AI Security Posture Management (AISPM): Wie man mit der Sicherheit von KI-Agenten umgeht

AI fordert neue Sicherheitsmaßnahmen

AI Security Posture Management (AISPM) is an emerging discipline focused on securing AI agents, their memory, external interactions, and behavior in real-time.

Da KI-Agenten tief in Anwendungen eingebettet werden, sind traditionelle Sicherheitsmodelle nicht wirklich für die Aufgabe. im Gegensatz zu statischen Systemen führen KI-gestützte Umgebungen völlig neue Risiken ein – halluzinierte Ausgänge, sofortige Injektionen, autonome Aktionen und kaskadierende Interaktionen zwischen Agenten.

Dies sind nicht nur Erweiterungen bestehender Probleme – sie sind völlig neue Herausforderungen, die Sicherheits-Position-Tools wie DSPM (Data Security Posture Management) oder CSPM (Cloud Security Posture Management) hinterlassen.were never designed to solve.

AISPM besteht, weil KI-Systeme nicht nurstoreodertransmitDaten - SiegenerateNeue Inhalte, machendecisionsund Triggerreal-world actionsDie Sicherung dieser Systeme erfordert, dass wir überdenken, wie wir Sicherheit überwachen, durchsetzen und auditieren, nicht auf der Ebene der Infrastruktur, sondern auf der Ebene der KI-Rezension und des Verhaltens.

Wenn Sie nach einem tieferen Tauchen inWas sind maschinelle Identitätenund wie KI-Agenten in moderne Zugriffskontrollmodelle passen, decken wir dies umfassend inWhat is a Machine Identity? Understanding AI Access ControlDieser Artikel konzentriert sich jedoch auf die nächste Schicht: Sicherunghow AI agents operateNicht nurwho they are.

Begleiten Sie uns, während wir erklären, was AISPM zu einer unverwechselbaren und notwendigen Evolution macht.four unique perimetersErläutern Sie, wie Organisationen ihre Sicherheitshaltung für eine KI-gestützte Welt anpassen können.

Da die Risiken, die AI einführt, bereits da sind,and they’re growing fast.

Was macht die Sicherheit einzigartig?

Die Sicherung von KI-Systemen geht nicht nur darum, vorhandene Tools anzupassen – es geht darum, völlig neue Risikokategorien zu konfrontieren, die bisher nicht existierten.

Wie oben erwähnt,AI agents don’t just execute code—they generate content, make decisions, and interact with other systems in unpredictable ways.Diese Unberechenbarkeit führt zu Schwachstellen, die Sicherheitsteams erst anfangen zu verstehen.

AI hallucinations, zum Beispiel - gefälschte oder gefälschte Ausgänge - sind nicht nur unangenehm; sie könnencorrupt data, expose sensitive information, or even trigger unsafe actionsWenn man nicht gefangen wird.

kombiniert mit der zunehmenden Nutzung vonretrieval-augmented generation (RAG) pipelines, wo KI-Systeme Informationen aus großen Speicherlager ziehen, und die Angriffsfläche erweitert sich dramatisch.

Abgesehen von Datenrisiken,AI systems are uniquely susceptible to prompt injection attacks, wo bösartige Akteure Inputs erstellen, die entworfen wurden, um das Verhalten der KI zu entführen.the SQL injection problem, but harder to detect and even harder to containSie funktioniert in der natürlichen Sprache.

Vielleicht ist der schwierigste Teil davon, dassAI agents don’t operate in isolationSie lösen Aktionen aus, rufen externe APIs an und interagieren manchmal mit anderen KI-Agenten, wodurchcomplex, cascading chains of behaviorDiese sind schwer vorherzusagen, zu kontrollieren oder zu prüfen.

Traditionelle Sicherheits-Position-Tools wurden nie für dieses Maß an Autonomie und dynamisches Verhalten entwickelt.AISPM is not DSPM or CSPM for AIEs ist ein völlig neues Modell, das sich auf die Sicherung von AI-Verhalten und Entscheidungsfindung konzentriert.

