Was ist eine KI-Identität? KI-Identitätsrisiken und Governance verstehen

Was ist eine KI-Identität?

KI-Systeme entwickeln sich rasant von Werkzeugen zu aktiven Teilnehmern.

Moderne KI-Agenten, Copiloten, autonome Arbeitsabläufe und LLM-gestützte Anwendungen interagieren zunehmend mit Systemen, greifen auf Daten zu, treffen Entscheidungen und führen Aktionen in Unternehmensumgebungen aus. Um diese Funktionen auszuführen, benötigen sie Berechtigungen, Anmeldeinformationen und Zugriffsrechte.

In der Praxis bedeutet das, dass viele KI-Systeme als Identitäten fungieren.

Eine KI-Identität ist eine digitale Identität, die mit einem KI-gestützten System verknüpft ist und auf Anwendungen, Systeme, Dienste oder Daten zugreift. Wie Benutzer, Anwendungen und Dienstkonten erhalten auch KI-Identitäten Berechtigungen, die festlegen, worauf sie zugreifen und welche Aktionen sie ausführen können.

Da Unternehmen die Einführung von KI beschleunigen, wird das Verständnis und die Steuerung von KI-Identitäten zu einer grundlegenden Voraussetzung für Sicherheit, Compliance und Risikomanagement.

Warum KI-Identitäten wichtig sind

Traditionelle Identitätsprogramme konzentrieren sich in erster Linie auf menschliche Nutzer und nicht-menschliche Identitäten wie beispielsweise Anwendungen, Dienstkonten und Maschinenidentitäten.

Künstliche Intelligenz stellt uns vor neue Herausforderungen.

Viele KI-Systeme arbeiten zunehmend autonom und übernehmen dabei Berechtigungen aus bestehenden Unternehmensumgebungen.

Mit zunehmender Verbreitung von KI müssen Unternehmen Folgendes verstehen:

• Welche KI-Identitäten existieren
• Wem gehören sie?
• Welche Berechtigungen sie erben
• Auf welche Systeme sie zugreifen
• Welche sensiblen Daten sie erreichen können
• Welche Aktionen sie durchführen können

Ohne Transparenz hinsichtlich der Identitäten von KI-Systemen schaffen Organisationen neue blinde Flecken in ihrer Governance.

Die Steuerung von KI beginnt mit dem Verständnis, welche KI-Identitäten existieren, welche Berechtigungen sie erben und auf welche Daten sie zugreifen können.

Wie KI-Identitäten Berechtigungen erben

Eines der am meisten übersehenen KI-Sicherheitsrisiken ist geerbter Zugriff.

Die meisten KI-Systeme erhalten Berechtigungen nicht selbstständig. Stattdessen erben sie den Zugriff durch:

Verbundene Anwendungen

KI-Assistenten sind häufig in Kollaborationsplattformen, Produktivitätssuiten, CRM-Systemen und Geschäftsanwendungen integriert.

APIs

Viele KI-Tools interagieren mit Unternehmenssystemen über APIs, die bereits über erweiterte Berechtigungen verfügen.

Servicekonten

KI-Workflows basieren häufig auf Servicekonten, die einen umfassenden Zugriff auf verschiedene Systeme ermöglichen.

Vorhandene Benutzerrollen

KI-Copiloten erben häufig Berechtigungen von den Benutzern, die sie aufrufen.

Maschinenidentitäten

KI-Agenten arbeiten zunehmend mit Zertifikaten, Workloads, Token und maschinenbasierten Anmeldeinformationen.

Infolgedessen erhalten KI-Identitäten häufig Zugriffsrechte, die über ihren eigentlichen Geschäftszweck hinausgehen.

Die KI-Identitätsrisiken, die Organisationen oft übersehen

Die meisten Diskussionen über KI-Governance konzentrieren sich auf Modelle, Ergebnisse und verantwortungsvolle KI.

Das größere operationelle Risiko liegt oft woanders.

Unbekannte KI-Identitäten

Organisationen setzen häufig KI-Tools ein, ohne ein Verzeichnis der KI-gestützten Identitäten zu führen.

Übermäßige Berechtigungen

KI-Systeme können einen umfassenden Zugriff auf Anwendungen, Cloud-Dienste, Datenbanken und Kollaborationsplattformen erhalten.

Mangelndes Eigentum

Viele Organisationen können nicht feststellen, wem bestimmte KI-Agenten, Arbeitsabläufe oder autonome Systeme gehören.

Ohne klare Zuständigkeiten fällt es Organisationen schwer, Berechtigungen zu überprüfen, den Geschäftsbedarf zu bestätigen oder die Verantwortlichkeit festzustellen, wenn KI-Systeme Sicherheits- oder Compliance-Bedenken hervorrufen.

