Die Sicherheit nicht-menschlicher Identitäten entwickelt sich zur wichtigsten Ebene der KI in Unternehmen.

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Organisationen.

Autonome Agenten jetzt:

• Zugriff auf sensible Systeme
• Trigger-Workflows
• Unternehmensdaten abrufen
• operative Entscheidungen treffen
• Automatische Interaktion mit APIs

Diese Geschwindigkeit schafft einen enormen Geschäftswert.

Es erzeugt außerdem ein massives Identitätssicherheit Problem.

Die meisten Organisationen handhaben Identität immer noch so, als wären Menschen die Hauptakteure innerhalb von Unternehmenssystemen.

Diese Annahme entspricht nicht mehr der Realität.

Heute übertreffen nicht-menschliche Identitäten die menschlichen Nutzer in vielen Umgebungen bereits um ein Vielfaches. Künstliche Intelligenz verstärkt dieses Ungleichgewicht noch weiter.

Servicekonten, APIs, Bots, Workloads, KI-Agenten, Tokens und Maschinenanmeldeinformationen werden heute kontinuierlich zwischen Cloud-, SaaS- und KI-Systemen verschoben.

Und viele Organisationen können diese Frage nicht vollständig beantworten:

• worauf diese Identitäten zugreifen können
• wie sie sich authentifizieren
• wo sie tätig sind
• welche sensiblen Daten sie erreichen können
• ob sie überprivilegiert sind
• wie KI-Systeme sie nutzen

Diese Transparenzlücke entwickelt sich zu einem der größten Sicherheitsrisiken im Zeitalter der KI.

Die Zukunft der Unternehmenssicherheit hängt ab von Sicherung nicht-menschlicher Identitäten bevor autonome KI sich der Kontrolle durch staatliche Stellen entzieht.

Was sind nicht-menschliche Identitäten?

Nicht-menschliche Identitäten sind digitale Identitäten, die von Systemen und nicht von Menschen verwendet werden.

Zu diesen Identitäten gehören:

• Servicekonten
• APIs und API-Schlüssel
• Maschinenanmeldeinformationen
• Workloads und Container
• Bots und Automatisierungstools
• Cloud-Workloads
• KI-Agenten und Kopiloten
• RAG-Pipelines
• Orchestrierungsplattformen

Im Gegensatz zu menschlichen Nutzern verhalten sich nicht-menschliche Identitäten oft wie folgt:

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

Das macht sie mit traditionellen Identitätsmodellen schwerer zu regieren.

Warum KI das Problem der nicht-menschlichen Identität verschärft

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

KI-Agenten benötigen Anmeldeinformationen für Folgendes:

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

Jeder KI-Workflow führt Folgendes ein:

• neue Identitäten
• neue Berechtigungen
• neue Integrationen
• neue Angriffswege

Das Problem besteht darin, dass vielen Organisationen immer noch der Einblick in die Funktionsweise dieser Identitäten fehlt.

Zum Beispiel:

• Ein KI-Agent kann übermäßige Berechtigungen von einem Dienstkonto erben.
• Ein Workload-Token kann noch lange nach Projektende aktiv bleiben.
• Ein Orchestrierungstool kann sensible Zugangsdaten über verschiedene Arbeitsabläufe hinweg offenlegen.
• Eine mit einem Copiloten verbundene API kann auf Daten zugreifen, die über den beabsichtigten Umfang hinausgehen.

Dies sind keine theoretischen Risiken.

Es handelt sich um operative Sicherheitslücken, die sich bereits in KI-Umgebungen von Unternehmen ausbreiten.

Warum traditionelle Identitätssicherheitsmodelle nicht ausreichen

Die meisten Identitätssicherheitsprogramme wurden für menschliche Benutzer konzipiert.

Dieses Modell ging von Folgendem aus:

• vorhersehbare Authentifizierungsmuster
• stabile Nutzerpopulationen
• manuelle Bereitstellung
• menschliche Aufsicht

KI verändert all diese Annahmen.

Moderne KI-Ökosysteme umfassen:

• autonome Agenten
• kurzlebige Arbeitslasten
• Maschine-zu-Maschine-Kommunikation
• dynamische Cloud-Umgebungen
• kontinuierliche API-Interaktionen

Nicht-menschliche Identitäten jetzt:

• zahlenmäßig überlegen sind die menschlichen Nutzer
• sich schnell verändern
• autonom arbeiten
• umgehen oft die zentrale Steuerung

Dadurch entsteht eine gefährliche Sichtlücke.