Die vier Zugangskontrollperimeter von AI-Agenten

Um KI-Systeme zu sichern, geht es nicht nur darum, den Zugang zu Modellen zu verwalten – es erfordert die Kontrolle des gesamten Informationsflusses und der Entscheidungen, während KI-Agenten arbeiten.Von dem, was sie gefüttert werden, zu dem, was sie abrufen, wie sie handeln und was sie herausgeben, führt jede Phase einzigartige Risiken ein.

Wie bei jedem komplexen System wird die Zugriffskontrolle zu einer im Kontext der KI verstärkten Angriffsfläche.Vier unterschiedliche Perimeter— jeder als Kontrollpunkt für mögliche Schwachstellen fungiert:

1. Prompt Filtering – Kontrolle dessen, was in die KI eintritt

Jede KI-Interaktion beginnt mit einem Anruf, und Anrufe sind jetzt eine Angriffsfläche.unfiltered prompts can lead to manipulation, unintended behaviors, or AI "jailbreaks".

Prompt-Filterung stellt sicher, dass nur validierte, autorisierte Eingänge das Modell erreichen.

• Blockieren von bösartigen Eingängen, die dazu bestimmt sind, unsicheres Verhalten auszulösen
• Durchsetzung von Richtlinien auf Prompt-Level basierend auf Rollen, Berechtigungen oder Benutzerkontext
• Dynamische Validierung von Eingängen vor der Ausführung

Beispielsweise können Sie bestimmte Spam-Typen für Benutzer, die keine Administratoren sind, einschränken oder zusätzliche Überprüfungen für Spams erfordern, die sensible Operationen wie Datenbankabfragen oder Finanztransaktionen enthalten.

2. RAG Datenschutz – Sicherung von KI-Speicher und Wissensrückgewinnung

Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines – wo KI-Agenten Daten aus externen Wissensbanken oder Vektordatenbanken ziehen – fügen eine leistungsstarke Fähigkeit hinzu, aber auchexpand the attack surfaceAISPM muss kontrollieren:

• Wer oder was kann auf bestimmte Datenquellen zugreifen
• Welche Daten werden basierend auf Echtzeit-Zugriffspolitiken abgerufen
• Post-recovery-Filterung, um sensible Informationen zu entfernen, bevor sie das Modell erreichen

Ohne diesen Perimeter riskieren KI-Agentenretrieving and leaking sensitive dataodertraining themselves on information they shouldn’t have accessedan erster Stelle.

“Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGAEs bietet ein praktisches Beispiel für den RAG-Datenschutz für die Gesundheitsversorgung.

3. Secure External Access — Governing AI Actions Beyond the Model

KI-Agenten beschränken sich nicht auf interne Argumentation.actAPI-Anrufe auslösen, Transaktionen ausführen, Aufzeichnungen ändern oder Aufgaben über Systeme hinweg vernetzen.

AISPM muss durchsetzenstrict controls over these external actions:

• Definieren Sie genau, welche Operationen jeder KI-Agent ausführen darf
• Verfolgen Sie Ketten "im Namen von" zur Aufrechterhaltung der Rechenschaftspflicht für Aktionen, die von Benutzern initiiert, aber von Agenten ausgeführt werden
• Einfügen von menschlichen Genehmigungsschritten, wenn nötig, insbesondere für hochrisikoreiche Aktionen wie Einkäufe oder Datenmodifikationen

Dies verhindert, dass KI-Agenten außerhalb ihres beabsichtigten Umfangs handeln oder unbeabsichtigte nachgelagerte Effekte erzeugen.

4. Response Enforcement — Monitoring What AI Outputs

Even if all inputs and actions are tightly controlled, AI responses themselves can still create riskHalluzinierende Fakten, Aufdeckung sensibler Informationen oder Erzeugung unangemessener Inhalte.

