In der Physik beschreibt das “Dreikörperproblem”, wie die Bewegung dreier Himmelskörper – wie Erde, Mond und Sonne – durch ihre gegenseitigen Gravitationskräfte unvorhersehbar wird. Jeder Körper beeinflusst die anderen auf komplexe und oft chaotische Weise.
Heutige Unternehmen stehen vor einer ähnlichen Dynamik, nur dass die Kräfte nicht planetarischer Natur sind. Sie sind Daten, Identität und KI.
Jeder einzelne Faktor ist für sich genommen schon wirkungsvoll. Zusammen bilden sie ein neues Gravitationssystem für moderne Sicherheit und Regierungsführung – unberechenbar, voneinander abhängig und voller Risiken.
Identität: Der ursprüngliche Risikovektor
Nahezu jedem Datenleck oder Verstoß gegen Compliance-Vorschriften liegt eine grundlegende Ursache zugrunde: Wer hat Zugriff auf was?.
Unbefugt oder übermäßig privilegierter Zugang Dies bleibt eine der größten Sicherheitslücken in Unternehmen. Mitarbeiter, Auftragnehmer und externe Nutzer haben oft weit mehr Zugriff auf sensible Daten, als sie benötigen. Die Verwaltung dieser Vielzahl von Berechtigungen hat zur Entstehung ganzer Sicherheitskategorien geführt: Datensicherheits-Statusmanagement (DSPM), Datenverlustprävention (DLP), Datenaktivitätsüberwachung (DAMM)und Datenzugriffs-Governance (DAG) – wobei sich jeder mit einer anderen Dimension des Problems auseinandersetzt:
- DSPM hilft dabei, herauszufinden, wo sensible Daten gespeichert sind und wer darauf zugreifen kann.
- DLP überwacht den Datenfluss und verhindert, dass Daten die genehmigten Grenzen verlassen.
- DAMM beobachtet, wie Benutzer mit Daten in Bewegung interagieren – sie fragen sie ab, sehen sie sich an oder kopieren sie.
- DAG Regelt die Zugriffsrechte so, dass der Zugang dem Prinzip der minimalen Privilegien entspricht.
Jeder Fokus liegt auf einem anderen Aspekt des Identitätsrisikos. Der rote Faden ist jedoch klar: Sicherheit beginnt damit, zu verstehen, wer Zugriff hat und wie dieser Zugriff genutzt wird.
Daten: Das versteckte Risiko hinter KI
Im Zeitalter der generativen KI, Die Daten selbst sind zum Risikofaktor geworden.
Wenn Organisationen große Sprachmodelle trainieren oder die abrufgestützte Generierung einsetzen (LAPPENBei Systemen können sensible Daten – ob beabsichtigt oder unbeabsichtigt – in KI-Pipelines gelangen. Sobald diese Daten in Modellparametern oder Vektorspeichern eingebettet sind, lassen sie sich nur schwer, wenn nicht gar unmöglich, wieder eindämmen.
Sensible Informationen, die ihren Weg in ein KI-Modell können auf unvorhersehbare Weise wieder auftauchen: durch Eingabeaufforderungen, Ausgaben oder sogar nachgelagerte Agenten, die das Modell wiederverwenden.
Die Herausforderung besteht nicht nur darin Modellschwachstellen – Es geht um Datenexposition in einem gewaltigen Ausmaß.
KI: Die neue Zugriffsschicht
KI ist nicht länger nur ein Werkzeug; sie ist ein Teilnehmer beim Datenzugriff.
Jede Eingabeaufforderung, jeder Copilot oder jeder autonome Assistent repräsentiert eine neue Art von Identität – eine agentisch Identität – mit der Fähigkeit, im Auftrag von Menschen Informationen zu lesen, zu schreiben und zu generieren. Diese nicht-menschlichen Akteure können sich mit Unternehmensdatenspeichern verbinden, API-Aufrufe tätigen und in Echtzeit Entscheidungen treffen.
Organisationen müssen nicht nur verwalten und überwachen menschliche Identitäten, aber auch nicht-menschliche Agenten – die jeweils Authentifizierung, Autorisierung und kontinuierliche Überwachung erfordern. Dieselben Prinzipien, die für Benutzer gelten, werden bald auch für KI gelten.
Das Dreikörper-Sicherheitsproblem
Wenn Daten, Identität und KI interagieren, entsteht eine Rückkopplungsschleife, die schwer vorherzusagen oder zu kontrollieren ist:
- Menschen und Agenten greifen direkt und indirekt über KI auf Daten zu.
