AI SECURITY & AIDR

KI PRODUKTIV NUTZEN. DATEN SCHÜTZEN. KONTROLLE BEHALTEN.

Generative KI verändert bereits heute Arbeitsabläufe, Kundenkommunikation, Recherche, Entwicklung und Automatisierung. Mitarbeitende nutzen KI-Assistenten, Anwendungen integrieren Sprachmodelle und autonome Agenten können zunehmend Daten abrufen, Werkzeuge nutzen oder Aufgaben vorbereiten.

Diese Entwicklung schafft große Chancen. Sie stellt Unternehmen jedoch auch vor neue Sicherheitsfragen: Welche KI-Dienste werden genutzt? Welche Daten gelangen in Prompts oder Antworten? Welche Identitäten und Berechtigungen nutzen KI-Anwendungen? Und welche Aktionen dürfen KI-Agenten tatsächlich ausführen?

KI IST BEREITS TEIL DES ARBEITSALLTAGS

DIE WICHTIGSTE FRAGE IST NICHT, OB IHR UNTERNEHMEN KI NUTZT. SONDERN OB DIE NUTZUNG SICHTBAR, SICHER UND STEUERBAR IST.

Viele Mitarbeitende nutzen bereits heute KI-Funktionen in Office-Anwendungen, Suchdiensten, CRM-Systemen, Projektmanagement-Tools oder spezialisierten Fachanwendungen. Andere verwenden externe KI-Assistenten für Texte, Übersetzungen, Recherche, Zusammenfassungen oder technische Fragen.

Diese Nutzung kann sinnvoll sein und Produktivität deutlich verbessern. Risiken entstehen jedoch, wenn nicht klar ist, welche Dienste verwendet werden, welche Daten verarbeitet werden dürfen, wer Zugriff auf KI-gestützte Anwendungen hat und welche Regeln für Integrationen oder automatisierte Aktionen gelten.

Unternehmen müssen KI deshalb nicht pauschal verbieten. Sie benötigen einen klaren Rahmen: Welche Anwendungsfälle sind erwünscht? Welche Daten dürfen verwendet werden? Welche KI-Dienste sind freigegeben? Wie werden Identitäten, Berechtigungen und Schnittstellen geschützt? Und wie wird reagiert, wenn ein Risiko oder eine unzulässige Nutzung erkannt wird?

AI Security schafft die Grundlage, um diese Fragen pragmatisch zu beantworten und KI verantwortungsvoll in den Unternehmensalltag zu integrieren.

Sichere KI-Nutzung entsteht nicht durch pauschale Verbote. Sie entsteht durch Transparenz, klare Regeln, passende Schutzmechanismen und verantwortliche Nutzung.

NEUE MÖGLICHKEITEN BRINGEN NEUE ANGRIFFSFLÄCHEN

KI-RISIKEN ENTSTEHEN HÄUFIG DORT, WO DATEN, IDENTITÄTEN, ANWENDUNGEN UND AUTOMATISIERUNG ZUSAMMENKOMMEN.

Nicht jede KI-Nutzung ist ein Sicherheitsproblem. Risiken entstehen vor allem dann, wenn sensible Daten ohne klare Regeln verarbeitet werden, unbekannte Dienste eingesetzt werden oder KI-Anwendungen weitreichende Zugriffe und Handlungsmöglichkeiten erhalten.

Sensible Daten in Prompts und Antworten

Mitarbeitende oder Anwendungen können vertrauliche Informationen, personenbezogene Daten, Zugangsdaten, interne Dokumente oder Geschäftsdetails in KI-Dienste eingeben oder über Antworten weitergeben.

Shadow AI und unbekannte KI-Dienste

KI-Tools werden außerhalb klarer Freigaben genutzt. Dadurch fehlen Transparenz über Datenverarbeitung, Berechtigungen, Verträge, Datenschutz und Sicherheitskontrollen.

Unsichere Identitäten und Berechtigungen

KI-Anwendungen, Servicekonten und Agenten benötigen Zugriffe auf Daten oder Systeme. Übermäßige Berechtigungen können die Auswirkungen eines Fehlers oder Angriffs erhöhen.