Reaktionsvollstreckung bedeutet:

• Scannen von Ausgängen auf Konformität, Empfindlichkeit und Angemessenheit, bevor sie geliefert werden
• Rollebasierte Ausgabefilter anwenden, so dass nur autorisierte Benutzer bestimmte Informationen sehen
• sicherzustellen, dass KI nicht unbeabsichtigt interne Kenntnisse, Anmeldeinformationen oder PII in seiner endgültigen Reaktion verliert

In KI-Systemen ist die Ausgabe nicht nur Information -it’s the final, visible actionSichern ist nicht verhandelbar.

Warum diese Perimeter von Bedeutung sind

Zusammen bilden diese vier Perimeter die Grundlage derAISPMSie stellen sicher, dassevery stage of the AI’s operation is monitored, governed, and secured— von Eingang zu Ausgang, von Speicherzugang zu Echtzeit-Aktion.

AI-Sicherheit als End-to-End-Stream zu behandeln – nicht nur eine statische Modellprüfung – ist das, was AISPM von dem Vermächtnis-Position-Management abhebt.Wenn KI-Agenten dynamisch denken, handeln und interagieren, muss Sicherheit ihnen jeden Schritt folgen.

Best Practices für effektive AISPM

Wie wir bereits sehen können, erfordert die Sicherung von KI-Systemen eine andere Denkweise - eine, dieAI reasoning and behaviorals Teil der Angriffsoberfläche, nicht nur der Infrastruktur, auf der sie läuft.AISPMSie basiert auf einigen Schlüsselprinzipien, die dieser Herausforderung gerecht werden sollen:

Intrinsische Sicherheit – Guardrails Inside the AI Flow

Effektive KI-Sicherheit kann nicht gestoppt werden. es mussbaked into the AI’s decision-making loopFiltern von Anrufen, Einschränkung des Speicherzugangs, Validierung externer Anrufe und Scannen von Antworten in Echtzeit.Externe Verpackungen wie Firewalls oder statische Code-Scans schützen nicht vor KI-Agenten, die ihren Weg zu unbeabsichtigten Aktionen begründen.

The AI itself must operate inside secure boundaries.

Kontinuierliche Überwachung – Risikobewertung in Echtzeit

Entscheidungen werden in Echtzeit getroffen, was bedeutet,continuous evaluationEs ist kritisch.

AISPM-Systeme müssen das Verhalten von Agenten verfolgen, wenn es sich entfaltet, das Risiko auf der Grundlage neuer Kontexte oder Inputs neu berechnen und bei Bedarf Berechtigungen anpassen oder Interventionen in der Mitte der Ausführung auslösen.

Statische Haltungskontrollen oder periodische Audits werden Probleme nicht aufspüren, wenn sie auftreten.AI security is a live problem, so your posture management must be live, too.

Chain of Custody und Auditing

KI-Agenten haben die Fähigkeit, Aktionen zu vernetzen - APIs anzurufen, andere Agenten auszulösen oder mit Benutzern zu interagieren - all dies erfordert äußerst granuläre Audits.

AISPM muss:

• Aufzeichnen, welche Aktion durchgeführt wurde
• Wer oder was hat es ausgelöst
• Bewahren Sie die vollständige "in der Hälfte" Spur zurück zum Menschen oder System, das die Aktion ausgelöst hat.

Dies ist der einzige Weg, um Rechenschaftspflicht und Rückverfolgbarkeit aufrechtzuerhalten, wenn KI-Agenten autonom handeln.

Delegationsgrenzen und Trust TTLs

KI-Systeme handeln nicht nur – siedelegateAufgaben an andere Agenten, Dienste oder APIs. Ohne angemessene Grenzen kann Vertrauen unkontrolliert kaschieren und Risiken von unkontrollierten KI-zu-AI-Interaktionen schaffen.

AISPM muss sichstrict scopingDelegierte Autorität, Time-to-Live (TTL) auf Vertrauen oder delegierten Zugriff, verhindern langlebige Genehmigungsketten, die unmöglich zu widerrufen werden, und ermöglichenHuman Review Checkpoints anzeigenfür hochrisikose Delegationen.

