AI Identity Governance: Govern AI Identities & Access Risk

KI-Identitäten werden zu Unternehmensidentitäten

KI-Agenten entwickeln sich rasant zu einer neuen Klasse von Unternehmensidentitäten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Nutzern können KI-Agenten autonom agieren, Entscheidungen treffen, mit Systemen interagieren, Arbeitsabläufe ausführen und auf Daten zugreifen, ohne dass ein direkter menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Da Unternehmen Copiloten, KI-Assistenten, autonome Arbeitsabläufe und LLM-gestützte Anwendungen einsetzen, benötigen Sicherheitsteams Einblick in die in ihrer Umgebung operierenden KI-Identitäten, die von ihnen geerbten Berechtigungen und die von ihnen ausführbaren Aktionen.

Viele Organisationen können zwar Benutzer und Servicekonten inventarisieren, verfügen aber nicht über Kontrollmechanismen für KI-Identitäten.

Ohne eine KI-Identitätsgovernance können Organisationen die unkontrollierte Ausbreitung von KI-Identitäten nicht effektiv steuern, die Verantwortlichkeit nicht durchsetzen und nicht regeln, wie KI-Systeme mit Unternehmensressourcen interagieren.

Die Steuerung von KI beginnt mit dem Verständnis und der Kontrolle von KI-Identitäten.

Diagram showing AI agents, copilots, LLM-powered applications, APIs, service accounts, and machine identities connected to sensitive enterprise data across cloud, SaaS, and AI environments.

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.

Zu den KI-Identitäten gehören:

KI-Agenten
KI-Copiloten
autonome Arbeitsabläufe
KI-gestützte Anwendungen
KI-Dienstkonten
LLM-gestützte Assistenten
agentenbasierte KI-Systeme

KI-gestützte Identitätsverwaltung hilft Organisationen:

KI-Identitäten entdecken
Inventar-KI-Systeme
KI-Berechtigungen verstehen
Änderungen im Lebenszyklus von KI steuern
KI-Aktivität überwachen
Rechenschaftspflicht durchsetzen
Reduzierung des KI-Identitätsrisikos

Im Gegensatz zu traditionellen KI-Governance-Programmen, die sich auf Modelle und Richtlinien konzentrieren, fokussiert sich AI Identity Governance auf die Identitäten, die KI-Systeme erstellen, und die Berechtigungen, die sie erben.

Jedes autonom operierende KI-System sollte als Identität verwaltet werden.

Warum das Identitätsrisiko durch KI immer schneller wächst

KI-Agenten operieren systemübergreifend.

Moderne KI-Systeme interagieren gleichzeitig mit mehreren Anwendungen, Datenbanken, Cloud-Plattformen, APIs und Kollaborationsumgebungen.

KI-Berechtigungen erweitern sich rasant
Vernetzte Systeme erhöhen die Exposition
KI-Workflows schaffen neue Zugriffswege

KI übernimmt bestehende Zugriffsmodelle

Viele KI-Systeme erhalten Berechtigungen über Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und bestehende Benutzerrollen.

Übermäßige Berechtigungsübertragung an KI
Sensible Daten werden zugänglich
Die veralteten Kontrollmechanismen können kaum noch mithalten.

KI-Governance mangelt es oft an Datenkontext

Viele Organisationen überwachen die Nutzung von KI, ohne zu verstehen, auf welche sensiblen Daten KI-Systeme tatsächlich zugreifen können.

Die Enthüllung bleibt verborgen
Die Priorisierung von Risiken wird schwierig
KI-Governance-Programme arbeiten mit blinden Flecken.

KI-Identitäten brauchen Governance, nicht nur Transparenz.

Viele Organisationen wissen, dass KI-Tools in ihrer Umgebung existieren.

Weitaus weniger Menschen verstehen, wie viele KI-Identitäten über Anwendungen, Cloud-Dienste, APIs, Arbeitsabläufe und Unternehmenssysteme hinweg funktionieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI müssen Organisationen grundlegende Fragen der Unternehmensführung beantworten:

Welche KI-Identitäten existieren?
Wer hat sie genehmigt?
Welche Berechtigungen erben sie?
Welche Aktionen können sie ausführen?
Wem gehören sie?
Sind sie noch erforderlich?

AI Identity Governance schafft Verantwortlichkeit, Eigentumsrechte, Transparenz und Kontrolle über die wachsende Anzahl KI-gestützter Identitäten.

Ohne die Kontrolle von KI-Identitäten lässt sich das Risiko von KI nicht steuern.

