscheiden Sie, welche Daten abgerufen werden sollen.
- Tools und APIs aufrufen
- Nachgelagerte Aktionen auslösen
- Kontinuierlicher Betrieb, nicht sitzungsbasiert.
Das unterscheidet sie grundlegend von herkömmlichen Anwendungen.
Agentic AI agiert wie ein Mitarbeiter mit übermenschlicher Geschwindigkeit
Agentische KI dürfen:
- Tausende Datensätze pro Sekunde lesen
- Mehrere Systeme parallel abfragen
- Kettenaktionen ohne menschliche Überprüfung
Im Gegensatz zum Menschen versteht KI jedoch weder Absicht noch Ethik oder Kontext – es sei denn, man erzwingt sie dazu.
Autonome Arbeitsabläufe greifen systemübergreifend auf Daten zu.
KI-Agenten jetzt Spanne:
- Data-Warehouses
- SaaS-Plattformen
- Dateisysteme
- Ticketing-Tools
- Cloud-Infrastruktur
Jede Verbindung erweitert die Angriffsfläche für Identitätsdiebstahl.
KI schafft eine neue Oberfläche für Identitätsrisiken
Ohne Regierung:
- KI-Agenten erben übermäßige Berechtigungen
- Die Rechteausweitung erfolgt im Stillen.
- Datenexfiltration sieht aus wie “normale Automatisierung”.”
- Niemand kann erklären, warum auf die Daten zugegriffen wurde.
Der traditionelle IGA-Markt war nie für solche Zwecke ausgelegt.
Was Identitätsgovernance für KI tatsächlich bedeutet
Identitätsgovernance für KI ist die Disziplin der Verwaltung, Kontrolle und Prüfung des Zugriffs von KI-Systemen auf Daten und Systeme – basierend auf Identität, Sensibilität, Zweck und Risiko.
Es stellt sicher, dass:
- KI-Systeme greifen nur auf das zu, worauf sie Zugriff haben.
- Zugriff und Datensensibilität stehen im Einklang.
- Die Handlungen werden überwacht, sind nachvollziehbar und widerrufbar.
Dies ist nicht nur IAM für Maschinen – es ist Datenbasierte Identitätsverwaltung.
KI als erstklassige Identitäten
Künstliche Intelligenz muss wie Identitäten und nicht wie Werkzeuge reguliert werden.
Was gilt als KI-Identität?
- LLMs (intern oder extern)
- KI-Agenten (aufgabenbasiert oder autonom)
- Autonome Arbeitsabläufe
- KI-gestützte SaaS-Funktionen
- Eingebettete KI in Unternehmenstools
Wenn es auf Daten zugreifen oder Maßnahmen ergreifen kann, benötigt es eine Steuerung.
Der Lebenszyklus der KI-Identität
KI-Identitäten benötigen, genau wie Menschen, ein Lebenszyklusmanagement:
- Bereitstellung: Welche Daten und Systeme benötigt die KI?
- Berechtigungsverwaltung: Wie erfolgt die Authentifizierung und Autorisierung?
- Widerruf: Was geschieht, wenn das Modell, der Agent oder der Workflow außer Betrieb genommen wird?
- Überwachung: Worauf greift es im Produktivbetrieb tatsächlich zu?
Ohne Lebenszykluskontrollen wird der Zugriff auf KI dauerhaft – selbst nachdem ihr Nutzen erloschen ist.
Warum KI Identitätsgrenzen benötigt
Starke Identitätsgrenzen:
- Unbefugten Zugriff verhindern
- Risiko des großflächigen Datenabflusses verringern
- Enthalten Agentenfehler und Halluzinationen
- Begrenzen Sie den Explosionsradius, wenn etwas schiefgeht
Grenzen sind nicht optional – sie sind der einzige Weg, KI sicher zu skalieren.
Wie agentenbasierte KI Zugriff und Sicherheit verändert
Autonomer Zugriff auf Daten
KI-Agenten fragen selbstständig sensible Datensätze ab – oft ohne ausdrückliche Genehmigung.
