Organisationen setzen zunehmend KI-Agenten ein, um Fragen zu beantworten, Arbeitsabläufe zu automatisieren, mit Anwendungen zu interagieren, Informationen zu analysieren und Geschäftsaufgaben auszuführen.
Die meisten Organisationen konzentrieren sich auf Steuerung der KI-Modelle hinter diesen Systemen.
Weitaus weniger konzentrieren sich auf die Identitäten regeln diese Systeme erzeugen.
Dadurch entsteht ein zunehmender blinder Fleck.
Sobald KI-Agenten Zugriff auf Anwendungen, SaaS-Plattformen, APIs, Cloud-Umgebungen und sensible Daten erhalten, beginnen sie, ähnlich wie Unternehmensidentitäten zu agieren.
Sie benötigen Genehmigungen.
Sie erben den Zugriff.
Sie führen Handlungen aus.
Sie bergen Risiken.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI benötigen Unternehmen immer häufiger Identity Governance für KI-Agenten und nicht nur Governance für KI-Modelle.
Warum KI-Agenten Identitätsmanagement benötigen: Wichtigste Erkenntnisse
- KI-Agenten agieren zunehmend als Unternehmensidentitäten. Sie greifen auf Systeme zu, rufen Informationen ab, führen Arbeitsabläufe aus und nehmen Aktionen in verschiedenen Geschäftsumgebungen vor.
- Die meisten KI-Agenten erben Berechtigungen. Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und Benutzerrollen bestimmen oft, worauf KI-Agenten zugreifen können.
- KI-Governance und Identitäts-Governance lösen unterschiedliche Probleme. Die Modell-Governance konzentriert sich auf das Verhalten von KI-Systemen, während die Identitäts-Governance den Fokus auf Eigentum, Berechtigungen, Verantwortlichkeit und Zugriff legt.
- Viele Organisationen können die KI-Agenten nicht vollständig erfassen. Die Transparenz hinsichtlich Eigentumsverhältnissen, Berechtigungen, Aktivitäten und der Offenlegung sensibler Daten hinkt oft der Implementierung hinterher.
- KI-Agenten bergen ein identitätsbezogenes Risiko. Übermäßiger Zugriff, vererbte Berechtigungen, Lücken in der Zuständigkeit und die Offenlegung sensibler Daten stellen Herausforderungen für die Unternehmensführung dar.
- AI Identity Governance hilft Organisationen, KI-bedingte Risiken zu reduzieren. Die Entdeckung von KI-Agenten, die Festlegung von Besitzverhältnissen, das Verständnis von Berechtigungen und die Verknüpfung des Zugriffs auf sensible Daten verbessern Transparenz und Kontrolle.
KI-Agenten werden zu Unternehmensidentitäten
Jahrzehntelang konzentrierten sich Identitätsprogramme auf Personen und Systeme.
Unterstellte Organisationen:
- Mitarbeiter
- Auftragnehmer
- Partner
- Anwendungen
- Servicekonten
- Maschinenidentitäten
KI führt eine weitere Identitätskategorie ein.
Moderne KI-Agenten zunehmend:
- Zugriff auf Unternehmenssysteme
- Informationen abrufen
- Arbeitsabläufe ausführen
- Mit Anwendungen interagieren
- Geschäftsvorgänge durchführen
- Mit minimalem menschlichen Eingriff arbeiten.
Je mehr autonome KI wird, je mehr diese Systeme Unternehmensidentitäten ähneln.
Organisationen müssen sie entsprechend regeln.
Warum traditionelle KI-Governance nicht ausreicht
Die meisten KI-Governance-Programme konzentrieren sich auf Modelle, Richtlinien und verantwortungsvolle KI-Praktiken.
Diese Bemühungen bleiben wichtig.
Allerdings beantworten sie nicht viele der operativen Fragen, die für Sicherheitsteams relevant sind.
Worauf sich die KI-Governance konzentriert
- Modellentwicklung
- Verantwortungsvolle AI
- Modellleistung
- Verzerrungsminderung
- Konformitätsanforderungen
- KI-Richtlinien
Was die KI-Governance oft übersieht
- Welche KI-Agenten gibt es?
- Wem gehören sie?
- Welche Berechtigungen sie besitzen
- Auf welche Systeme sie zugreifen
- Welche sensiblen Daten sie erreichen können
- Welche KI-Agenten bergen das größte Risiko?
Dies sind Fragen der Identitätsgovernance.
Wie sich KI-Agenten wie Unternehmensidentitäten verhalten
KI-Agenten weisen zunehmend Ähnlichkeiten mit traditionellen Unternehmensidentitäten auf.
KI-Agenten haben Berechtigungen
KI-Agenten benötigen Berechtigungen, um mit Anwendungen, APIs, Systemen und Daten zu interagieren.
Zugriffssysteme für KI-Agenten
Ähnlich wie Benutzer und Anwendungen greifen KI-Agenten auf Unternehmensressourcen zu, um ihnen zugewiesene Aufgaben auszuführen.
