Was ist agentische KI-Sicherheit?

Agentische KI-Sicherheit schützt KI-Agenten, die eine Vielzahl von Prozessen selbstständig ausführen können, ohne dass jemand von Menschen angeleitet wird. Der Fortschritt von einfachen KI-Assistenten, die isolierte Aufgaben übernehmen, zu vollautonomen Arbeitspferden, die mehrere Aufgaben ausführen, ist hier. Agenten können strategisch planen, Entscheidungen treffen, Werkzeuge nutzen, auf Daten zugreifen und Maßnahmen ergreifen, und sie benötigen die gleiche Kontrolle wie jeder Mitarbeiter oder jedes System mit echten Berechtigungen.

Das bedeutet, jeden Teil des Agenten zu sichern, einschließlich seiner Identität, Speicher, Logik, Werkzeuge, Kommunikationskanäle und der Infrastruktur, die all das unterstützt. Die Cloud Security Alliance AI Safety Initiative stellte kürzlich fest, dass 92 % der Unternehmens-CISOs und CIOs keine vollständige Transparenz über die Identitäten ihrer KI-Agenten hatten und 95 % daran zweifelten, ob sie einen kompromittierten Agenten erkennen oder eindämmen könnten.

Agentische KI-Sicherheit schließt diese Lücke, indem sie Missbrauch verhindert und gleichzeitig jede autonome Aktion mit den genehmigten Zielen in Einklang bringt.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein zielorientiertes System, das Aufgaben erledigen und komplexe Ziele erreichen soll. Es greift auf die Begründung eines KI-Modells zurück, zieht relevante Daten ein und greift unterwegs auf die benötigten Werkzeuge zurück. Agenten sind heute unglaublich fortschrittlich – sie erinnern sich während der Arbeit an den Kontext und arbeiten mit anderen Agenten über Protokolle wie Agent2Agent (A2A) zusammen.

Über KI-Agenten als digitale Mitarbeiter erklärt Raghu Nandakumara, Vizepräsident für Industriestrategie bei Illumio: "KI-Systeme basieren auf Wahrscheinlichkeiten und erlernten Mustern statt auf strengen Regeln. Die gleiche Anfrage kann je nach Kontext, Trainingsdaten oder Denkwegen im Modell leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern.

Agenten markieren einen Meilenstein jenseits von KI-Chatbots und eigenständigen großen Sprachmodellen, die KI populär machten, indem sie Antworten auf Prompts generierten. Ein Agent geht weiter und führt einen Workflow von Anfang bis Ende aus. Und die Autonomie variiert stark. Einige Agenten unterstützen eine Person und warten bei jedem Schritt auf die Genehmigung. Andere planen und führen mehrstufige Maßnahmen mit fast keiner Aufsicht aus.

Warum ist agentische KI-Sicherheit wichtig?

Der Wert, den KI-Agenten bieten, ergibt sich aus ihren enormen Fähigkeiten und ihrer Reichweite. Sie können auf sensible Daten zugreifen, APIs aufrufen, Code ausführen und Änderungen auf vielen verbundenen Systemen umsetzen – deutlich schneller, als es eine Person je könnte. Aber genau diese Reichweite birgt das Risiko. Ein Fehler oder eine manipulierte Anweisung kann eine Kette unbefugter Aktionen auslösen, bevor es jemand bemerkt.

Persistent memory adds another layer of complexity and AI security risk. If corrupted or misleading information enters an agent's memory, it can quietly shape future decisions to an organization's detriment. In multi-agent environments, misleading information can spread from one agent to another, further compounding the issue.

Unbefugtes Verhalten von Agenten ist ein weit verbreitetes Problem. Eine Umfrage zur Identitätssicherheit aus dem Jahr 2026 ergab, dass die Exposition sensibler Daten und unbefugte Aktionen zu den beiden wichtigsten Anliegen gehören, die Investitionen in KI-Agenten-Sicherheit antreiben. Das zugrundeliegende Ziel der agentischen KI-Sicherheit ist es, diese Bedenken direkt zu adressieren, indem sensible Daten geschützt, Rechenschaftspflicht gewahrt, die operative Widerstandsfähigkeit gestärkt und eine verantwortungsvolle KI-Einführung unterstützt wird.