Beispiel:
Ein Kundendienstmitarbeiter ruft vollständige Kundenprofile anstelle maskierter Datensätze ab, da “mehr Daten die Genauigkeit verbessern”.”
Aktionsverkettung und Werkzeugaufruf
KI kann Aktionen systemübergreifend verketten:
- Daten lesen → Ticket erstellen → CRM aktualisieren → Slack benachrichtigen
Ein einziger Fehltritt hat sofortige Folgen.
Erkundung von Umgebungen mit hohem Volumen
KI erkundet Umgebungen aggressiv – sie durchsucht Schemata, Metadaten und Protokolle.
Was wie “Lernen” aussieht, kann durchaus einer Aufklärung ähneln.
Risiken im Zusammenhang mit dem Speicher- und Kontextfenster der KI
Zwischengespeicherte Eingabeaufforderungen, Einbettungen und der Gesprächsspeicher können Folgendes speichern:
- PII
- Anmeldeinformationen
- Regulierte Daten
Ohne Kontrollmechanismen bleiben sensible Daten unsichtbar.
KI-gestützte Privilegienausweitung
Wenn ein Agent Zugriff anfordern, Berechtigungen ändern oder Administratorwerkzeuge aufrufen kann, kann dies schneller eskalieren als jeder menschliche Angreifer.
KI-Datengovernance vs. Identitätsgovernance: Wo sie sich überschneiden
KI-Governance Dies schlägt fehl, wenn Daten und Identität getrennt behandelt werden.
Der Zugang muss an Sensibilität geknüpft sein.
Die KI sollte Folgendes nicht sehen:
- Standardmäßig regulierte Daten
- Trainingsdaten außerhalb ihres Zwecks
- Historische Aufzeichnungen ohne Begründung
Der Zugriff muss an Berechtigungen auf Identitätsebene gebunden sein.
Jedes KI-System benötigt:
- Eine definierte Identität
- Explizite Berechtigungen
- Zweckorientierter Zugang
Richtlinien müssen dynamisch, nicht statisch sein.
Das Verhalten von KI entwickelt sich weiter – die Richtlinien müssen sich in Echtzeit anpassen.
Grenzen müssen auf der Datenebene durchgesetzt werden.
Wenn die Durchsetzung der Vorschriften nur auf der Anwendungsebene erfolgt, wird die KI sie umgehen.
Die 6 Säulen der Identitätsgovernance für KI-Systeme
Dieses Rahmenwerk definiert den sich herausbildenden Standard für die Steuerung von KI.
1. KI-gestütztes Identitätslebenszyklusmanagement
KI-Identitäten sollten mit der gleichen Sorgfalt erstellt, verwaltet und außer Betrieb genommen werden wie menschliche Benutzer.
Beispiel: Automatische Entzug der Zugriffsrechte bei Deaktivierung eines Agenten.
2. Rollenbasierte Zugriffskontrolle für KI-Agenten
Rollen definieren wie zum Beispiel:
- “KI-gestützter Kundensupport”
- “Sicherheitsanalyseagent”
- “Finanzprognosemodell”
Jeder Rolle sind minimal notwendige Daten zugeordnet.
3. Durchsetzung der Grenzen zwischen KI und Daten
Erzwingen:
- Datenmaskierung
- Sperrzonen
- Sensibilitätsbewusster Zugriff
Beispiel: Ein LLM kann Kundenprobleme zusammenfassen, ohne die Sozialversicherungsnummern einzusehen.
4. KI-gestützte Systemzugriffsverwaltung
Kontrollieren Sie, welche Systeme die KI aufrufen kann – und welche Aktionen erlaubt sind.
Beispiel: KI kann Tickets lesen, aber Vorfälle nicht automatisch schließen.
5. Leitplanken für agentisches Verhalten
Verhindern:
- Unautorisierte Anfragen
- Gefährliche Werkzeugkombinationen
- Richtlinienverstöße
Beispiel: Blockieren Sie Eingabeaufforderungen, die eine Rechteausweitung versuchen.
6. Überwachung und Prüfbarkeit von KI-Aktivitäten
Protokoll:
- Auf welche Daten hat die KI zugegriffen?