KI-Agenten führen Aktionen aus
Viele KI-Agenten können Arbeitsabläufe initiieren, Informationen abrufen, Datensätze aktualisieren und Geschäftsprozesse auslösen.
KI-Agenten schaffen Risiken
Wenn Berechtigungen, Eigentumsverhältnisse und Aktivitäten nicht transparent sind, schaffen KI-Agenten Herausforderungen für Governance und Sicherheit.
Die vier Identitätsrisiken, die KI-Agenten mit sich bringen
Die meisten KI-Risiken sind keine Modellrisiken.
Viele stellen Identitätsrisiken dar.
Unbekannte KI-Agenten
Organisationen setzen KI-Systeme häufig schneller ein, als sie diese erfassen können.
Ohne Transparenz wird Regierungsführung schwierig.
Übermäßige Berechtigungen
KI-Agenten erhalten oft mehr Zugriffsrechte, als für die Erfüllung ihrer beabsichtigten Funktion erforderlich sind.
Erfahren Sie mehr über übermäßiger Zugriff und seine Rolle im Hinblick auf das KI-Risiko.
Eigentumslücken
Viele Organisationen können nicht eindeutig feststellen, wem bestimmte KI-Agenten gehören.
Ohne Eigentumsverhältnisse sinkt die Verantwortlichkeit.
Offenlegung sensibler Daten
KI-Agenten interagieren zunehmend mit:
- Kundendaten
- Finanzinformationen
- Geistiges Eigentum
- Regulierte Daten
- Geschäftskritische Informationen
Ohne entsprechende Steuerung verstehen Organisationen möglicherweise nicht, auf welche Informationen KI zugreifen kann.
Wie KI-Agenten Berechtigungen erben
Eine der am meisten übersehenen Herausforderungen im Bereich der KI-Governance betrifft die vererbte Zugriffsberechtigung.
Die meisten KI-Agenten erhalten Berechtigungen nicht selbstständig.
Stattdessen erben sie Berechtigungen über bestehende Unternehmenssysteme.
Anwendungen
KI-Copiloten operieren häufig innerhalb von Anwendungen, die bereits über weitreichende Berechtigungen verfügen.
APIs
KI-Systeme interagieren häufig über APIs mit Unternehmensressourcen.
Servicekonten
Automatisierte Arbeitsabläufe basieren üblicherweise auf Dienstkonten mit weitreichenden Berechtigungen.
Maschinenidentitäten
KI-Agenten authentifizieren sich zunehmend über Zertifikate, Token, Geheimnisse und Workload-Identitäten.
Benutzerrollen
Manche KI-Assistenten erben Berechtigungen von den Benutzern, die sie aufrufen.
Erfahren Sie mehr über wie KI-Agenten Berechtigungen erben.
Warum Eigentumsrechte für KI-Agenten wichtig sind
Jeder KI-Agent sollte einen klar identifizierten Besitzer haben.
Eigentum trägt zur Etablierung von Folgendem bei:
- Rechenschaftspflicht
- Verantwortung für die Unternehmensführung
- Zugriffsprüfung Eigentumsrechte
- Risikoübernahme
- Verantwortung für die Sanierung
Ohne Zuständigkeiten fällt es Organisationen oft schwer zu bestimmen, wer Berechtigungen prüfen, Risiken untersuchen oder Änderungen genehmigen soll.
Eigentum ist eine der grundlegenden Voraussetzungen für KI-Identitätsverwaltung.
Erfahren Sie, wie Organisationen ein Netzwerk aufbauen und pflegen können. KI-Identitätsinventar um Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten festzulegen.
Warum sich der Datenkontext auf das KI-Risiko auswirkt
Nicht jeder KI-Agent birgt das gleiche Risiko.
Das Risiko hängt stark von den Daten ab, auf die ein KI-Agent zugreifen kann.
Offenlegung von Kundendaten
KI-Agenten könnten Zugriff auf Kundendatensätze, Supportinformationen und personenbezogene Daten erhalten.
Offenlegung regulierter Daten
Viele KI-Systeme interagieren mit regulierten Informationen, die Datenschutz- und Compliance-Anforderungen unterliegen.
Gefährdung des geistigen Eigentums
KI-Agenten können auf firmeneigene Geschäftsinformationen, Quellcode, Forschungsergebnisse oder Geschäftsgeheimnisse zugreifen.
Offenlegung geschäftskritischer Daten
Der Zugang zu Finanzsystemen, Betriebsdaten und strategischen Informationen kann das Risiko erheblich erhöhen.
Organisationen benötigen Einblick in beides:
- Die KI-Identität
- Die Berechtigungen, die es besitzt
- Die sensiblen Daten, auf die es zugreifen kann
Hier wird Identity Governance zu datenbewusster Governance und deshalb verknüpfen Organisationen zunehmend Identitätssicherheit mit Daten-, Identitäts- und KI-Governance.
