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KI-Identitätsverwaltung

Govern AI Identities. Reduce Access Risk.

AI agents are rapidly becoming a new class of enterprise identity. As organizations deploy copilots, AI assistants, autonomous workflows, and LLM-powered applications, security teams need visibility into the AI identities operating across their environment, the permissions they inherit, and the actions they can perform.

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

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The New Enterprise Identity

AI Identities Are Becoming Enterprise Identities

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

Unlike traditional users, AI agents can operate autonomously, make decisions, interact with systems, execute workflows, and access data without direct human involvement.

As organizations deploy copilots, AI assistants, autonomous workflows, and LLM-powered applications, security teams need visibility into the AI identities operating across their environment, the permissions they inherit, and the actions they can perform.

Many organizations can inventory users and service accounts but lack governance controls for AI identities. Without AI Identity Governance, organizations cannot effectively manage AI identity sprawl, enforce accountability, or govern how AI systems interact with enterprise resources.

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

Was ist KI-Identitätsgovernance?

Govern AI-Powered Identities Throughout Their Lifecycle

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

AI-Agenten

Autonomous AI systems that can make decisions and perform actions across enterprise environments.

KI-Copiloten

AI-powered assistants embedded into productivity, collaboration, and business applications.

Autonome Arbeitsabläufe

AI-enabled processes that execute tasks and interact with enterprise resources without direct human involvement.

AI-Enabled Applications

Applications that use AI to interact with systems, users, workflows, and enterprise data.

AI Service Accounts

Service and machine identities used by AI applications and workflows to access enterprise resources.

LLM-Powered Assistants

AI assistants that use large language models to retrieve, process, and act on enterprise information.

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

KI-Identitätsrisiko

Why AI Identity Risk Is Growing Faster

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.

Governance Questions

AI Identities Need Governance, Not Just Visibility

Many organizations know AI tools exist inside their environment. Far fewer understand how many AI identities operate across applications, cloud services, APIs, workflows, and enterprise systems.

Welche KI-Identitäten existieren?

Establish visibility into AI agents, copilots, applications, service accounts, and autonomous workflows.

Wer hat sie genehmigt?

Connect AI identities to accountable owners and governance decisions.

Welche Berechtigungen erben sie?

Understand access inherited through applications, APIs, service accounts, and existing roles.

Welche Aktionen können sie ausführen?

Determine what AI identities can retrieve, modify, move, share, or act on across connected systems.

Wem gehören sie?

Establish ownership and accountability for AI-powered identities throughout their lifecycle.

Sind sie noch erforderlich?

Identify stale or unnecessary AI identities and reduce lingering permissions and exposure.

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

BigID-Funktionen

Wie BigID hilft KI-Identitäten verwalten

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

Warum BigID

Traditional AI Governance Manages Models. BigID Governs AI Identities.

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

KI-Identitätsverwaltung Anwendungsfälle

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.

Shared Accountability

One AI Governance Challenge. Multiple Owners.

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.

Ressourcen

Vertiefen Sie Ihr Wissen auf KI-Identitätsverwaltung

Lernen, Bewerten, Handeln.

Leitfaden

AI Access Governance

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

Gehe tiefer Leitfaden

Identitätssicherheit nicht-menschlicher Systeme

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

Gehe tiefer Leitfaden

Maschinenidentitätssicherheit

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

Gehe tiefer

FAQs

AI Identity Governance, Erläutert

Learn how AI Identity Governance helps organizations discover AI identities, understand permissions, reduce exposure, and establish accountability across enterprise AI environments.

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-Identitätsverwaltung

Govern AI Identities Before They Create Exposure

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.

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