Offenlegung versteckter sensibler Daten

KI-Systeme können ohne zentrale Kontrolle auf regulierte, vertrauliche oder geschäftskritische Informationen zugreifen.

KI-Identitäts-Wucher

Da Unternehmen mit KI experimentieren, wächst die Zahl der KI-gestützten Identitäten in allen Umgebungen rasant an.

Ohne gute Steuerung nimmt die Transparenz ab, während das Risiko zunimmt.

KI-Identitäten vs. menschliche Identitäten

Sowohl KI-Identitäten als auch menschliche Identitäten benötigen eine Steuerung, funktionieren aber sehr unterschiedlich.

Menschliche Identitäten repräsentieren Mitarbeiter, Auftragnehmer, Partner und andere Personen, die auf Unternehmenssysteme zugreifen, um ihre Arbeit zu erledigen. Organisationen wissen in der Regel, wem diese Identitäten gehören, welche Rollen sie ausüben und wie sie verwaltet werden sollen.

KI-Identitäten repräsentieren KI-gestützte Systeme wie Agenten, Copiloten, autonome Arbeitsabläufe und LLM-basierte Anwendungen. Im Gegensatz zu menschlichen Nutzern können KI-Identitäten kontinuierlich arbeiten, gleichzeitig mit mehreren Systemen interagieren und Aktionen ohne direkte menschliche Intervention ausführen.

Menschliche Identitäten folgen im Allgemeinen vorhersehbaren Arbeitsmustern und etablierten Governance-Prozessen. KI-Identitäten erben häufig Berechtigungen von Anwendungen, Dienstkonten, APIs und Maschinenidentitäten, was die Festlegung von Eigentumsrechten und Verantwortlichkeiten erschwert.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI müssen Unternehmen die Identitätsverwaltung über menschliche Benutzer hinaus auf KI-gestützte Identitäten ausweiten, die auf Systeme zugreifen, Arbeitsabläufe ausführen und mit sensiblen Daten interagieren.

Hauptunterschiede

Menschliche Identitäten

• Vertretung von Mitarbeitern, Auftragnehmern und Geschäftsanwendern
• Handeln durch menschliche Entscheidungsfindung
• Üblicherweise folgen sie etablierten Arbeitsmustern
• In der Regel gibt es klare Zuständigkeits- und Verantwortlichkeitsverhältnisse.
• Gesteuert durch ausgereifte Identitätsmanagementprozesse

KI-Identitäten

• KI-Agenten, Copiloten und autonome Systeme repräsentieren
• Kann selbstständig ohne direkte menschliche Beteiligung funktionieren.
• Kann kontinuierlich über mehrere Umgebungen hinweg ausgeführt werden.
• Oftmals werden Berechtigungen von bestehenden Systemen übernommen.
• Häufig fehlen klare Eigentums- und Kontrollmechanismen.

Organisationen benötigen zunehmend Governance-Strategien, die sowohl menschliche als auch KI-Identitäten berücksichtigen, um Risiken zu reduzieren und die Transparenz bei der zunehmenden Verbreitung von KI zu gewährleisten.

KI-Identitäten vs. Maschinenidentitäten

KI-Identitäten und Maschinenidentitäten sind eng verwandt, aber nicht identisch.

Maschinenidentitäten sichern Systeme, Workloads, Anwendungen, Zertifikate und Infrastruktur.

KI-Identitäten repräsentieren KI-gestützte Systeme, die in der Lage sind, mit Unternehmensressourcen zu interagieren und Entscheidungen auf der Grundlage von Anweisungen, Modellen oder Arbeitsabläufen zu treffen.

Viele KI-Systeme benötigen Maschinenidentitäten zur Authentifizierung und für den Betrieb.

Das heisst KI-Identitätsverwaltung und Maschinenidentitätssicherheit arbeiten oft zusammen.

Warum traditionelle Identitätspolitik nicht ausreicht

Die meisten Identity-Governance-Programme wurden entwickelt, bevor KI zum Standard in Unternehmen wurde.

Traditionelle Identity-Governance-Programme wurden für die Verwaltung von Personen, Rollen und Anwendungen entwickelt, nicht für autonome Systeme, die in der Lage sind, unabhängig in Unternehmensumgebungen zu agieren.

Traditionelle Ansätze haben oft Schwierigkeiten, folgende Fragen zu beantworten:

• Welche KI-Identitäten existieren?
• Welche Berechtigungen gehören KI-Systemen?
• Welche KI-Agenten greifen auf sensible Daten zu?
• Wem gehören KI-Identitäten?
• Welche KI-Systeme bergen das größte Risiko?

Ohne dedizierte Governance-Funktionen werden KI-Identitäten schwer zu überwachen und zu kontrollieren.

Was ist KI-Identitätsgovernance?

AI Identity Governance unterstützt Organisationen dabei, KI-gestützte Identitäten während ihres gesamten Lebenszyklus zu entdecken, zu überwachen, zu steuern und zu verwalten.