Prompt Injection und manipulierte Eingaben

Angreifer können versuchen, KI-Anwendungen durch manipulierte Inhalte oder Anweisungen zu unerwünschten Antworten, Datenzugriffen oder Aktionen zu bewegen.

Unsichere Integrationen und Schnittstellen

KI-Anwendungen können mit APIs, Datenquellen, Tools oder Unternehmenssystemen verbunden sein. Jede Integration benötigt klare Zugriffskontrollen und nachvollziehbare Grenzen.

Autonome KI-Agenten und Aktionen

Wenn KI-Agenten Aufgaben selbstständig vorbereiten oder ausführen, müssen Berechtigungen, Freigaben, Überwachung und Notfallmechanismen besonders sorgfältig gestaltet werden.

SICHTBARKEIT UND KLARE REGELN SCHAFFEN VERTRAUEN

SHADOW AI ENTSTEHT NICHT DURCH SCHLECHTE ABSICHTEN. SIE ENTSTEHT, WENN PRODUKTIVITÄT SCHNELLER IST ALS DIE VORHANDENEN REGELN.

Mitarbeitende und Fachbereiche setzen KI häufig ein, weil sie Aufgaben schneller erledigen, Texte verbessern, Informationen strukturieren oder wiederkehrende Prozesse vereinfachen möchten. Wenn es keine klaren Vorgaben, freigegebenen Werkzeuge und sicheren Alternativen gibt, entstehen KI-Nutzungen oft außerhalb des sichtbaren IT- und Sicherheitsrahmens.

Das kann zu Risiken führen: Vertrauliche Daten werden in unbekannte Dienste eingegeben, Zugangsdaten oder Dokumente werden unkontrolliert verarbeitet, KI-Ergebnisse werden ohne Prüfung übernommen oder Anwendungen erhalten Schnittstellenzugriff ohne klare Verantwortung.

Eine gute KI-Governance beginnt nicht mit einem pauschalen Verbot. Sie schafft Transparenz, definiert sinnvolle Regeln und bietet Mitarbeitenden sichere, praktikable Wege zur Nutzung. Dabei müssen Geschäftsführung, IT, Datenschutz, Informationssicherheit und Fachbereiche gemeinsam ein angemessenes Modell entwickeln.

KI-Nutzung sichtbar machen

Relevante KI-Dienste, Anwendungen, Integrationen und Anwendungsfälle erfassen, damit Chancen und Risiken nachvollziehbar bewertet werden können.

Freigegebene Nutzung ermöglichen

Klare, sichere und praktikable KI-Werkzeuge sowie definierte Einsatzbereiche bereitstellen, damit Mitarbeitende produktiv arbeiten können.

Datenregeln verständlich definieren

Klare Orientierung schaffen, welche Daten verarbeitet werden dürfen, welche Informationen geschützt bleiben müssen und wann Rücksprache erforderlich ist.

Verantwortlichkeiten und Überprüfung etablieren

Zuständigkeiten für Freigaben, technische Integration, Datenschutz, Sicherheit und regelmäßige Bewertung nachvollziehbar organisieren.

KI DARF NUR DAS SEHEN UND TUN, WAS SIE WIRKLICH BRAUCHT

SENSIBLE DATEN UND WEITREICHENDE BERECHTIGUNGEN BRAUCHEN BESONDERE KONTROLLE.

KI-Anwendungen können Daten aus Dokumenten, E-Mails, Datenbanken, CRM-Systemen, Wissensplattformen oder Cloud-Diensten verarbeiten. Das kann wertvolle Unterstützung liefern, wenn Inhalte gezielt und kontrolliert zugänglich gemacht werden.

Gleichzeitig gilt: Eine KI-Anwendung, ein Servicekonto oder ein Agent sollte nicht automatisch Zugriff auf alle Daten und Systeme erhalten. Je weiter die Berechtigung reicht, desto größer können die Auswirkungen eines Fehlers, einer Fehlkonfiguration oder eines Angriffs sein.

Deshalb verbindet AI Security Daten- und Identitätsschutz mit klaren Berechtigungen, geeigneten Zugriffskontrollen, Protokollierung und nachvollziehbaren Freigaben.