Wie KI-Identitätsgovernance in der Praxis aussieht
Eine effektive KI-Identitätsverwaltung umfasst typischerweise mehrere Kernfunktionen.
KI-Agentenerkennung
KI-gestützte Systeme identifizieren Betrieb in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen.
KI-Identitätsinventar
Behalten Sie eine zentrale Inventar der KI-Identitäten, Eigentumsverhältnisse, Berechtigungen und Risiken.
Eigentumsübertragung
Für jede KI-Identität muss Verantwortlichkeit geschaffen werden.
Berechtigungsanalyse
Vererbte Berechtigungen und Zugriffsbeziehungen verstehen.
Zugriffsbewertungen
Überprüfen Sie, ob die KI-Berechtigungen auch langfristig angemessen bleiben.
Risikopriorisierung
Die Sanierungsmaßnahmen sollten sich auf die KI-Identitäten mit dem höchsten Risiko konzentrieren.
Lebenszyklus-Management
KI-Identitäten von der Erstellung bis zur Deaktivierung verwalten.
Ziel ist es nicht einfach nur, KI-Agenten zu finden.
Das Ziel ist, sie zu beherrschen.
KI-Identitätsverwaltung vs. KI-Zugriffsverwaltung
Diese Disziplinen sind eng miteinander verwandt, lösen aber unterschiedliche Probleme.
KI-Identitätsverwaltung
Der Fokus liegt auf der Identität selbst.
Zu den Fragen gehören:
- Welche KI-Identitäten existieren?
- Wem gehören sie?
- Wie werden sie regiert?
- Welches Risiko bergen sie?
AI Access Governance
Der Fokus liegt darauf, worauf KI-Identitäten Zugriff haben.
Zu den Fragen gehören:
- Welche Berechtigungen gibt es?
- Welche Berechtigungen sind übertrieben?
- Auf welche sensiblen Daten kann KI zugreifen?
- Welche Zugangswege bergen Risiken?
Identity Governance konzentriert sich auf die Identität.
Die Zugangssteuerung konzentriert sich auf die Offenlegung von Informationen.
Organisationen benötigen beides.
Wie BigID bei der Steuerung von KI-Agenten hilft
BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung, Inventarisierung, Steuerung und Verwaltung von KI-Agenten in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen.
Mit BigID können Organisationen:
- Entdecken Sie KI-Agenten und KI-gestützte Systeme
- KI-Identitätsinventare erstellen
- Eigentumsverhältnisse begründen
- Vererbte Berechtigungen verstehen
- Identifizieren Sie übermäßigen Zugriff
- Verbindung von KI-Agenten mit sensiblen Daten
- Priorisierung des KI-Identitätsrisikos
- Unterstützung von KI-Identitätsgovernance-Programmen
BigID verknüpft KI-Identitäten, Berechtigungen, Eigentumsverhältnisse, Aktivitäten und die Offenlegung sensibler Daten, sodass Unternehmen KI-Agenten mit größerer Transparenz und Kontrolle steuern können.
Häufig gestellte Fragen: Warum KI-Agenten Identitätsverwaltung benötigen
Warum benötigen KI-Agenten Identitätsmanagement?
KI-Agenten benötigen Identity Governance, da sie auf Systeme zugreifen, Berechtigungen erben, mit sensiblen Daten interagieren und Aktionen in unternehmensweiten Umgebungen durchführen.
Gelten KI-Agenten als Identitäten?
Viele KI-Agenten agieren als Unternehmensidentitäten, da sie über Berechtigungen verfügen, auf Ressourcen zugreifen und Aktionen innerhalb von Geschäftssystemen durchführen.
Wie erben KI-Agenten Berechtigungen?
KI-Agenten erben Berechtigungen üblicherweise über Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und Benutzerrollen.
Welche Risiken bergen KI-Agenten?
Zu den häufigsten Risiken gehören übermäßiger Zugriff, Lücken in der Eigentumsstruktur, unbekannte KI-Agenten, vererbte Berechtigungen und die Offenlegung sensibler Daten.
Was ist KI-Identitätsgovernance?
AI Identity Governance unterstützt Organisationen dabei, KI-gestützte Identitäten während ihres gesamten Lebenszyklus zu entdecken, zu steuern, zu überwachen und zu verwalten.
Wie hilft BigID bei der Steuerung von KI-Agenten?
BigID hilft Organisationen dabei, KI-Agenten zu entdecken, die Zuständigkeiten festzulegen, Berechtigungen zu verstehen, die Offenlegung sensibler Daten zu verknüpfen und KI-bedingte Risiken zu reduzieren.
KI-Agenten steuern, bevor sie zu einem unsichtbaren Risiko werden
KI-Agenten agieren zunehmend als Unternehmensidentitäten mit Zugriff auf Anwendungen, Systeme und sensible Daten. BigID unterstützt Unternehmen dabei, KI-Identitäten zu erkennen, vererbte Berechtigungen zu verstehen, die Zuständigkeiten festzulegen und KI-bedingte Risiken durch KI-Identitäts-Governance zu reduzieren.
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