Auf den Punkt: KI braucht Sicherheitsgrenzen durch Governance auf vier Ebenen – von der Schulung über Zugriffskontrolle bis zur Netzwerk-Überwachung –, weil KI-Agenten mit Nutzerrechten handeln und so neue Angriffsflächen schaffen.
Künstliche Intelligenz verschärft die Cybersecurity-Herausforderungen von außen und innen gleichzeitig: Sie beschleunigt Angriffe und sitzt zugleich als eigenständig handelnder Agent in unternehmenseigenen Systemen. Security-Verantwortliche müssen deshalb Leitplanken für KI-Nutzung entwickeln, statt sie zu ignorieren.
Andreas Fuchs, Director Product Management bei DriveLock, unterscheidet zwei fundamental verschiedene KI-Risiken für Unternehmen. Das externe Risiko besteht darin, dass Attacken durch KI schneller, präziser und automatisierter werden: KI-Systeme finden Schwachstellen schneller als menschliche Penetrationstester, generieren maßgeschneiderte Phishing-E-Mails in beliebigen Sprachen und treiben Malware-Entwicklung in kürzeren Zyklen voran. Besonders kritisch ist das für Kritische Infrastrukturen (KRITIS) und die Fertigungsindustrie, die oft auf Legacy-Systemen laufen und nicht im Wochentakt aktualisiert werden können.
Das interne Risiko ist subtiler und für viele unsichtbar: KI-Agenten sind keine passiven Chatbots mehr, sondern Programme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen – direkt auf Geräten und in Workflow-Prozessen der Mitarbeitenden. Diese Agenten erhalten freiwilligen Zugang zu Unternehmenssystemen und handeln mit den Rechten des angemeldeten Nutzers. Das schafft eine neue Sicherheitsfrage, die über klassisches Zero Trust hinausgeht: Nicht nur „wer darf etwas tun“, sondern „was darf eine KI im Namen des Nutzers tun?“
Fuchs empfiehlt, Schutzmaßnahmen auf vier Ebenen zu strukturieren: (1) Mensch und Organisation durch Schulungen und klare Richtlinien, (2) Identität und Zugriff durch Governance, die KI-Rechte vergibt und entzieht, (3) Netzwerk und Cloud durch Kontrolle, welche Daten Agenten nach außen übertragen dürfen, und (4) Daten und Anwendungen durch Überwachung sensibler Zugriffe. Diese Ebenen folgen unterschiedlichen Logiken und dürfen nicht vermischt werden.
Die zentrale Erkenntnis: KI selbst zu blockieren, ist keine Lösung – der Nutzen ist zu groß. Stattdessen müssen Unternehmen KI wie den Bambus im Garten behandeln und ihr Wachstum durch Rhizomsperren – also Governance-Strukturen – lenken. Sicherheitsmanager müssen das interne KI-Risiko neu begreifen und externe sowie interne Bedrohungen mit unterschiedlichen Strategien bekämpfen.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 14. Juli 2026
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