Daten klassifizieren und schützenSome description goes here. Don't make it too long and try to keep the text for all of them about the same length.

Least Privilege für KI-AnwendungenKI-Dienste, Servicekonten und Agenten erhalten nur die Berechtigungen, Datenquellen und Werkzeuge, die sie für einen klar definierten Zweck benötigen.

Zugriffe nachvollziehbar protokollierenRelevante Datenzugriffe, Anfragen, Aktionen und Veränderungen nachvollziehbar erfassen, damit Risiken bewertet und Vorfälle untersucht werden können.

Freigaben und Grenzen definierenFür sensible Aktionen, externe Datenweitergabe oder weitreichende Systemzugriffe klare Freigaben, Kontrollpunkte und technische Grenzen einrichten.

WENN KI NICHT NUR ANTWORTET, SONDERN HANDELT

KI-AGENTEN KÖNNEN PROZESSE BESCHLEUNIGEN. IHRE HANDLUNGSMÖGLICHKEITEN MÜSSEN JEDOCH KONTROLLIERT BLEIBEN.

Ein klassischer KI-Assistent beantwortet Fragen oder erstellt Inhalte. KI-Agenten gehen weiter: Sie können Informationen aus Systemen abrufen, Werkzeuge nutzen, Daten verarbeiten, Aufgaben vorbereiten und – je nach Integration – Aktionen in Anwendungen oder Workflows auslösen.

Das schafft neue Möglichkeiten für Automatisierung. Gleichzeitig steigt der Sicherheitsanspruch. Ein Agent mit Zugriff auf E-Mail, Dateien, CRM, ERP, Datenbanken oder Schnittstellen benötigt klar definierte Berechtigungen. Er darf nicht durch manipulierte Eingaben dazu gebracht werden, unzulässige Daten abzurufen, vertrauliche Informationen weiterzugeben oder nicht vorgesehene Aktionen auszuführen.

Die richtige Frage lautet deshalb nicht: „Wollen wir KI-Agenten nutzen?“ Sondern: „Welche Aufgabe übernimmt der Agent, auf welche Daten und Werkzeuge greift er zu, welche Aktionen darf er ausführen und wie können wir sein Verhalten kontrollieren?“

Agenten erkennen und inventarisieren

Bekannte und nicht ausreichend dokumentierte KI-Agenten, Integrationen und verwendete Werkzeuge sichtbar machen.

Werkzeuge und APIs begrenzen

Agenten nur auf klar definierte Tools, Schnittstellen und Datenquellen zugreifen lassen – mit minimal notwendigen Rechten.

Eingaben und Aktionen kontrollieren

Schutzmechanismen gegen manipulierte Anweisungen, unzulässige Datenzugriffe und unerwünschte Tool-Aufrufe in die Agentenarchitektur einbauen.

Freigaben und Notfallmechanismen einplanen

Für kritische Aktionen menschliche Freigaben, klare Eskalationswege, Protokollierung und die Möglichkeit zum kontrollierten Stoppen vorsehen.

SICHERE KI BEGINNT AN DEN SCHNITTSTELLEN

KI-ANWENDUNGEN MÜSSEN KONTROLLIERT MIT DATEN, TOOLS UND UNTERNEHMENSSYSTEMEN VERBUNDEN WERDEN.

Der Nutzen von KI steigt häufig dann, wenn sie auf Unternehmenswissen, Anwendungen oder Daten zugreifen kann. Beispielsweise kann ein Assistent Informationen aus einem Wissenssystem zusammenfassen, ein Agent Ticketdaten auswerten oder eine Anwendung KI-gestützt Prozesse vorbereiten.

Genau an diesen Verbindungen entstehen wichtige Sicherheitsfragen. Welche Datenquelle wird angebunden? Welche Identität wird verwendet? Welche API-Berechtigungen bestehen? Welche Tools darf der Agent aufrufen? Welche Informationen dürfen ausgegeben oder weitergegeben werden?

Sichere KI-Integrationen benötigen deshalb klare Architektur, minimale Berechtigungen, geeignete technische Kontrollpunkte und nachvollziehbare Protokollierung.