Wie BigID bei der Verwaltung von KI-Identitäten hilft

KI-Identitäten entdecken und inventarisieren

Pflegen Sie ein ständig aktualisiertes Inventar von KI-Agenten, Copiloten, autonomen Arbeitsabläufen, KI-fähigen Anwendungen und maschinengesteuerten Identitäten.

KI-Identitäten entdecken und inventarisieren →

Lebenszyklus der KI-Identität steuern

Verfolgen Sie die Erstellung von KI-Identitäten, Eigentümerwechsel, Vererbung von Berechtigungen, Aktivitäten und die Außerbetriebnahme während des gesamten KI-Lebenszyklus.

KI-Identitäten verwalten →

Identifizieren Sie übermäßige KI-Berechtigungen

Unnötige KI-Privilegien aufdecken, die die Gefährdung erhöhen und Risiken schaffen.

Expositionsrisiko reduzieren →

KI-Risiken priorisieren

Die Maßnahmen zur Behebung der Sicherheitslücken sollten sich auf KI-Identitäten konzentrieren, die regulierte, vertrauliche und geschäftskritische Daten offenlegen.

KI-Risiken beheben →

Unterstützung von KI-Governance-Programmen

Stärkung von Initiativen in den Bereichen KI-Sicherheit, Compliance, Risikomanagement und Governance durch eine einheitliche Plattform.

Priorisierung der KI-Governance →

Traditionelle KI-Governance verwaltet Modelle. BigID verwaltet KI-Identitäten.

Die meisten Tools zur KI-Governance konzentrieren sich auf Modelle, Richtlinien und Nutzung. BigID verknüpft KI-Identitäten direkt mit sensiblen Daten, sodass Teams den Zugriff steuern können, der ein reales Risiko darstellt.

Traditionelle KI-Governance

Modellzentrierte Aufsicht Der Fokus liegt auf KI-Modellen und -Richtlinien, nicht aber darauf, welche Identitäten Zugriff auf sensible Daten haben.
Kontext der eingeschränkten Identität Schwierigkeiten bei der Zuordnung von KI-Agenten, Copiloten, Anwendungen, Servicekonten und APIs zu realen Zugriffsrisiken.
Unvollständige Datenoffenlegung Es lässt sich nicht eindeutig nachweisen, auf welche regulierten, vertraulichen oder geschäftskritischen Daten KI-Identitäten zugreifen können.
Isolierte KI-Risikosignale Trennt die Nutzung von KI von Identität, Berechtigungen, Datensensibilität und Aktivitätskontext.
Statische Governance-Kontrollen Kann mit autonomen Arbeitsabläufen, KI-Agenten und maschinengesteuerten Zugriffsänderungen nicht Schritt halten.

BigID KI-Identitätsverwaltung

KI-Identitätserkennung Findet KI-Agenten, Copiloten, LLM-gestützte Anwendungen, APIs, Servicekonten und autonome Arbeitsabläufe.
datenbewusstes KI-Risiko Verbindet KI-Identitäten direkt mit sensiblen, regulierten und geschäftskritischen Daten.
Einheitlicher Zugriffskontext Korreliert KI-Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten, Systeme und Datensensibilität über verschiedene Umgebungen hinweg.
Expositionsbasierte Priorisierung Hebt KI-Identitäten hervor, die den größten Nutzen in Bezug auf Sicherheit, Compliance und Geschäftserfolg bieten.
KI-Governance nach dem Prinzip der minimalen Berechtigungen Hilft Teams dabei, übermäßige KI-Berechtigungen zu reduzieren und den maschinengesteuerten Zugriff mit Datenkontext zu steuern.

Anwendungsfälle für KI-basierte Identitätsverwaltung

Erstellen Sie ein KI-Identitätsinventar

Entdecken Sie KI-Agenten, Copiloten, autonome Arbeitsabläufe und KI-gestützte Anwendungen, die im gesamten Unternehmen zum Einsatz kommen.

Sichere KI-Copiloten

Verstehen Sie, wie KI-Assistenten auf sensible Unternehmensdaten zugreifen und wo Sicherheitslücken bestehen.

Reduzieren Sie übermäßige KI-Berechtigungen

Identifizieren Sie unnötige Zugriffsrechte, die über Anwendungen, APIs und Dienstkonten vererbt werden.

KI-Identitätsverantwortlichkeit etablieren

Die Governance-Bemühungen sollten sich auf KI-Systeme konzentrieren, die Zugriff auf regulierte und geschäftskritische Informationen haben.

Stärkung der KI-Sicherheitsprogramme

Verbesserung der Transparenz, Verantwortlichkeit und Steuerung von KI-Identitäten im gesamten Unternehmen.

