LONDON (IT BOLTWISE) – Session-Hijacking-Angriffe rund um KI-Agenten nehmen laut einer neuen Erhebung massiv zu, während viele Unternehmen ihre Identitätskontrollen nicht entsprechend ausweiten. Besonders kritisch: Die Mehrheit erwartet zwar, kompromittierte oder ausgeschiedene Konten binnen 24 Stunden sperren zu können, doch ein großer Teil meldet spürbare Verzögerungen. Gleichzeitig bleiben Passkeys und moderne Authentifizierung im Alltag vieler Organisationen und sogar bei Verbraucherdiensten hinter den Erwartungen zurück. Wie Okta, Google Cloud und spezialisierte Anbieter das Risiko mit Zero Trust, Lifecycle-Checks und Laufzeitautorisierung adressieren, zeigt der vorliegende Report im Detail.

KI-Sicherheit unter Druck: Session-Hijacking nimmt stark zu
KI-Sicherheit unter Druck: Session-Hijacking nimmt stark zu (Foto: IT BOLTWISE)
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Unternehmen verschieben ihre Arbeitslasten zunehmend in Richtung Künstlicher Intelligenz – doch der Sicherheitsbauplan für Identitäten wächst nicht im gleichen Tempo. Genau hier setzt die aktuelle Meldung an: Session-Hijacking-Angriffe, die auf bereits authentifizierte Sitzungen zielen, steigen demnach im Jahresvergleich deutlich an. Der Auslöser ist häufig nicht ein spektakulärer Bruch der Kryptografie, sondern ein Prozessproblem im Identity Lifecycle: Wenn Rechte zu lange nachwirken oder Konten verspätet gesperrt werden, wird aus einem technischen Fehltritt schnell ein operatives Sicherheitsereignis. Das macht KI-Workloads zu einem neuen Hebel für Angreifer, weil sie schneller, automatisierter und in größerem Umfang auf Systeme zugreifen.

Der Kern des Problems liegt in einem häufig unterschätzten Zeitfenster zwischen Erkennung und Durchsetzung. Viele Organisationen gehen offenbar davon aus, dass sich der Zugriff eines kompromittierten oder ausgeschiedenen Mitarbeiters innerhalb von 24 Stunden zuverlässig unterbinden lässt. In der Praxis treten jedoch Verzögerungen auf, die aus redundanten Workflows, verteilten Systemen oder unvollständiger Automatisierung entstehen können. Für KI-gestützte Agenten bedeutet das: Selbst wenn die ursprüngliche menschliche Authentifizierung „sauber“ ist, kann eine übernommene Session oder ein unzureichend aktualisiertes Token-Lifecycle später noch Aktionen auslösen. Technisch stellt sich damit die Frage, ob Identity- und Session-Controls auf Agenten-Workloads tatsächlich genauso konsequent greifen wie auf Personen.

Besonders sichtbar wird die Lücke an der Differenz zwischen Nutzung und Absicherung: Während in vielen Unternehmen KI-Agenten längst in den Arbeitsalltag integriert sind, werden sie bei den Security-Regeln oft nicht wie eigenständige Entitäten behandelt. Genau diese Logik greift auch die Forderung aus der Branche auf der Identiverse: KI-Agenten müssten als „Identitäten erster Klasse“ mit überprüfbaren Anmeldedaten, Lebenszyklussteuerung und klar verantworteten Besitzern modelliert werden. Das ist ein Umdenken gegenüber der klassischen Sicht, in der Agenten lediglich „Software“ sind, deren Zugriffe man indirekt über ein menschliches Konto absichert. In der Enterprise-Umsetzung bedeutet das typischerweise: definierte Credentials, klare Rotation, Auditierbarkeit und ein durchgängiges Policy-Regime bis in die Laufzeit hinein. So wird aus einem reinen Setup-Problem ein Architekturproblem.

Okta und Google Cloud treiben in diesem Kontext ihre Zusammenarbeit voran, indem sie die Okta-Identitätsplattform mit einer Gemini-Enterprise-Agent-Plattform verzahnen, um KI-Agenten konsistenter abzusichern. Die Marktidee dahinter ist weniger „ein neues Feature“, sondern eine Harmonisierung der Identitätskette: vom Enrollment über Policies bis zu den tatsächlichen Aktionen der Agenten in angebundenen Umgebungen. Im Wettbewerbsumfeld positionieren sich Anbieter ebenfalls mit konkreten Kontrollebenen. Saviynt etwa setzt auf intent-basierte Laufzeitautorisierung, bei der Agentenaktionen in Echtzeit überwacht und entsprechend einer Absicht bzw. Policy gestoppt oder erlaubt werden. Zscaler wiederum beschreibt Zero Trust als notwendige Schutzschicht für autonome Agenten, unter anderem über einen KI-Broker und Agentenregistrierung. Für Verantwortliche heißt das: Der Markt verschiebt sich in Richtung „Security-by-Identity“, statt nur „Security around AI“.