APIs und Servicekonten sicher gestalten

Schnittstellen, Tokens und Servicekonten mit klaren Berechtigungen, begrenztem Umfang, sicherer Verwaltung und regelmäßiger Überprüfung einsetzen.

Datenquellen gezielt anbinden

Dokumente, Datenbanken, Wissenssysteme und Cloud-Dienste nur für die konkreten KI-Anwendungsfälle freigeben, die einen nachvollziehbaren Geschäftsnutzen haben.

Tool-Aufrufe und Agentenverkehr kontrollieren

Kommunikation zwischen KI-Agenten, Tools, MCP-Servern oder weiteren Integrationen überwachen, begrenzen und bei verdächtigen Eingaben oder Aktionen kontrolliert behandeln.

WENN KI-NUTZUNG, DATEN ODER AGENTENVERHALTEN AUFFÄLLIG WERDEN

SICHERE KI-NUTZUNG BRAUCHT NICHT NUR REGELN, SONDERN AUCH EINEN KLAREN UMGANG MIT ABWEICHUNGEN.

Eine auffällige KI-Anfrage, ein nicht freigegebener Dienst, ein ungewöhnlicher Datenzugriff oder ein Agent mit unerwartetem Tool-Aufruf kann unterschiedliche Ursachen haben. Es kann sich um eine legitime Nutzung handeln, aber auch um eine Fehlkonfiguration, eine unzulässige Datenverarbeitung oder einen Angriffsversuch.

Entscheidend ist deshalb ein strukturierter Ablauf: sichtbar machen, bewerten, begrenzen, untersuchen und aus Erkenntnissen lernen.

1. ErkennenRelevante KI-Dienste, ungewöhnliche Datenflüsse, verdächtige Prompts, nicht erwartete Agentenaktivitäten oder unzulässige Integrationen werden sichtbar.

2. BewertenDas Ereignis wird im Zusammenhang mit Datenart, Benutzer, KI-Anwendung, Berechtigung, Tool-Zugriff und möglicher Auswirkung eingeordnet.

3. Risiko begrenzenBei bestätigtem Risiko können Zugriffe eingeschränkt, Integrationen pausiert, Datenflüsse begrenzt oder Agenten kontrolliert gestoppt werden.

4. Ursache und Auswirkungen prüfenBetroffene Daten, Prompts, Identitäten, Tools, Schnittstellen und Folgeaktivitäten werden untersucht, damit die Situation nachvollziehbar behandelt werden kann.

5. Schutz und Governance verbessernErkenntnisse führen zu Verbesserungen bei Datenregeln, Berechtigungen, technischen Kontrollen, Awareness, Freigabeprozessen und der weiteren KI-Architektur.

Bei komplexen oder schwerwiegenden Sicherheitsvorfällen können spezialisierte Incident-Response- und forensische Partner eingebunden werden.

SICHERE KI NUTZT DIE BESTEHENDE SICHERHEITSARCHITEKTUR

AI SECURITY WIRD STARK, WENN IDENTITÄTEN, DATEN, ENDGERÄTE, CLOUD UND REAKTION ZUSAMMENPASSEN.

KI-Anwendungen und Agenten arbeiten nicht losgelöst von der Unternehmens-IT. Sie nutzen Identitäten, greifen über Endgeräte oder Browser zu, verarbeiten Cloud-Daten, verbinden sich mit Anwendungen und benötigen sichere Netzwerk- sowie Zugriffsmodelle.

Deshalb verbinden wir AI Security mit den Bereichen, die für eine belastbare Cybersecurity- und Resilience-Architektur entscheidend sind.

Identity Security & ITDR

KI-Anwendungen, Agenten und Servicekonten benötigen sichere Identitäten, minimale Berechtigungen und nachvollziehbare Zugriffssteuerung.

Microsoft 365 & SaaS Security

KI-Funktionen in Cloud-Anwendungen und SaaS-Diensten benötigen klare Datenregeln, sichere Zugriffe und nachvollziehbare Governance.

Endpoint Security & MDR

KI-Nutzung über Endgeräte, Browser und lokale Anwendungen benötigt Sichtbarkeit, Schutz vor Missbrauch und die Fähigkeit, auffällige Aktivitäten zu erkennen.