Wie funktioniert Agentic AI Security?

Die erste Verteidigungsschicht in der agentischen KI-Sicherheit findet statt, bevor der Agent handelt. Die Validierung von Zielen, Eingabeaufforderungen und allen Eingabedaten ist erforderlich, da eine manipulierte Anweisung in diesem Stadium eine gesamte Workflow-Kette stören kann.

Von dort aus erhält jeder Mitarbeiter eine einzigartige Identität, ähnlich wie Mitarbeiter Ausweise erhalten. Seine Berechtigungen folgen dem Prinzip der geringsten Privilegien, sodass es nicht mehr Privilegien hat als für seine zugewiesene Rolle notwendig. Diese Berechtigungen werden dann basierend auf den Tools, APIs, Datenquellen, Workloads und anderen Agenten, mit denen der Agent interagieren kann, eingeschränkt.

Sobald der Agent aktiviert ist, beginnt die kontinuierliche Überwachung. Das System verfolgt alle Schritte im Prozess des Agenten, einschließlich Planung, Speichernutzung/-änderungen, Werkzeugaufrufe, Kommunikation und abgeschlossene Aufgaben. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zur traditionellen KI-Sicherheit.  Die meisten traditionellen Ansätze überwachen die Modellausgabe, während agentische KI-Sicherheit jede Phase eines autonomen Prozesses überwachen muss.

Wenn das Sicherheitsteam abnormales Verhalten erkennt, ist ein sofortiger Reaktionsplan erforderlich. Sicherheitsteams können den Agenten pausieren, ihn von den miteinander verbundenen Systemen trennen, die nachfolgende Aktion des Agenten überschreiben oder ihn vollständig beenden. Zusammen machen diese Steuerungsmechanismen ein autonomes System bei Bedarf überprüfbar und kontrollierbar.

Was sind die größten Sicherheitsrisiken durch agentische KI?

Die größten agentischen KI-Sicherheitsbedrohungen gehen mit Autonomie einher. Autonomie bringt sowohl das Potenzial für Geschwindigkeit und Skalierung als auch die Fähigkeit eines Gegners, diese Fähigkeiten auszunutzen. Zu den bedeutendsten Risiken autonomer Agenten gehören:

Zielmanipulation und prompte Injektion

Agenten folgen Anweisungen, und das Vertrauen in die Quelle dieser Anweisungen schafft eine Angriffsfläche. Bösartige Hinweise, die in Dokumenten, E-Mails, Webseiten usw. verborgen sind, können einen Agenten von seinem ursprünglichen Ziel ablenken, eine andere Zielgruppe schaffen oder Schutzmaßnahmen umgehen, die verhindern sollen, dass das Verhalten des Agenten außer Kontrolle gerät.

Werkzeugmissbrauch und unsichere Ausführung

Wenn ein Agent vollen Zugriff auf Werkzeuge hat, gibt es keine Grenzen dafür, was er damit anstellen kann. Der Agent konnte unbefugte API-Aufrufe durchführen, unsicheren Code ausführen, Transaktionen initiieren und Konfigurationseinstellungen ändern. Viele potenzielle Handlungen erscheinen für sich genommen harmlos, könnten jedoch erheblichen Schaden verursachen, wenn sie falsch ausgeführt werden.

Übermäßige Berechtigungen und Identitätsgefährdung

Agenten erhalten typischerweise Berechtigungen von den Systemen und Nutzern, die sie unterstützen, und diese Berechtigungen summieren sich schnell auf. Ein überprivilegierter Agent oder ein Angreifer, der einen kompromittiert, erhält einen direkten Weg zu sensiblen Systemen und Daten, der weit über das hinausgeht, was die Aufgabe erfordert.