Historisch lässt sich das Problem an der Entwicklung von Authentifizierung und Session-Management ablesen. Von frühen Passwortsystemen über Single Sign-on bis hin zu Token-basierten Architekturen hat sich zwar der Komfort verbessert, aber die Angriffsflächen wurden komplexer. Session-Hijacking profitiert dabei typischerweise von Token-Leaks, schwacher Session-Invalidierung oder fehlerhaften Zugriffsentkopplungen nach Rollenwechseln. Neu ist vor allem, dass KI-Agenten nicht nur lesen, sondern in großem Umfang handeln: Sie können über APIs automatisiert Prozesse anstoßen, Entscheidungen treffen und Daten verarbeiten. Dadurch wirkt ein Identitätsfehler nicht mehr nur lokal, sondern potenziell als Hebel für Kaskadeneffekte, etwa durch wiederholte Ausführung oder parallele Workflows. Der technische Unterschied zwischen „Mensch meldet sich an“ und „Agent handelt“ wird damit zu einem zentralen Sicherheitskriterium.

Zu dieser strukturellen Lücke kommt ein weiteres Risiko: Schatten-KI. Wenn Mitarbeitende nicht genehmigte Tools nutzen, entstehen Umgebungen, die außerhalb der offiziellen Identitäts- und Governance-Schleifen liegen. Branchenumfragen berichten, dass ein relevanter Anteil von Fachkräften in mehreren Ländern KI-Tools ohne Freigabe einsetzt. Das kann zu Datenschutz- und Compliance-Probleme führen, etwa weil geteilte Informationen ihren rechtlichen Schutz verlieren oder Richtlinien zur Datenverarbeitung verletzt werden. Für die Sicherheitsarchitektur ist Schatten-KI deshalb nicht nur „Regelverstoß“, sondern ein blinder Fleck: Ohne klare Identität, ohne Logging-Standards und ohne definierte Zugriffspolicies kann ein Vorfall kaum sauber eingegrenzt und nachverfolgt werden. Genau hier wird Transparenz über Systemgrenzen hinweg zur Voraussetzung für wirksame Incident Response.

Ein prägnantes Beispiel zeigt, wie anfällig selbst spezialisierte Sicherheitsorganisationen für grundlegende Identitätsmanagement-Fehler bleiben können. Laut Berichten gelang einer Cyberkriminalitätsgruppe der Zugriff auf Daten mehrerer großer Security-Unternehmen über kompromittierte Legacy-Zugangsdaten in einem Integrationstool. Solche Vorfälle unterstreichen, dass „moderne“ Komponenten nicht automatisch sicher sind, wenn an einer Stelle veraltete Credentials oder unzureichende Sperr- und Rotationsprozesse existieren. Für Unternehmen bedeutet das: Identity Governance muss auch die Integrationsschicht umfassen – also Connectoren, Automationsplattformen und Zwischenlager. Aus Governance-Sicht kommt hinzu, dass fehlende Transparenz über fragmentierte Umgebungen laut Umfragen für Sicherheitsoperationen ein zentrales Hindernis bleibt; ohne konsolidierte Sicht auf Entitäten und Sessions ist die Durchsetzung von Policies nur eingeschränkt möglich.

In der Zukunft entscheidet sich die Sicherheit agentischer Systeme an Messbarkeit und Steuerbarkeit. Gartner-Daten deuten darauf hin, dass nur ein kleiner Teil der Organisationen eine hohe KI-Reife erreicht hat, während viele mit Kosten und Komplexität kämpfen. Gleichzeitig zeigen die Branchendiskussionen auf der Identiverse 2026, dass Unternehmen ihre Identitätsgrundlagen „reparieren“ müssen, bevor sie autonome KI-Agenten sicher skalieren. Das umfasst mehr als nur neue Authentifizierungsmethoden: Es braucht ein durchgängiges Modell für Rollen, Lebenszyklen, Verantwortlichkeiten und eine Policy-Umsetzung bis zur Laufzeit. Für die Praxis lässt sich daraus ableiten, dass Passkeys und moderne Authentifizierung zwar wichtig sind, die Absicherung aber nicht bei der Anmeldung endet. Wer die Risiken von Session-Hijacking, Schatten-KI und veralteten Zugangsdaten gemeinsam adressiert, schafft die Grundlage für skalierbare Agenten – und reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass Identitätslücken zu Dominoeffekten führen.


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