Viele Organisationen können das nicht:

• Zugang einheitlich regeln
• Aktivität zur Verfolgung der Identität von Maschinen
• überprivilegierte KI-Systeme erkennen
• verstehen, welche Identitäten Zugriff auf sensible Daten haben.
• Das KI-gesteuerte Zugriffsverhalten wird kontinuierlich überwacht

Die größten Risiken, die von nicht-menschlichen Identitäten ausgehen

1. Übermäßige Berechtigungen

Nicht-menschliche Identitäten erlangen im Laufe der Zeit oft weitreichenden Zugriff.

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

Das erhöht das Risiko von:

• Datenexposition
• unbefugte Entnahme
• Seitwärtsbewegung
• KI-gesteuerte Überfrachtung

2. Schlechte Sicht

Vielen Organisationen fehlt ein zentraler Überblick über:

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

Ohne Transparenz bricht die Regierungsführung schnell zusammen.

3. Ausufernde Zugriffsrechte

KI-Workflows erzeugen häufig:

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

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

4. Autonome Zugriffsentscheidungen

KI-Systeme treffen zunehmend selbstständig operative Entscheidungen.

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

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

Identitätsrisiko und Datenrisiko sind heute eng miteinander verknüpft.

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

Das bedeutet, Organisationen müssen Folgendes verstehen:

• Welche sensiblen Daten existieren
• Welche nicht-menschlichen Identitäten können darauf zugreifen?
• wie sich diese Identitäten verhalten
• wohin KI-Systeme Daten verschieben
• ob das Expositionsrisiko zunimmt

Identitätsmanagement ohne Datenkontext ist unvollständig.

Sicherheitsteams benötigen Einblick in:

• Entdeckung und Klassifizierung von Daten
• Identitäts- und Zugriffsmanagement
• Aktivitäts- und Bewegungsüberwachung
• Sichtbarkeit der KI-Nutzung
• Maschinenidentitätsverhalten
• Risikopriorisierung

Das ist die Richtung, in die sich die Identitätssicherheit in Unternehmen entwickelt.

Wie BigID Organisationen bei der Steuerung von Risiken im Zusammenhang mit nicht-menschlichen Identitäten 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 nicht-menschliche Identitäten 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 nicht-menschlich sein.

Künstliche Intelligenz wird die Automatisierung in Unternehmensumgebungen weiter beschleunigen.

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

Organisationen, die KI lediglich als Produktivitätssteigerung betrachten, werden den darunterliegenden, umfassenderen Wandel im Bereich der Sicherheit verpassen.

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 zuerst nicht-menschliche Identitäten sichern, werden weitaus besser in der Lage sein, KI in großem Umfang sicher zu steuern.

Häufig gestellte Fragen zur Identitätssicherheit nicht-menschlicher Systeme

Was sind nicht-menschliche Identitäten?

Nicht-menschliche Identitäten sind digitale Identitäten, die von Systemen, Anwendungen, APIs, Workloads, Bots und KI-Agenten anstelle von menschlichen Benutzern verwendet werden.

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

KI-Systeme sind stark auf Maschinenidentitäten angewiesen, um auf Unternehmensdaten, APIs und Workflows zuzugreifen. Unzureichend verwaltete nicht-menschliche Identitäten können erhebliche Sicherheits- und Zugriffsrisiken bergen.

Welche Risiken bergen nicht-menschliche Identitäten?

Zu den häufigsten Risiken gehören übermäßige Berechtigungen, unkontrollierte Anmeldeinformationen, Schatten-KI-Zugriff, API-Offenlegung, verwaiste Konten und unberechtigter Zugriff auf sensible Daten.

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

KI-Agenten und automatisierte Systeme interagieren kontinuierlich mit Unternehmensdaten und -anwendungen, wodurch sich die Anzahl der Maschinenidentitäten und Zugriffspfade, die Unternehmen verwalten müssen, drastisch erhöht.

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, Dienstkonten, APIs, Workloads und KI-Agenten.

Wie trägt BigID zur Sicherung nicht-menschlicher Identitäten bei?

BigID hilft Organisationen dabei, sensible Daten zu entdecken, den Identitätszugriff zu steuern, Aktivitäten zu überwachen, KI-Interaktionen nachzuverfolgen und das Offenlegungsrisiko über menschliche und nicht-menschliche Identitäten hinweg zu reduzieren.

Sichern Sie nicht-menschliche Identitäten, bevor das KI-Risiko eskaliert.

Verstehen Sie, wie KI-Agenten, Servicekonten, APIs und Maschinenidentitäten mit sensiblen Daten in Ihrer Umgebung interagieren.

Identitäts- und KI-Governance erkunden

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.