Gedächtnis- und Kommunikationsvergiftung

Agenten nutzen gespeicherte kontextuelle Informationen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie vorgehen. Im Gegenzug müssen diese verarbeiteten Informationen geschützt werden. Beschädigte gespeicherte Kontext- oder Abrufdaten (bekannt als Gedächtnisvergiftung), Agenten-Imitation oder manipulierte Agent-zu-Agent-Nachrichten (Kommunikationsvergiftung) können dazu führen, dass ein Agent schlechte Entscheidungen auf falscher Grundlage trifft.

Kaskadierende Fehler und seitliche Bewegung

Es ist unwahrscheinlich, dass eine einzige falsche Entscheidung eines kompromittierten Agenten isoliert bleibt. Ein solcher Agent kann ungenaue Anweisungen an weitere Agenten, Anwendungen oder Arbeitslasten senden, die er unterstützt. Wenn der Fehler nicht behoben wird, kann er sich in der gesamten Organisation ausbreiten, und ein Angreifer, der den Agenten kontrolliert, kann dieselben Verbindungen für seitliche Bewegungen nutzen, wodurch ein einzelnes Ereignis zu einem systemischen Problem wird.

Diese Risiken unterstreichen den Wert der Mikrosegmentierung, die Umgebungen isoliert, sodass ein Kompromiss in einer Umgebung nicht auf eine andere übergehen kann. Dies ist die Grundlage der Zero Trust Segmentierung (ZTS), die die Ausbreitung von Sicherheitsverletzungen verhindert, wenn sie auftreten.

Was sollte ein agentisches KI-Bedrohungsmodell abdecken?

Ein umfassendes Bedrohungsmodell kartiert jede Ecke der Welt eines Agenten, bevor etwas schiefgeht. Decken Sie diese Bereiche mindestens ab.

• Ziele, die der Agent eigenständig verfolgen kann
• Entscheidungen, die sie ohne menschliches Eingreifen treffen kann
• Identitätszugangsdaten und Berechtigungen, die es hält
• Delegationspfade an andere Agenten oder Systeme
• Tools, APIs und Anwendungen, auf die es zugreifen kann
• Datenquellen und Infrastruktur in seiner Reichweite
• Speicherspeicher und Abrufsysteme, auf die es angewiesen ist
• Kommunikationskanäle, die ihr Verhalten prägen
• Handlungen, die vor der Ausführung menschliche Zustimmung erfordern
• Steuerungen zum Pausieren, Isolieren oder Abschalten des Agenten

Was sind die Kernkomponenten der agentischen KI-Sicherheit?

Eine aggressive KI-Entwicklung wird Möglichkeiten für einen effizienten autonomen Betrieb schaffen, aber auch die Risiken erhöhen. Ein wesentlicher Teil des Aufbaus robuster, sicherer Systeme ist die Identifizierung der grundlegenden Komponenten für vertrauenswürdige autonome Systeme, insbesondere da fortschrittliche KI-Modelle zunehmend selbstständig agieren können. Starke agentische KI-Sicherheit basiert auf mehreren grundlegenden Elementen. Dazu gehören:

Agentenidentität und Zugriffsmanagement

Jeder Agent benötigt eine einzigartige Identität, unabhängig von den Menschen oder Systemen, denen er dient. Diese Identität muss mit temporären Zugangsdaten mit begrenzter Lebensdauer, Berechtigungen, die die minimal erforderlichen Privilegien widerspiegeln, und klaren Grenzen dafür kombiniert werden, was ein Agent an einen anderen Agenten oder Prozess delegieren darf. Ohne eine eindeutige Identität kann ein Angreifer, der ein einzelnes gemeinsames Konto kompromittiert, Zugriff auf jede Ressource erhalten, die der Agent erreichen kann.

Werkzeug- und Aktionssteuerungen

Ein Agent sollte nur Zugriff auf Werkzeuge haben, für die er ausdrücklich zugelassen wurde. Die wichtigsten Maßnahmen, wie das Löschen sensibler Daten oder das Verschieben von Geldern, erfordern vor der Ausführung eine zusätzliche Autorisierung, wobei eine menschliche oder politische Engine die endgültige Entscheidung trifft.