Eine Herausforderung im Bereich der KI-Governance. Mehrere Verantwortliche.

CISOs

Reduzierung des KI-bedingten Identitätsrisikos und Verbesserung der Transparenz hinsichtlich der Offenlegung sensibler Daten.

Führungskräfte im Bereich KI-Governance

Schaffung von Governance-, Eigentums-, Rechenschafts- und Aufsichtsstrukturen für die im gesamten Unternehmen eingesetzten KI-Agenten.

IAM-Teams

Die Praktiken der Identitätsverwaltung sollten auf KI-gestützte Identitäten und nicht-menschliche Zugriffe ausgeweitet werden.

Datensicherheitsteams

Verknüpfen Sie KI-Aktivitäten und Berechtigungen direkt mit der Offenlegung sensibler Daten.

Risiko- und Compliance-Teams

Unterstützen Sie Initiativen zur Steuerung von KI-Systemen durch messbare Transparenz und Verantwortlichkeit.

Vertiefen Sie Ihr Verständnis von KI-Identitätsgovernance

Lernen, Bewerten, Handeln.

AI Access Governance

Steuern Sie, wie KI-Systeme in Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen auf sensible Unternehmensdaten zugreifen.

Gehe tiefer →

Identitätssicherheit nicht-menschlicher Systeme

Sichern Sie maschinengesteuerte Identitäten, Servicekonten, APIs, Workloads und automatisierte Systeme.

Gehe tiefer →

Maschinenidentitätssicherheit

Verschaffen Sie sich Einblick in Zertifikate, Workloads, Servicekonten und Zugriffsrisiken von Maschinen.

Gehe tiefer →

Häufig gestellte Fragen zur KI-Identitätsverwaltung

Was ist KI-Identitätsgovernance?

AI Identity Governance hilft Unternehmen dabei, Risiken im Zusammenhang mit KI-gestützten Identitäten und deren Zugriff auf Unternehmensdaten zu erkennen, zu steuern und zu reduzieren.

Warum benötigen KI-Identitäten eine Steuerung?

KI-Systeme arbeiten zunehmend autonom und erben häufig Berechtigungen, die sensible Daten offenlegen. Governance trägt dazu bei, unnötige Zugriffe zu reduzieren und die Transparenz zu verbessern.

Was sind KI-Identitäten?

Zu den KI-Identitäten gehören KI-Agenten, Copiloten, autonome Systeme, LLM-gestützte Anwendungen, KI-Dienstkonten und KI-fähige Arbeitsabläufe.

Wie trägt BigID zur Steuerung von KI-Identitäten bei?

BigID entdeckt KI-Identitäten, verknüpft sie mit der Offenlegung sensibler Daten, identifiziert übermäßige Berechtigungen und priorisiert KI-Risiken.

Worin unterscheiden sich KI-Identitäten von menschlichen Identitäten?

KI-Identitäten repräsentieren autonome oder maschinengesteuerte Entitäten, die ohne direkte menschliche Beteiligung mit Systemen und Daten interagieren. Beispiele hierfür sind KI-Agenten, Copiloten, autonome Arbeitsabläufe, KI-Servicekonten und LLM-basierte Anwendungen. Organisationen sollten KI-Identitäten ebenso wie menschliche und nicht-menschliche Identitäten verwalten, um Sicherheits- und Betriebsrisiken zu minimieren.

Worin besteht der Unterschied zwischen KI-Governance und KI-Identitäts-Governance?

KI-Governance befasst sich allgemein mit KI-Richtlinien, -Modellen und deren Überwachung. KI-Identitäts-Governance konzentriert sich speziell auf KI-Identitäten, Berechtigungen, Zugriffsrechte und die Offenlegung sensibler Daten.

Wie bauen Organisationen ein KI-Identitätsinventar auf?

Organisationen erstellen ein KI-Identitätsinventar, indem sie KI-Agenten, Copiloten, autonome Workflows, KI-fähige Anwendungen, KI-Dienstkonten und maschinengesteuerte Identitäten in ihren Unternehmensumgebungen identifizieren. Governance beginnt mit dem Verständnis, welche KI-Identitäten existieren, wem sie gehören und welche Berechtigungen sie erben.

KI-Identitäten kontrollieren, bevor sie angreifbar werden

BigID unterstützt Unternehmen dabei, KI-Identitäten zu erkennen, den KI-Zugriff zu steuern, die Offenlegung sensibler Daten zu priorisieren und KI-bedingte Identitätsrisiken in Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen zu reduzieren.

Demo anfordern