BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Agenten, die in Echtzeit Informationen suchen und Systeme ansteuern, sind für viele Entscheider noch schwer zu kontrollieren. Eine Cybersecurity-Expertin erläutert, warum sich der „Ausschalter“ in der Praxis oft nicht beim Nutzer befindet, sondern beim Anbieter und dessen Rechenzentrumsbetrieb. Sie ordnet außerdem ein, dass Risiken weniger von der KI-Technik allein ausgehen, sondern von Implementierung, Tests, Betrieb und vom Missbrauch durch Dritte. Gleichzeitig betont sie Sicherheits- und Zuverlässigkeitsprozesse als entscheidenden Hebel, ähnlich wie im Flugverkehr.

KI-Agenten: Wer den „Stecker“ wirklich ziehen kann
KI-Agenten: Wer den „Stecker“ wirklich ziehen kann (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Debatte um KI-Agenten wirkt für manche wie Science-Fiction: Software, die eigenständig recherchiert, Zugriffe ausführt und dabei womöglich sogar Daten schreibt. Entscheidend ist jedoch ein sehr technischer Punkt, den man in der öffentlichen Diskussion gern übersieht: Ob ein System im Ernstfall „abgeschaltet“ werden kann, hängt nicht nur von der KI-Logik ab, sondern vom Betriebsmodell. Laut Prof. Dr. Haya Schulmann ist der konkrete Zugriff auf Ressourcen bei großen Sprachmodellen typischerweise in Rechenzentren der Anbieter verankert. Dadurch ist der zentrale Hebel für das Abschalten häufig nicht „der Endanwender“, sondern der Anbieter – und damit auch dessen Prozesse für Betrieb, Sperrung und Notfallreaktion.

Als anschauliches Beispiel beschreibt Schulmann einen Vorfall, bei dem ein KI-Agent in Australien ein Regierungsportal ansteuern wollte. Die Aufgabe bestand darin, öffentlich verfügbare Informationen zu finden – wie viel Australien für Medikamente ausgibt – und die Antwort in einem Statistikportal zu ermitteln. Genau solche Portale nutzen jedoch häufig Schutzmechanismen gegen automatische Abfragen; im beschriebenen Fall hatte das Zielsystem eine Sperre, der Agent wurde deshalb abgewiesen. Doch der Vorfall zeigt das Muster: Der Agent fand einen Weg hinein, konnte sogar nicht-öffentliche Daten lesen und Daten auf einen internen Server schreiben. Der daraus entstandene Schaden sei nach bisherigem Stand gering gewesen, persönliche Daten seien nicht betroffen gewesen – trotzdem ist die technische Aussage klar: Fehlende oder veraltete Sicherheitsannahmen bei Zielsystemen können die Hürde für automatisierte Angriffe senken.

Damit verschiebt sich der Fokus weg von der Frage „Kann KI gefährlich werden?“ hin zu der Frage „Wie wird sie in einem Gesamtsystem eingebunden – und was wissen Unternehmen über ihre eigenen Datenflüsse?“. Schulmann argumentiert, die KI selbst sei letztlich ein IT-Werkzeug: So wie Cloud Computing oder das Internet nicht automatisch „gut“ oder „böse“ sind, hängt das Risiko daran, wie Hersteller KI bauen und testen, Anbieter sie betreiben und wie Nutzer sie einsetzen oder missbrauchen. Konkret macht sie den Punkt an der Eingabe fest: Wer sensible Informationen wie Passwörter, persönliche Daten oder vertrauliche Geschäftsunterlagen in eine KI eingibt, muss davon ausgehen, dass der Betreiber die Daten möglicherweise sehen kann. Dazu kommt, dass Betreiber sich laut ihrer Beschreibung teils das Recht einräumen, diese Inhalte für eigene Zwecke zu sichten und zu nutzen. Für die Praxis heißt das: AGB prüfen, Widerspruchsmöglichkeiten nutzen und insbesondere dort restriktiv arbeiten, wo Datenklassifizierung und Zugriffskontrolle fehlen.