- Warum es darauf zugegriffen hat
- Welche Maßnahmen folgten
Dies ist unerlässlich für Vertrauen, forensische Untersuchungen und die Einhaltung von Vorschriften.
Regulatorische Anforderungen als Grundlage für KI-Identitätsgovernance
EU-KI-Gesetz
Erfordert:
- Identitätsrückverfolgbarkeit
- Datenzugriffskontrollen
- Erklärbarkeit
ISO 42001
Mandate KI-Managementsysteme mit Governance und Rechenschaftspflicht.
NIST AI RMF
Schwerpunkte:
- Regieren
- Karte
- Messen
- Verwalten Sie
Identität und Zugriff sind zentrale Kontrollmechanismen.
Neue US-Bundesregeln für KI
Erwarten:
- Herkunft
- Prüfbarkeit
- Risikobasierte Zugangsdurchsetzung
Wie BigID Identitätsmanagement für KI ermöglicht
BigID bietet die branchenweit erste datenorientierte Identitätsverwaltungsplattform für KI-Systeme.
KI-gestützte Datenerkennung und -klassifizierung
BigID:
- Erkennt sensible und regulierte Daten an
- Herkunft der Kartendaten und Beziehungen
- Identifiziert KI-relevante Datensätze
Damit Sie es genau wissen Worauf KI keinen Zugriff haben sollte.
Datengrenzen für KI-Agenten
Definieren:
- Dynamische Maskierung
- KI-Sperrzonen
- Richtlinienbasierte Beschränkungen
Die Grenzen folgen den Daten – wohin auch immer die KI vordringt.
Zugriff auf Intelligenz für KI
BigID bietet Einblick in:
- KI-zu-Daten-Beziehungen
- Übermäßige KI-Privilegien
- Giftige Genehmigungskombinationen
Das ist IGA für KI.
Richtlinienmanager für KI-Steuerungen
Automatisieren Sie Richtlinien, die:
- Erzwingen geringste Privilegien
- Eskalation der Agenten verhindern
- Verbotene Aktionen blockieren
Ohne die Innovation zu bremsen.
Prüfung und Überwachung
BigID automatisiert:
- KI-Zugriffsprotokolle
- Datenereignisprotokolle
- Herkunft der Trainingsdaten
- KI-Gesetz Dokumentation
Auditbereit von Grund auf.
Umsetzungsfahrplan: Ein praktischer Rahmen
Schritt 1: KI-Identitäten und Zugriffsrechte entdecken
Schritt 2: KI-Agenten sensiblen Daten zuordnen
Schritt 3: Grenzen und Richtlinien festlegen
Schritt 4: Automatisierte Datenzugriffsverwaltung
Schritt 5: KI-Verhalten überwachen und prüfen
Klein anfangen. Schnell skalieren. Kontinuierlich steuern.
Fazit: KI-Governance beginnt mit Identität und Daten.
Bei der Steuerung von KI geht es nicht darum, Innovationen zu bremsen – sondern darum, Autonomie sicher zu gestalten.
Da KI-Systeme immer mehr wie Angestellte agieren, müssen sie auch wie Identitäten behandelt werden.
Und da Daten die Grundlage für KI bilden, muss die Governance bereits auf der Datenebene beginnen.
BigID ist branchenführend im Bereich einheitlicher Identitäts- und Datenverwaltung für KI – und gibt CISOs die Kontrolle, Transparenz und das Vertrauen, autonome KI verantwortungsvoll zu skalieren.
Denn ab 2026 gilt: Wenn man die Identitäten von KI nicht kontrolliert, wird sich die KI selbst regieren.
Sind Sie bereit, KI souverän zu steuern?
Erfahren Sie, wie BigID die Identitätsverwaltung für KI-Systeme ermöglicht – durch die Kombination von Datensensibilität, Identitätskontext und automatisierten Kontrollen.
Vereinbaren Sie eine 1:1-Demo Um genau zu verstehen, worauf Ihre KI-Systeme zugreifen können, was sie tatsächlich tun und wie Sie Grenzen durchsetzen können, ohne die Innovation zu bremsen.
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