Darüber hinaus liefern Systeme wie Mythos Beispiele dafür, wie schnell ein fortschrittliches KI-System von passiver Analyse zu autonomem Handeln übergehen kann. Werkzeugebene sind wiederum nicht mehr nur eine sekundäre Überlegung, sondern ein wesentlicher Aspekt bei der Gestaltung sicherer Systeme.

Datenschutz und Speicherschutz

Begrenzen Sie die Menge an Daten, die jedem Agenten jederzeit zur Verfügung stehen. Schützen Sie Speicherspeicher, indem Sie jedes Update vor dem Schreiben validieren, und setzen Sie Richtlinien durch, die verhindern, dass Agenten Informationen ohne Autorisierung speichern oder teilen.

Überwachung und Rückverfolgbarkeit

Alle Agentenentscheidungen, Tool-Anrufe, Datenzugriffsanfragen und Kommunikation zwischen Agenten müssen Protokolle generieren. Diese Protokolle sollten sich auf Fälle erstrecken, in denen ein Richtlinienverstoß vorliegt oder ein Mensch eine Genehmigung erteilt, um eine vollständige Prüfungsspur für Ihr Team zu bieten, um zu untersuchen, wenn ein Eingreifen erforderlich ist.

Menschliche Aufsicht und Eindämmung

Genehmigungskontrollen ermöglichen es Menschen, an Stellen im Arbeitsablauf einzugreifen, an denen erhebliche Konsequenzen bestehen. Etablieren Sie Eskalationsverfahren, Abschaltkontrollen und Methoden zur Eindämmung kompromittierter Agenten, um eine schnelle Reaktion im Falle eines Ausfalls zu ermöglichen.

Wie Irvin Maldonado, Illumios leitender Produktmarketingmanager, es ausdrückt: "Agentic AI sollte niemals standardmäßig vertraut werden. Sie sollte kontrolliert, überwacht, segmentiert und kontinuierlich eingeschränkt werden." Diese Denkweise ist genau der Grund, warum Illumio und Netskope bei der Einführung agentischer KI-Sicherheit helfen, indem sie Interaktionsebene-Kontrollen mit Infrastruktur-Containment verbinden.

Wie wird agentische KI über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg gesichert?

Die Implementierung agentischer KI-Sicherheit sollte als Lebenszyklus und nicht als Checkliste betrachtet werden. Im Folgenden finden Sie einen einfachen Workflow-Prozess, der die integralen Komponenten dieses Lebenszyklus definiert.

1. Design: Bestimmen Sie den Zweck und die Funktion des Agenten, seinen Grad an Autonomie, die Handlungen, die er ausführen kann, seine Vertrauensgrenzen und das Risiko, das er darstellt.
2. Bauen: Validiere die Modelle, Tools, Code, Datenquellen, Prompts, Abhängigkeiten und die Speicherarchitektur, die der Agent verwendet.
3. Test: Führen Sie adversariale Tests durch, um auf Prompt Injection, Privilegiensteigerung, nicht genehmigte Toolnutzung, Gedächtnisvergiftung und Aktionen zu testen, die vom Agenten nie beabsichtigt waren.
4. Setzen Sie ein: Starten Sie den Agenten mit Scoped-Identitäten, Segmentierung, aktiver Überwachung, Verhaltensrichtlinien und menschlichen Genehmigungspflichten.
5. Operieren: Überwachen und bewerten Sie das Verhalten des Agenten, die Berechtigungen, die Integration sowie etwaige Vorfälle oder Risikoänderungen im Zusammenhang mit dem Betrieb des Agenten.

Sicherung von agentischer KI vs. Nutzung von agentischer KI für Cybersicherheit

Diese beiden Konzepte klingen ähnlich, bedeuten aber sehr unterschiedliche Dinge. Die Sicherung agentischer KI bedeutet, die Agenten selbst sowie die Workflows, Daten, Tools und Infrastrukturen zu sichern, die sie berühren. Es beantwortet die Frage, wie man verhindert, dass ein autonomes System gekapert, getäuscht oder auf das falsche Ziel gerichtet wird.

