LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Agents wandern in die Produktion, doch viele Security-Teams bekommen sie noch nicht sauber identifiziert. Laut einem Bericht, der auf Befragungen von CISOs basiert, können nur 47% alle KI-Agents im eigenen Umfeld sicher erkennen. Selbst bei vorhandener Sichtbarkeit bleibt der Kontrollverlust: Rund 80% befürchten, dass übermäßige Zugriffe unbemerkt bleiben. Der zentrale Ansatz lautet: KI-Agents wie vollwertige Identitäten behandeln – mit Besitzer, Berechtigungen, Lifecycle und regelmäßigen Access Reviews.
KI-Agents sind in vielen Unternehmen längst nicht mehr nur ein Pilotprojekt, sondern übernehmen konkrete Aufgaben: Sie verbinden sich mit Anwendungen, verarbeiten Daten, rufen APIs auf und können Aktionen in Geschäftsprozessen ausführen. Genau hier entsteht jedoch ein neues Sicherheits- und Governance-Problem. Denn klassische Zugriffskonzepte zielen vor allem auf Menschen und statische Service-Accounts – KI-Agents sind dagegen dynamisch, verhalten sich kontextabhängig und werden häufig schneller bereitgestellt als die organisatorischen Kontrollschleifen nachkommen.
In der Praxis zeigt sich das in den Lücken zwischen „sehen“ und „steuern“. Ein zentraler Hinweis kommt aus dem Bericht „Global CISO Insights 2026“, der auf Befragungen basiert: Nur 47% der CISOs sind confident genug, um jeden KI-Agent in ihrem Umfeld zu identifizieren. Noch deutlicher wird das Kontrolldefizit, wenn man die Autorisierung betrachtet: Selbst bei der Sichtbarkeit sorgen sich rund 80% darum, dass übermäßige Zugriffsrechte unreviewed bleiben. Sichtbarkeit ist damit keine ausreichende Sicherheitsbedingung, weil die eigentliche Frage lautet, ob ein Agent die richtigen Rechte zum richtigen Zeitpunkt besitzt – und ob diese Rechte ohne Nebenwirkungen wieder entzogen werden können.
Technisch betrachtet verschärft sich die Lage durch die Identitätsform, in der KI-Agents typischerweise auftreten. Viele Organisationen verwalten KI-Agents noch mit denselben Mechanismen wie klassische Dienstkonten: mit relativ pauschalen Berechtigungen oder mit geteilten Credentials. Laut dem genannten Bericht hat nur etwa ein Viertel der befragten Organisationen ein zweckgebundenes Framework zur Sicherung von KI-Agents eingeführt; 21% stützen sich weiterhin auf gemeinsame Zugangsdaten oder Service-Accounts mit breiten Berechtigungen. Dadurch werden grundlegende Governance-Fragen schwer beantwortbar: Welcher Agent hat welche Rechte? Wer hat die Freigabe erteilt? Welche Systeme kann er überhaupt erreichen? Und nicht zuletzt: Lässt sich der Zugriff für einen einzelnen Agenten sauber widerrufen, ohne andere Prozesse zu stören, die möglicherweise dieselben Berechtigungen nutzen?
Die Alternative ist konzeptionell klar: Jeder KI-Agent sollte als „First-Class Identity“ behandelt werden. Das bedeutet konkret nicht nur ein internes Inventar, sondern ein Identitätsmodell mit Eigentümer (Owner), Rollen bzw. Berechtigungen, definierter Lebensdauer (Lifecycle) und fest verankerten Access Reviews. In einem solchen Modell wird Governance nicht erst dann relevant, wenn es bereits zu Vorfällen kommt, sondern während der gesamten Kette von Registrierung über Deployment bis hin zu Deaktivierung. Genau dort liegt auch der Unterschied zur reinen Sichtbarkeitsstrategie: Ein Agent kann nur wirksam kontrolliert werden, wenn seine Identität die gleichen Management-Eigenschaften besitzt wie menschliche Konten – inklusive nachvollziehbarer Berechtigungsbegründung und wiederkehrender Überprüfung.
Ein weiterer Treiber ist Shadow AI: Tools und Agenten tauchen außerhalb normaler Freigabeprozesse auf, weil Teams experimentieren, Teams schnell liefern müssen oder weil neue Automatisierungsschichten in bestehende Toolchains „einsickern“. Das reine Blockieren aller unautorisierten Aktivitäten kann die Adoption bremsen, löst aber nicht das Governance-Problem, dass Teams die Agenten nicht zuverlässig finden und ihren Zugriff nicht interpretieren können. Benötigt wird deshalb ein Discovery- und Governance-Mechanismus, der Agenten im Betrieb auffindbar macht, ihre tatsächlichen Zugriffswege verständlich abbildet, ownership zuweist und konsistente Kontrollen durchsetzt. Laut der Okta-Recherche sind Organisationen mit reiferem Identity-Governance-Ansatz besser in der Lage, Shadow AI zu reduzieren, schneller auf „rogue agents“ zu reagieren und die Sorge vor KI-gestützten Sicherheitsvorfällen zu verringern.
Aus Marktsicht ist das Thema auch ein Wettbewerbsfaktor, weil es den Sicherheitsansatz von der reaktiven Abwehr hin zur präventiven Autorisierung verlagert. Wenn Agenten weiterhin in der Identitätswelt von „irgendein Service-Account“ landen, steigt die Komplexität der Auditierbarkeit und die Geschwindigkeit der Freigabe kollidiert mit der Geschwindigkeit der Bereitstellung. Ein Identity-Governance-orientierter Ansatz koppelt dagegen Berechtigungsentscheidungen an Agenten-spezifische Identitäten und erleichtert so, Änderungen mit weniger Risiko auszurollen – etwa dann, wenn neue Fähigkeiten hinzukommen oder wenn sich das Risiko im Unternehmen ändert. Für Security-Teams bedeutet das weniger „Handarbeit“ in Tickets und mehr Standardisierung in Prozessen: Discovery, Genehmigung, Policy-Durchsetzung und Entzug werden zu einem wiederholbaren Muster.
Für Entscheider lohnt sich der Blick auf den praktischen Ablauf, der aus den genannten Ergebnissen abgeleitet wird. Der nächste Schritt ist nicht „noch mehr Scans“, sondern die Frage, wie Zugriffe für Agenten überprüfbar und widerrufbar werden, ohne Seiteneffekte. Dazu gehört, den Zugriff eines Agenten an eine eindeutige Identität zu binden, Berechtigungen an nachvollziehbare Gründe zu knüpfen und Access Reviews regelmäßig durchzuführen, statt einmalige Freigaben für längere Zeiträume zu akzeptieren. Genau so wird aus dem neuen Risiko – KI-Agents mit potenziell übermäßigen Rechten – ein steuerbarer Teil der Sicherheitsarchitektur. Wenn Unternehmen den Unterschied zwischen „Agenten sichtbar machen“ und „Agenten autorisieren und laufend kontrollieren“ sauber adressieren, wird übermäßiger Zugriff deutlich leichter beherrschbar.
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