Die Einführung von Agentischer KI stellt nicht nur eine inkrementelle Verbesserung im Bereich der Cybersicherheit dar, sondern einen fundamentalen Wandel in der Art und Weise, wie wir digitale Verteidigung angehen. Diese transformative Technologie birgt sowohl beispiellose Chancen als auch neuartige Herausforderungen und erfordert eine umfassende Neubewertung unserer Sicherheitsstrategien. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die innerhalb vordefinierter Parameter operieren, weist Agentische KI autonomes Verhalten auf und interagiert dynamisch mit verschiedenen Tools, Umgebungen, anderen Agenten und sogar sensiblen Daten. Diese Fähigkeit bietet zwar erhebliche Vorteile, birgt aber auch eine neue Klasse von Risiken, die Unternehmen proaktiv angehen müssen. Das moderne Unternehmen ist somit gezwungen, eine zweigleisige Strategie zu verfolgen: Nutzung von Agentischer KI für eine verbesserte Verteidigung bei gleichzeitiger Absicherung gegen ihre potenziellen Schwachstellen.
Stärkung der Cybersicherheitsabwehr mit Agentischer KI
Cybersicherheitsteams stehen heute vor einem Zusammenfluss von Herausforderungen, darunter ein anhaltender Mangel an Fachkräften und ein stetig wachsendes Volumen an Sicherheitswarnungen. Agentische KI bietet eine vielversprechende Lösung für diese Probleme und liefert innovative Methoden zur Stärkung der Bedrohungserkennung, der Reaktion auf Vorfälle und der gesamten KI-Sicherheit. Dies erfordert eine grundlegende Umstrukturierung des Cybersicherheitsökosystems, wobei Agentische KI als Eckpfeiler zukünftiger Abwehrmaßnahmen dient.
Agentische KI-Systeme besitzen die Fähigkeit, autonom wahrzunehmen, zu argumentieren und zu handeln, wodurch sie in der Lage sind, komplexe Cybersicherheitsprobleme mit minimalem menschlichen Eingriff zu bewältigen. Diese Systeme können auch als intelligente Mitarbeiter fungieren, die die Fähigkeiten menschlicher Experten erweitern und ihre Fähigkeit verbessern, digitale Vermögenswerte zu schützen, Risiken zu mindern und die Effizienz von Security Operations Centern (SOCs) zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken entlastet Agentische KI die Cybersicherheitsteams, sodass sie sich auf strategische Entscheidungen konzentrieren können, wodurch sie ihr Fachwissen skalieren und möglicherweise die Burnout der Mitarbeiter verringern können.
Betrachten Sie beispielsweise den Prozess der Reaktion auf Software-Sicherheitslücken. Traditionell ist dies ein zeitaufwändiger und arbeitsintensiver Prozess. Mit Agentischer KI kann die Zeit, die für die Bewertung des Risikos im Zusammenhang mit einer neuen Common Vulnerability oder Exposure (CVE) erforderlich ist, jedoch auf wenige Sekunden reduziert werden. KI-Agenten können schnell externe Ressourcen durchsuchen, interne Umgebungen bewerten und prägnante Zusammenfassungen und priorisierte Ergebnisse generieren, sodass menschliche Analysten schnell und fundiert handeln können.
Darüber hinaus kann Agentische KI die Effizienz der Triage von Sicherheitswarnungen erheblich verbessern. Die meisten SOCs werden täglich mit einer Flut von Warnungen überschwemmt, was es schwierig macht, kritische Signale vom Hintergrundrauschen zu unterscheiden. Der traditionelle Ansatz zur Warnungstriage ist oft langsam, repetitiv und stark auf institutionelles Wissen und die Erfahrung einzelner Analysten angewiesen.
Agentische KI-Systeme können diesen Workflow beschleunigen, indem sie Warnungen automatisch analysieren, relevante Kontexte aus verschiedenen Sicherheitstools erfassen, potenzielle Ursachen ableiten und in Echtzeit geeignete Maßnahmen ergreifen. Diese Systeme können sogar beim Onboarding neuer Analysten helfen, indem sie das Wissen erfahrener Fachleute kodifizieren und in umsetzbare Erkenntnisse übersetzen.
Hauptvorteile von Agentischer KI in der Cybersicherheit:
- Automatisierte Bedrohungserkennung: Überwacht kontinuierlich den Netzwerkverkehr und die Systemprotokolle, um anomales Verhalten zu erkennen, das auf Cyberbedrohungen hindeutet.
- Schnelle Reaktion auf Vorfälle: Automatisiert den Prozess der Untersuchung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, wodurch die Eindämmungszeit verkürzt und der Schaden minimiert wird.
- Schwachstellenmanagement: Identifiziert und priorisiert Schwachstellen in Software und Systemen, wodurch proaktives Patchen und Mitigation ermöglicht werden.