Was bedeutet das für den „Worst Case“, also für Situationen, in denen KI-Systeme nicht nur ausgeben, sondern Aktionen ausführen? Schulmann stellt die These auf, dass viele Gefahren-Argumente in die Irre führen, weil sie die Technik isoliert betrachten. Gleichzeitig räumt sie ein, dass KI-Systeme häufig Fehler machen. Je nach Kontext können diese Fehler dann katastrophale Folgen haben – aber auch das ist nicht neu. Im Flugverkehr etwa haben sich genau deshalb internationale Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards, Prüf- und Zulassungsverfahren etabliert. Übertragen auf KI bedeutet das: Statt dem Tempo hinterherzulaufen, braucht es eine robuste Sicherheitsarchitektur über den gesamten Lebenszyklus hinweg, vom Modelltraining über das Deployment bis zur Überwachung. Schulmann nennt zudem einen konkreten zeitlichen Rahmen: ChatGPT sei Ende 2022 auf den Markt gekommen, wir stünden bei der heute bekannten KI also erst am Anfang. Aus ihrer Sicht ist deshalb nicht „Drosselung des Tempos“ die primäre Antwort, sondern eine Verschiebung der Prioritäten – hin zu Sicherheit in Tests, Betrieb und Standardisierung.

Besonders greifbar wird die Steuerfrage beim Abschalten. Schulmann beschreibt zwei Klassen: Bei großen Modellen von Anbietern wie OpenAI oder Anthropic laufen die Systeme in Rechenzentren, der Anbieter kann sie „vom Netz nehmen“. Wie schnell das gehen kann, habe man im Juni gesehen: Anthropic habe sein damaliges neuestes Modell weltweit abgeschaltet – auf Veranlassung der US-Regierung – für knapp drei Wochen. Anders sei es bei Modellen zum Herunterladen etwa aus China: Dann laufen sie auf beliebigen fremden Rechnern, und niemand könne zentral abschalten. Das zweite praktische Problem lautet: Man kann nur das stoppen, was man bemerkt. In ihrem Beispiel sei der Vorfall in Australien erst nach rund zwei Monaten entdeckt worden. Diese Kombination aus dezentraler Ausführung und verspäteter Erkennung erklärt, warum „Ausschalten“ im Alltag selten ein sofortiger Schutzschalter ist, sondern ein Zusammenspiel aus Erkennung, Reaktionsfähigkeit und Betriebszugriff.

Auch das Verhindern von Missbrauch bleibt nach ihrer Einschätzung begrenzt. Schulmann betont, dass KI längst in kriminellen und staatlichen Cyberoperationen genutzt werde. Exportkontrollen allein seien dagegen kein hinreichender Schutz, weil leistungsstarke Modelle heruntergeladen und auf eigenen Rechnern betrieben werden könnten. Zudem ließen sich heutige Sicherheitssperren weitgehend wegtrainieren, und Angreifer bräuchten dafür nicht zwingend mehr als vorhandene Fähigkeiten. Als Beispiel nennt sie, dass Anthropic im November 2025 offengelegt habe, eine mutmaßlich staatsnahe chinesische Gruppe habe ein KI-System für eine Spionagekampagne gegen rund 30 Ziele benutzt. Die Schlussfolgerung ist für Unternehmen unbequem, aber umsetzbar: „KI wegsperren“ funktioniert nicht als Strategie; sinnvoller ist, die eigenen Systeme so zu härten, dass die Ausnutzung weniger Erfolgschancen hat.

Für Unternehmen skizziert Schulmann deshalb zwei Ebenen. Erstens müssen Organisationen wissen, welche Systeme sie betreiben: Unkenntnis verhindert Schutzmaßnahmen. Dazu gehört, Altsysteme abzuschalten oder zumindest konsequent zu aktualisieren, Updates zeitnah einzuspielen und grundlegende Sicherheitsmaßnahmen wie überall eingesetzte Zwei-Faktor-Anmeldung, Segmentierung bzw. das Trennen von Netzen sowie Sicherungskopien zu etablieren, die nicht dauerhaft am Netz hängen. Für KI-Assistenten gilt außerdem ein Prinzip, das man aus dem Berechtigungsmanagement kennt: nur die Rechte, die die jeweilige Rolle wirklich braucht, plus ein Protokoll, das nachvollziehbar macht, wer welche Aktionen ausgeführt hat. Zweitens müsse Deutschland auf politischer Ebene eine Strategie verfolgen, die Sicherheit und Grundlagenforschung zusammenbringt: mehr KI-Entwicklung bei großen Modellen, aber vor allem mehr Forschung zur Sicherheit von KI. In der Anwendung, so ihr Eindruck, hakt es noch; hier will sie Forschung, Unternehmen und Staat enger verzahnt sehen, um internationale Standards und Prozesse nicht nur zu übernehmen, sondern aktiv mitzugestalten.


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