Dies umfasst:

• KI-Identitätserkennung
• KI-Bestandsverwaltung
• KI-Besitzverfolgung
• Berechtigungsverwaltung
• Zugriffsbewertungen
• Aktivitätsüberwachung
• Risikopriorisierung
• Analyse der Offenlegung sensibler Daten

Eine effektive KI-Identitätssteuerung hilft Unternehmen nicht nur zu verstehen, wo KI vorhanden ist, sondern auch, wie KI innerhalb des Unternehmens funktioniert.

Warum der Datenkontext wichtig ist

Nicht jede KI-Identität birgt das gleiche Risiko.

Ein KI-Assistent, der auf öffentliche Dokumente zugreift, gibt nur wenig Anlass zur Sorge.

Ein autonomer KI-Agent mit Zugriff auf Kundendatensätze, Finanzsysteme, geistiges Eigentum oder regulierte Daten schafft ein ganz anderes Maß an Gefährdung.

Organisationen benötigen Transparenz sowohl hinsichtlich KI-Identitäten als auch der sensiblen Daten, auf die diese zugreifen können, was die KI-Identitätsgovernance und AI Access Governance Komplementäre Disziplinen.

Das Verständnis der KI-Identität ohne Berücksichtigung der Sensibilität der Daten, auf die sie zugreifen kann, liefert nur einen Teil des Risikobildes.

Der Datenkontext hilft Sicherheitsteams dabei, Prioritäten bei der Behebung von Mängeln, Governance-Entscheidungen und Maßnahmen zur Risikominderung festzulegen.

Wie BigID bei der Verwaltung von KI-Identitäten hilft

BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung und Verwaltung von KI-Identitäten in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen.

Mit BigID können Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Identitäten und KI-gestützte Systeme
• Erstellen Sie ein Verzeichnis von KI-Agenten und Kopiloten
• Vererbte Berechtigungen verstehen
• Identifizieren Sie übermäßigen KI-Zugriff
• Verknüpfung von KI-Identitäten mit sensiblen Daten
• Priorisierung des KI-Identitätsrisikos
• Stärkung der KI-Governance-Programme
• Reduzierung KI-bedingter Sicherheits- und Compliance-Risiken

BigID verknüpft KI-Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten und sensible Daten, sodass Unternehmen KI-Systeme mit größerer Transparenz und Kontrolle steuern können.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Identität

Was ist eine KI-Identität?

Eine KI-Identität ist eine digitale Identität, die mit einem KI-gestützten System verknüpft ist, das auf Anwendungen, Systeme, Dienste oder Daten zugreift.

Warum bergen KI-Identitäten Risiken?

KI-Identitäten erben Berechtigungen häufig über Anwendungen, APIs, Dienstkonten und Maschinenidentitäten. Ohne entsprechende Governance verstehen Organisationen möglicherweise nicht, auf welche KI-Systeme zugreifen oder welche Aktionen sie ausführen können.

Sind KI-Identitäten dasselbe wie Maschinenidentitäten?

Nein. Maschinenidentitäten authentifizieren Systeme und Infrastrukturen. KI-Identitäten repräsentieren KI-gestützte Systeme, die mit Unternehmensressourcen interagieren und autonom agieren können.

Was ist KI-Identitätsgovernance?

AI Identity Governance ist die Praxis, KI-gestützte Identitäten während ihres gesamten Lebenszyklus zu entdecken, zu überwachen, zu steuern und zu verwalten.

Warum ist KI-Identitätsgovernance wichtig?

AI Identity Governance hilft Organisationen zu verstehen, welche KI-Identitäten existieren, welche Berechtigungen sie erben, auf welche sensiblen Daten sie zugreifen und wie sich KI-bedingte Risiken reduzieren lassen.

Wie bauen Organisationen ein KI-Identitätsinventar auf?

Unternehmen erstellen ein KI-Identitätsinventar, indem sie KI-Agenten, Copiloten, autonome Workflows, KI-fähige Anwendungen und andere KI-gestützte Systeme in ihren Unternehmensumgebungen identifizieren. Ein effektives Inventarmanagement trägt zu Transparenz, Verantwortlichkeit und Governance bei.

KI-Identitäten kontrollieren, bevor sie angreifbar werden

KI-Agenten, Copiloten, autonome Workflows und LLM-basierte Anwendungen agieren zunehmend als Identitäten in Unternehmensumgebungen. BigID unterstützt Unternehmen dabei, KI-Identitäten zu erkennen, vererbte Berechtigungen zu verstehen, den KI-Zugriff auf sensible Daten zu verknüpfen und KI-bedingte Risiken durch datenbasierte Identitätsverwaltung zu reduzieren.

KI-Identitätsgovernance in der Praxis sehen

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.