- Triage von Sicherheitswarnungen: Analysiert und priorisiert Sicherheitswarnungen, filtert Fehlalarme heraus und konzentriert sich auf die kritischsten Bedrohungen.
- Verbesserte Sicherheitsoperationen: Automatisiert Routineaufgaben und bietet Echtzeit-Einblicke, wodurch die Effizienz und Effektivität von Security Operations Centern verbessert wird.
Absicherung von Agentischen KI-Anwendungen
Agentische KI-Systeme sind keine passiven Beobachter; sie argumentieren und handeln aktiv auf der Grundlage von Informationen, was eine neue Reihe von Sicherheitsherausforderungen mit sich bringt. Diese Agenten können auf sensible Tools zugreifen, Ausgaben generieren, die Downstream-Effekte auslösen, oder in Echtzeit mit vertraulichen Daten interagieren. Um sicherzustellen, dass sich diese Systeme sicher und vorhersehbar verhalten, müssen Unternehmen während des gesamten Lebenszyklus robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, von Vortests vor der Bereitstellung bis hin zu Laufzeitkontrollen.
Vor der Bereitstellung von Agentischen KI-Systemen in der Produktion ist es entscheidend, gründliche Red-Teaming- und Testübungen durchzuführen. Diese Übungen helfen, Schwächen in der Art und Weise zu erkennen, wie Agenten Prompts interpretieren, Tools verwenden oder unerwartete Eingaben verarbeiten. Die Tests sollten auch Bewertungen beinhalten, wie gut Agenten vordefinierte Einschränkungen einhalten, sich von Fehlern erholen und manipulativer oder adversarieller Angriffe abwehren.
Laufzeit-Guardrails bieten eine Möglichkeit, Richtliniengrenzen durchzusetzen, unsicheres Verhalten einzuschränken und sicherzustellen, dass die Agentenausgaben mit den Unternehmenszielen übereinstimmen. Diese Guardrails werden in der Regel durch Software implementiert, die es Entwicklern ermöglicht, Regeln zu definieren, bereitzustellen und schnell zu aktualisieren, die regeln, was KI-Agenten sagen und tun können. Diese Anpassungsfähigkeit ist unerlässlich, um schnell und effektiv auf auftretende Probleme zu reagieren und ein konsistentes und sicheres Agentenverhalten in Produktionsumgebungen aufrechtzuerhalten.
Wesentliche Sicherheitsmaßnahmen für Agentische KI-Anwendungen:
- Red Teaming und Testing: Simuliert reale Angriffe, um Schwachstellen und Schwächen in KI-Systemen vor der Bereitstellung zu identifizieren.
- Laufzeit-Guardrails: Setzt Richtliniengrenzen durch und begrenzt unsicheres Verhalten während des Betriebs des KI-Systems.
- Confidential Computing: Schützt sensible Daten während der Verarbeitung zur Laufzeit und reduziert das Risiko einer Offenlegung.
- Software Supply Chain Security: Gewährleistet die Authentizität und Integrität der in der Entwicklung und Bereitstellung verwendeten KI-Komponenten.
- Regelmäßige Code-Scans: Identifiziert Schwachstellen im Softwarecode und erleichtert zeitnahes Patchen und Mitigation.
Confidential Computing
Laufzeitschutzmaßnahmen spielen auch eine wichtige Rolle beim Schutz sensibler Daten und Agentenaktionen während der Ausführung und gewährleisten einen sicheren und vertrauenswürdigen Betrieb. Confidential Computing hilft beispielsweise, Daten während der Verarbeitung zur Laufzeit zu schützen und schützt Daten effektiv bei der Verwendung. Dies reduziert das Risiko einer Offenlegung sowohl in der Trainings- als auch in der Inferenzphase für KI-Modelle aller Größen.
Sichere Softwareplattform
Die Grundlage jeder Agentischen KI-Anwendung ist die Sammlung von Software-Tools, Bibliotheken und Diensten, die zum Aufbau des Inferencing-Stacks verwendet werden. Die Softwareplattform sollte unter Verwendung eines sicheren Software-Lebenszyklusprozesses entwickelt werden, der die Stabilität der Application Programming Interface (API) aufrechterhält und gleichzeitig Schwachstellen während des gesamten Lebenszyklus der Software behebt. Dies umfasst regelmäßige Code-Scans und die rechtzeitige Veröffentlichung von Sicherheitspatches oder Mitigationen.
Software Bill of Materials (SBOM)
Authentizität und Integrität von KI-Komponenten in der Lieferkette sind entscheidend, um das Vertrauen in Agentische KI-Systeme zu skalieren. Der AI Enterprise Software Stack sollte Containersignaturen, Modellsignierung und eine Software Bill of Materials (SBOM) enthalten, um die Überprüfung dieser Komponenten zu ermöglichen.