Cloud Security & Workload Protection

Interne KI-Anwendungen, KI-Workloads, Datenquellen und Cloud-Integrationen benötigen sichere Konfigurationen, kontrollierte Zugriffe und Workload Protection.

Network Security & Zero Trust

KI-Agenten, Tools und Schnittstellen benötigen begrenzte, identitätsbasierte und nachvollziehbare Verbindungen zu Datenquellen und Unternehmenssystemen.

Incident Readiness

Klare Verantwortlichkeiten, Notfallmechanismen und vorbereitete Reaktionswege helfen, bei Datenrisiken, kompromittierten Zugängen oder auffälligem Agentenverhalten kontrolliert zu handeln.

TECHNOLOGIE, DIE KI-NUTZUNG SICHTBAR UND KONTROLLIERBAR MACHT

AI DETECTION AND RESPONSE ERGÄNZT KI-GOVERNANCE UM SICHTBARKEIT, SCHUTZ UND REAKTIONSMÖGLICHKEITEN.

Je nach KI-Strategie, genutzten Anwendungen und Schutzbedarf können unterschiedliche Technologien für KI-Sichtbarkeit, Daten- und Zugriffsschutz, Agentensicherheit, Erkennung und Reaktion eingesetzt werden.

CrowdStrike Falcon AIDR – AI Detection and Response – kann dabei helfen, KI-Nutzung und KI-Agenten über Endpoints, Anwendungen, SaaS- und Cloud-Umgebungen hinweg besser sichtbar zu machen. Je nach eingesetztem Umfang können Schutzmechanismen für sensible Daten, verdächtige Eingaben, unzulässige Tool-Aufrufe und auffällige Agentenaktivitäten ergänzt werden.

Für agentische KI-Architekturen können technische Kontrollpunkte an Schnittstellen, Tool-Aufrufen und Agentenverkehr dazu beitragen, Risiken wie manipulierte Eingaben, unerwünschte Datenzugriffe oder nicht vorgesehene Aktionen frühzeitig zu erkennen und kontrolliert zu behandeln.

Entscheidend bleibt jedoch die Gesamtkonzeption: KI-Anwendungsfälle müssen klar definiert, Datenzugriffe begrenzt, Berechtigungen passend gestaltet, Freigaben nachvollziehbar organisiert und Verantwortlichkeiten eindeutig geregelt sein.

itelis unterstützt Sie bei Bewertung, Architektur, Auswahl, Einführung, Integration, Governance und kontinuierlicher Weiterentwicklung einer AI-Security-Architektur.

WARUM ITELIS

KI NICHT NUR FREIGEBEN. SICHER, PRODUKTIV UND VERANTWORTUNGSVOLL INTEGRIEREN.

KI entwickelt sich schnell. Neue Assistenten, Funktionen, Integrationen und Agenten entstehen laufend. Für mittelständische Unternehmen ist es deshalb entscheidend, nicht jeder Entwicklung unkontrolliert zu folgen – aber auch nicht wichtige Chancen durch Unsicherheit zu verpassen.

itelis verbindet Cybersecurity, Cloud, Identitätsschutz, Infrastruktur und Prozessverständnis. So helfen wir Ihnen, KI-Anwendungsfälle realistisch zu bewerten, Risiken zu priorisieren und passende Sicherheits- sowie Betriebsmodelle aufzubauen.

Chancen und Risiken gemeinsam bewerten

Wir betrachten nicht nur technische Risiken, sondern auch Geschäftsnutzen, Datenarten, Prozesse, Verantwortlichkeiten und die praktische Umsetzbarkeit.

Governance ohne Innovationsbremse

Wir entwickeln Regeln und Freigaben, die Sicherheit schaffen und gleichzeitig produktive, sinnvolle KI-Nutzung ermöglichen.

Architektur statt Tool-Sammlung

KI-Anwendungen, Identitäten, Datenquellen, Schnittstellen, Cloud und Sicherheitskontrollen werden als zusammenhängendes System betrachtet.

Kontinuierlich weiterentwickeln

KI, Bedrohungen und Anforderungen verändern sich schnell. Deshalb begleiten wir regelmäßige Überprüfung, Anpassung und Weiterentwicklung Ihrer AI-Security-Architektur.