- KI-Systeme werden mit Unternehmensdaten trainiert, die sensible Informationen enthalten können.
- Modelle und Agenten können diese Daten wiederum mit anderen Menschen oder anderen KIs teilen.
Es handelt sich um ein geschlossenes Ökosystem aus Zugriff, Offenlegung und Verstärkung – ein Drei-Körper-Problem für moderne Sicherheitsteams.
Wie beim Newtonschen Modell ist das System von Natur aus instabil. Verändert man eine Variable – etwa den Zugriff entzieht, eine Richtlinie ändert oder ein Modell aktualisiert –, kann dies unvorhersehbare Auswirkungen auf das gesamte System haben.
Lösung für Stabilität: Daten, Identität und KI vereinen
Um Ordnung ins Chaos zu bringen, benötigen Organisationen einen integrierten Ansatz, der diese Bereiche miteinander verbindet, anstatt sie als voneinander getrennte Bereiche zu behandeln.
- Einheitliche Identitätssichtbarkeit: Bilden Sie sowohl den menschlichen als auch den agentenbasierten Zugriff in Daten- und KI-Umgebungen ab.
- Einheitliche Datenintelligenz: Ständig entdecken, klassifizieren, und die Kontrolle über sensible Daten – unabhängig davon, ob diese gespeichert, geteilt oder für KI vektorisiert werden.
- Einheitliche KI-Governance: Definieren Sie, wer (oder was) über KI-Modelle mit Daten interagieren kann und unter welchen Bedingungen.
Diese Konvergenz stellt die nächste Evolutionsstufe dar. Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM) – eine Zukunft, in der Daten-, Identitäts- und KI-Governance Teil eines einzigen, vernetzten Rahmens sind.
Der Weg vor uns
Sicherheit, Compliance und Governance können nicht länger unabhängig voneinander existieren. Jedes dieser Elemente beeinflusst die anderen, und die Vernachlässigung eines dieser Elemente destabilisiert das gesamte System.
Die Unternehmen, die im KI-Zeitalter erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die … Daten, Identität und KI Nicht als voneinander getrennte Herausforderungen, sondern als ein einziges Ökosystem, das gemeinsam gesteuert werden muss. Denn die Lösung des Drei-Komponenten-Problems der modernen Sicherheit besteht nicht darin, das Chaos zu beseitigen, sondern darin, es ins Gleichgewicht zu bringen.
Wie BigID das Drei-Körper-Problem löst
Um Ordnung in das Chaos von Daten, Identität und KI-Risiken zu bringen, bedarf es mehr als Transparenz – es bedarf einer einheitlichen Grundlage für Entdeckung, Governance und Kontrolle. Genau da kommt BigID ins Spiel.
BigID hilft Organisationen Daten und Zugriffe einsehen, verstehen und steuern in allen Bereichen – Cloud, SaaS, On-Premise und KI. Durch die Kombination von tiefgreifender Datenintelligenz mit identitätsbasierter Governance schließt BigID die Lücke zwischen Wer greift zu, auf welche Daten wird zugegriffen?, und wie KI es nutzt.
- Vereinheitlichung von Daten- und Identitätskontext: Sensible Daten werden mit jeder menschlichen und nicht-menschlichen Identität verknüpft, die mit ihnen in Berührung kommt.
- Risiken kontinuierlich bewerten und steuern: Übermäßige Berechtigungen erkennen, Aktivitäten überwachen und automatisch durchsetzen Zugriff mit geringsten Berechtigungen über Daten- und KI-Systeme hinweg.
- Datensicherheit im Zeitalter der KI: Steuern Sie, welche Daten in KI-Modelle einfließen, verhindern Sie die Offenlegung sensibler Daten durch Abfragen oder Datenabruf und schaffen Sie Transparenz hinsichtlich der Modellherkunft und der Trainingspipelines.
- Erweiterung von DSPM auf KI-Sicherheit und Governance: Entwickeln Sie sich von einem traditionellen Data Security Posture Management zu einer einheitlichen Plattform weiter, die Datenermittlung, Zugriffsverwaltung und KI-Risikobewertung miteinander verbindet.
Mit BigID können Unternehmen endlich Daten, Identität und KI gemeinsam verwalten – kontinuierlich, intelligent und in großem Umfang. So schaffen Organisationen ein Gleichgewicht im komplexen Problem der modernen Sicherheit.
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