Using agentic AI for cybersecurity flips the relationship, making agents part of your security stack to triage alerts, correlate threat signals, recommend remediation paths, or even execute parts of incident response on their own.

Obwohl dieser Ansatz echte Vorteile hat, bringt er eine neue Art von Risikorisiko mit sich. Ein sicherheitsorientierter Agent benötigt oft tiefgehende Transparenz und echte Autorität, um nützlich zu sein, was bedeutet, dass er auch die falsche Arbeitslast isolieren oder ein gesundes System in Quarantäne setzen kann. Je mehr Zugang Ihre Organisation einem Sicherheitsagenten gewährt, desto mehr wird sie zu einem Ziel, das es für sich genommen wert ist, zu kompromittieren.

Deshalb sollten konsequente Maßnahmen, wie das Abschalten eines Dienstes oder das Abschneiden des Netzwerkzugangs, durch menschliche Genehmigung erfolgen, bis das Urteil des Agenten auf reale Vorfälle geprüft wurde.

Was sind bewährte Sicherheitspraktiken für agentische KI?

Starke agentische KI-Sicherheit besteht aus einer Reihe gut disziplinierter Routinen, die gleichmäßig auf jeden Agenten in Ihrem Ökosystem angewendet werden.

• Identifizieren Sie jeden Agenten und seine Rollen, berücksichtigen Sie verschiedene Faktoren wie wem er gehört, was er tut, welche Werkzeuge er nutzt, welche Daten er nutzt, auf welche anderen Agenten er angewiesen ist und wie viel Autonomie er hat.
• Weisen Sie jedem Agenten eine eindeutige Identität mit kurzfristigem Zugriff auf dem niedrigstmöglichen Privilegienniveau zu.
• Begrenze die Nutzung von Werkzeugen, die Änderungen an Systemen (oder Coden) ermöglichen, trennen Codeausführungen und erfordern Genehmigungen für risikoreiche und irreversible Maßnahmen.
• Validiere Eingaben, Speicheraktualisierungen, abgerufene Daten und Agenten-zu-Agenten-Kommunikation, bevor der Agent darauf reagiert.
• Überwachen Sie kontinuierlich das Verhalten der Agenten, um Abweichungen von den erwarteten Mustern zu erkennen.
• Legen Sie Verfahren zur Isolierung, Abschaltung, Untersuchung und Genesung von Problemen mit Agenten fest, damit Ihre Teams schnell reagieren können, falls ein Problem auftritt.

Betrachten Sie dies als eine fortlaufende Disziplin, da sich Agenten ständig weiterentwickeln, Integrationen ständig hinzugefügt werden und neue Risikorisiken entstehen.

Wie stärkt Zero Trust die Sicherheit von agentischer KI?

Zero-Trust-Sicherheit beginnt mit einem grundlegenden Prinzip: Nichts wird standardmäßig vertrauenswürdig, auch nicht anerkannte KI-Agenten. Daher gelten alle Entitäten als nicht vertrauenswürdige Identitäten, und jede erfordert eine fortlaufende Validierung anstelle einer einmaligen Onboarding-Prüfung.

Der Zugang zu Tools, Daten, Arbeitslasten und Anwendungen folgt den Aufgabenanforderungen. Agenten können nur die Ressourcen erreichen, die benötigt werden, um ihre zugewiesenen Aufgaben zu erfüllen. Das Prinzip der geringsten Privilegien begrenzt den Umfang der Kommunikation zwischen Agenten sowie zwischen Agenten und anderen Systemen, mit denen sie interagieren.

Eng abgrenzender Zugang macht die Überwachung ebenfalls effektiver. Wenn die erwartete Kommunikation jedes Agenten klar definiert ist, fallen Abweichungen schnell auf.