HÄUFIGE FRAGEN ZU AI SECURITY UND AIDR.

Müssen wir KI im Unternehmen verbieten, um sicher zu bleiben?

Nein. Ein pauschales Verbot verhindert oft nicht, dass KI trotzdem informell genutzt wird. Sinnvoller ist ein klarer Rahmen: sichere und freigegebene Werkzeuge bereitstellen, Regeln für Daten und Anwendungsfälle definieren, Mitarbeitende unterstützen und relevante Risiken technisch sowie organisatorisch kontrollieren.

Was ist Shadow AI?

Shadow AI beschreibt KI-Dienste, KI-Funktionen oder KI-Anwendungen, die im Unternehmen genutzt werden, ohne dass sie ausreichend sichtbar, freigegeben oder in Sicherheits- und Datenschutzprozesse eingebunden sind. Das kann zu unklarer Datenverarbeitung, fehlenden Verantwortlichkeiten und Risiken bei Berechtigungen oder Integrationen führen.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Assistenten und einem KI-Agenten?

Ein KI-Assistent beantwortet typischerweise Fragen oder erstellt Inhalte. Ein KI-Agent kann darüber hinaus Daten aus Systemen abrufen, Tools oder Schnittstellen nutzen, Aufgaben vorbereiten und – je nach Konfiguration – Aktionen ausführen. Dadurch steigt der Nutzen, aber auch der Bedarf an klaren Berechtigungen, Überwachung und Freigaben.

Was bedeutet AIDR?

AIDR steht für AI Detection and Response. Der Begriff beschreibt Sicherheitsfunktionen und Prozesse, mit denen KI-Nutzung, KI-Anwendungen und KI-Agenten sichtbar gemacht, Risiken erkannt und auffällige Aktivitäten kontrolliert behandelt werden können. AIDR ergänzt Regeln und Prävention um Detection- und Response-Fähigkeiten.

Wie schützen wir vertrauliche Daten bei KI-Nutzung?

Wichtig sind klare Datenregeln, freigegebene KI-Dienste, passende Berechtigungen, begrenzte Datenzugriffe, Schutzmaßnahmen für sensible Inhalte und nachvollziehbare Prozesse. Welche Maßnahmen erforderlich sind, hängt von Datenarten, Anwendungsfällen, eingesetzten KI-Diensten und den rechtlichen sowie organisatorischen Anforderungen ab.

Ist AI Security nur für Unternehmen mit eigenen KI-Anwendungen relevant?

Nein. AI Security ist auch relevant, wenn Mitarbeitende externe KI-Assistenten nutzen, KI-Funktionen in SaaS-Anwendungen aktiviert werden oder Daten über KI-gestützte Werkzeuge verarbeitet werden. Eigene Anwendungen und autonome Agenten erhöhen die Anforderungen zusätzlich, weil sie oft auf Datenquellen, APIs und Unternehmenssysteme zugreifen.

Können wir AI Security schrittweise einführen?

Ja. Ein pragmatischer Einstieg beginnt häufig mit Transparenz über genutzte KI-Dienste und Anwendungsfälle, klaren Datenregeln, sicheren Identitäten sowie einer Priorisierung kritischer Integrationen. Danach können Governance, technische Kontrollen, Agentensicherheit und kontinuierliche Überprüfung weiterentwickelt werden.

DER NÄCHSTE SCHRITT

WISSEN SIE, WELCHE KI-DIENSTE, DATEN UND AGENTEN IN IHREM UNTERNEHMEN BEREITS GENUTZT WERDEN?

KI kann Produktivität und Automatisierung deutlich verbessern. Entscheidend ist jedoch, ob Daten, Identitäten, Integrationen und Handlungsmöglichkeiten dabei kontrolliert bleiben.

Mit dem itelis Cybersecurity Assessment schaffen Sie Transparenz über Ihre Sicherheitslage, identifizieren relevante Risiken und erhalten eine priorisierte Grundlage für die nächsten Schritte – auch für die sichere und verantwortungsvolle KI-Nutzung.

Nicht jedes Unternehmen braucht mehr Security-Produkte.
Aber jedes Unternehmen sollte seine Risiken kennen.

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