Model Context Protocol zentralisiert KI-Zugriffe auf Unternehmenssysteme und erfordert explizite Zero-Trust-Kontrollen, um Ausbreitungsrisiken zu begrenzen.
GRAM partitioniert Dual-Use-Wissen (wie Virologie oder Cybersecurity) in dedizierte, löschbare Neuronen-Module, sodass ein trainiertes Modell flexibel für verschiedene Sicherheitsanforderungen konfiguriert werden kann, ohne separate Models…
KI-Coding-Agenten treffen auf Endpoint-Security-Regeln, die für menschliche Angreifer entwickelt wurden, weil ihre normalen Operationen angriffsähnliche Muster erzeugen.
KI-Agenten benötigen ein strukturiertes Datenfundament, das physische, logische und virtuelle Schichten präzise abbildet – Standard-Datenplattformen und CMDBs reichen dafür nicht aus.
KI-Agenten erkennen Vertrauensgrenzen zwischen privaten und öffentlichen Ressourcen nicht und werden so zum unbeabsichtigten Bridge zwischen sensiblen internen Systemen und dem öffentlichen Internet.
Agentic AI mit ihren iterativen Prozessen und Echtzeitanforderungen erfordert Infrastruktur-Redesigns, die über klassische Cloud-Skalierung hinausgehen.
Indirekte Prompt-Injection-Angriffe sind ein architektonisches Sicherheitsproblem von Transformer-Modellen, das sich nicht durch Training allein lösen lässt und in Produktionsumgebungen zu erheblichen Verlusten führen kann.