Jede dieser Technologien bietet zusätzliche Sicherheitsebenen, um kritische Daten und wertvolle Modelle in mehreren Bereitstellungsumgebungen zu schützen, von On-Premises bis zur Cloud.
Absicherung der Agentischen Infrastruktur
Da Agentische KI-Systeme autonomer werden und tiefer in Unternehmensworkflows integriert sind, wird die zugrunde liegende Infrastruktur, auf der sie basieren, zu einer kritischen Komponente der gesamten Sicherheitslage. Ob im Rechenzentrum, am Edge oder in einer Fabrikhalle bereitgestellt, Agentische KI erfordert eine Infrastruktur, die Isolation, Sichtbarkeit und Kontrolle standardmäßig erzwingen kann.
Agentische Systeme operieren naturgemäß mit erheblicher Autonomie, wodurch sie wirkungsvolle Aktionen ausführen können, die entweder vorteilhaft oder potenziell schädlich sein können. Diese inhärente Autonomie erfordert den Schutz von Laufzeit-Workloads, die Implementierung von Betriebsüberwachung und die strikte Durchsetzung von Zero-Trust-Prinzipien, um diese Systeme effektiv zu sichern.
Data Processing Units (DPUs)
DPUs, kombiniert mit fortschrittlichen Telemetrielösungen, bieten ein Framework, das es Anwendungen ermöglicht, umfassende Echtzeit-Sichtbarkeit in das Verhalten von Agenten-Workloads zu erhalten und Bedrohungen durch fortschrittliche Speicherforensik genau zu lokalisieren. Die Bereitstellung von Sicherheitskontrollen direkt auf DPUs anstelle von Server-CPUs isoliert Bedrohungen weiter auf Infrastrukturebene, reduziert den Explosionsradius potenzieller Kompromittierungen erheblich und stärkt eine umfassende Sicherheitsarchitektur für überall.
Confidential Computing wird auf GPUs unterstützt, sodass Isolationstechnologien jetzt auf die vertrauliche virtuelle Maschine erweitert werden können, wenn Benutzer von einer einzelnen GPU zu mehreren GPUs wechseln. Sichere KI wird von Protected PCIe bereitgestellt und baut auf Confidential Computing auf, sodass Kunden Workloads von einer einzelnen GPU auf mehrere GPUs skalieren können. Dies ermöglicht es Unternehmen, sich an ihre Agentischen KI-Anforderungen anzupassen und gleichzeitig Sicherheit auf die leistungsstärkste Weise bereitzustellen.
Diese Infrastrukturkomponenten unterstützen sowohl lokale als auch Remote-Attestation, sodass Kunden die Integrität der Plattform überprüfen können, bevor sie sensible Workloads bereitstellen.
KI-Fabriken
Diese Sicherheitsfunktionen sind besonders wichtig in Umgebungen wie KI-Fabriken, in denen Agentische Systeme beginnen, Automatisierung, Überwachung und Real-World-Entscheidungen zu unterstützen. Die Ausweitung von Agentischer KI auf cyberphysikalische Systeme erhöht den Einsatz, da Kompromittierungen sich direkt auf die Betriebszeit, die Sicherheit und die Integrität des physischen Betriebs auswirken können. Führende Partner integrieren Full-Stack-Cybersicherheits-KI-Technologien, um Kunden bei der Stärkung kritischer Infrastrukturen gegen Cyberbedrohungen in Branchen wie Energie, Versorgung und Fertigung zu unterstützen.
Wichtige Überlegungen zur Infrastruktursicherheit für Agentische KI:
- Isolation: Isolierung von Agentischen KI-Workloads von anderen Systemen, um laterale Bewegungen im Falle einer Kompromittierung zu verhindern.
- Sichtbarkeit: Echtzeit-Sichtbarkeit des Verhaltens von Agentischen KI-Workloads, um Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
- Kontrolle: Implementierung strenger Zugriffskontrollen und Richtlinien, um die Aktionen zu begrenzen, die Agentische KI-Systeme ausführen können.
- Zero Trust: Annahme, dass kein Benutzer oder Gerät von Natur aus vertrauenswürdig ist, und Überprüfung jeder Zugriffsanforderung.
- Attestation: Überprüfung der Integrität der Plattform vor der Bereitstellung sensibler Workloads.
Vertrauen aufbauen, während KI Maßnahmen ergreift
In der sich schnell entwickelnden Bedrohungslandschaft von heute muss jedes Unternehmen sicherstellen, dass seine Investitionen in die Cybersicherheit KI einbeziehen, um die Workflows der Zukunft zu schützen. Jeder Workload muss beschleunigt werden, um Verteidigern endlich die Werkzeuge zu geben, um mit der Geschwindigkeit der KI zu operieren.