In Fällen, in denen Probleme auftreten, erfolgt die Isolation schnell. Zero Trust ermöglicht es Ihnen, einen kompromittierten Agenten und die zugehörigen Arbeitslasten zu isolieren, wodurch die lateralen Bewegungsmöglichkeiten des kompromittierten Agenten eingeschränkt und gleichzeitig die potenziellen Auswirkungen böswilliger Aktivitäten reduziert werden, bevor sie weitreichenden Schaden verursachen.

Wie Illumio agentische KI-Sicherheit unterstützt

Illumio schützt die Infrastruktur, die Arbeitslastkommunikation und die Zugangswege, die Ihre agentische KI-Umgebung unterstützen. Es kartiert die Kommunikation zwischen KI-Agenten, Anwendungen, Datenspeichern, Tools und Cloud-Workloads und gibt Ihnen Einblick, wie alles tatsächlich verbunden ist.

Von dort aus erzwingen Illumios Zero-Trust-Lösungen eine Least-Privilege-Segmentierung rund um die Agenteninfrastruktur und die kritischen Systeme, die sie berühren, während sie kontinuierlich auf verdächtige Kommunikation oder seitliche Bewegungen im Zusammenhang mit KI-Workloads achten.

Illumio arbeitet parallel zu prompter Validierung, Modelltests, Speichersicherheit und Agentenverwaltung, anstatt sie zu ersetzen, und enthält die Infrastrukturschicht, während andere Kontrollen den Agenten selbst sichern.

Häufig gestellte Fragen

Was ist agentische KI-Sicherheit einfach ausgedrückt?

Agentische KI-Sicherheit schützt KI-Agenten, die planen, entscheiden und mit begrenztem menschlichem Einfluss handeln. Es umfasst die Identität, das Gedächtnis, die Werkzeuge und die Kommunikation des Agenten und arbeitet daran, Missbrauch zu verhindern, während jede autonome Handlung mit den tatsächlich genehmigten Zielen übereinstimmt.

Worin unterscheidet sich agentische KI-Sicherheit von traditioneller KI-Sicherheit?

Traditionelle KI-Sicherheit schützt Modelle, Trainingsdaten, Prompts und Ausgaben. Agentische KI-Sicherheit geht noch weiter und schützt die Pläne, den Speicher, die Ausführung des Werkzeugs, die Identität und die Arbeitsabläufe eines Agenten. Der Unterschied liegt im Handeln, da Agenten Mehrschritteaufgaben ausführen, anstatt einfach eine Antwort zu generieren.

Was sind die größten Sicherheitsrisiken von KI-Agenten?

Zu den wichtigsten Risiken zählen Prompt Injection, die die Ziele eines Agenten umleitet, Missbrauch von Werkzeugen, die zu unsicheren Aktionen führt, übermäßige Berechtigungen, die die Reichweite eines Agenten erweitern, Speichervergiftung, die gespeicherten Kontext beschädigt, sowie kaskadierende Fehler, die sich seitlich über verbundene Agenten und Systeme ausbreiten.

Wie sichert man einen KI-Agenten?

Die Sicherung eines Agenten bedeutet, ihm eine eindeutige Identität zuzuweisen, den Least-Privileg-Zugriff durchzusetzen, seine Werkzeuge und Datenquellen einzuschränken, seine Eingaben und Speicherupdates zu validieren und sein Verhalten kontinuierlich zu überwachen. Die menschliche Zustimmung sollte jede sensible oder irreversible Handlung des Agenten einschränken.

Wie wird Zero Trust auf agentische KI angewendet?

Zero Trust behandelt jeden Agenten als eine nicht vertrauenswürdige, nicht menschliche Identität, die eine kontinuierliche Überprüfung erfordert. Er gewährt nur bei Bedarf Zugriff, schränkt die Kommunikation zwischen Agenten und verbundenen Systemen ein und ermöglicht eine schnelle Isolierung eines kompromittierten Agenten, um dessen potenziellen Explosionsradius zu begrenzen.