Kryptografische Validierung zwischen KI-Agenten

Wenn die Ökosysteme wachsen,agents will need to trust—but verify—other agents' claimsAISPM sollte sich auf diese Zukunft vorbereiten, indem escryptographic signaturesauf KI-Anfragen und -Antworten sowie manipulationssichere Protokolle, die es Agenten – und Menschen – ermöglichen, die Quelle und Integrität jeder Aktion in der Kette zu überprüfen.

So werden die Systeme schließlichaudit and regulate themselvesVor allem in multi-agent Umgebungen.

Tooling und aufstrebende Standards für AISPM

Während AISPM immer noch eine aufstrebende Disziplin ist, beginnen wir, praktische Tools und Frameworks zu sehen, die dazu beitragen, seine Prinzipien in die Tat umzusetzen, wodurch Entwickler KI-Systeme mit Sicherheitsvorkehrungen aufbauen können, die in den Fluss von KI-Entscheidungen und -Aktionen eingebaut werden.

AI Framework-Integrationen für die Zugriffskontrolle

Populäre AI-Entwicklungsrahmen wieLangChainundLangflügebeginnt, Integrationen zu unterstützen, dieidentity verification and fine-grained policy enforcementdirekt in AI-Workflows. Diese Integrationen ermöglichen Entwicklern:

• Authentifizieren Sie KI-Agenten mit Identitäts-Token, bevor Sie Aktionen zulassen
• Einfügen von dynamischen Berechtigungskontrollen in der Mitte des Workflows, um unbefugten Datenzugriff oder unsichere Vorgänge zu stoppen
• Geben Sie Feinkörner-Autorisierung auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Pipelines an und filtern Sie, was die KI basierend auf Echtzeit-Benutzer- oder Agentenberechtigungen abrufen kann.

Diese Fähigkeiten gehen über die grundlegende Eingangsvalidierung hinaus und ermöglichen sichere, identitätsbewusste Pipelines, in denen KI-Agenten beweisen müssen, was sie in jedem kritischen Schritt tun dürfen.

Sichere Datenvalidierung und strukturierter Zugang

Frameworks für die Entwicklung von KI-Anwendungen werden zunehmend unterstütztstructured data validation and access control enforcementDurch die Kombination von Eingabevalidierung mit Autorisierungsschichten können Entwickler:

• Stellen Sie sicher, dass nur ordnungsgemäß strukturierte, zulässige Datenströme in KI-Modelle fließen
• Dynamische Durchsetzung von rollenbasierten, attributebasierten oder relationsbasierten Zugangsrichtlinien
• Führen Sie einen auditierbaren Track jeder Zugriffsentscheidung auf, die die KI trifft

Dies hilft, Systeme vor versehentlichen Datenleckungen und vorsätzlichen Manipulationen zu schützen, indem sichergestellt wird, dass die KI strikt innerhalb ihrer definierten Grenzen funktioniert.

Standardisierung sicherer AI-zu-System-Interaktionen

Neue Standards wie dieModel Context Protocol (MCP)Sie schlagen strukturierte Wege vor, wie KI-Agenten mit externen Tools, APIs und Systemen interagieren können.

• Ausdrückliche Berechtigungskontrollen, bevor KI-Agenten externe Operationen auslösen können
• Machine-Identity-Zuweisung an KI-Agenten, die ihre Fähigkeiten erweitern
• Echtzeit-Autorisierungsregeln an Interaktionspunkten, um sicherzustellen, dass Aktionen kontrolliert und nachverfolgbar bleiben

Dies ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von KI-gesteuerten Aktionen – wie API-Anrufe, Datenbankabfragen oder Finanztransaktionen –accountable and auditable.

Blick in die Zukunft: Die Zukunft von AISPM

Die schnelle Entwicklung von KI-Agenten verschiebt bereits die Grenzen dessen, was herkömmliche Sicherheitsmodelle bewältigen können.Da KI-Systeme autonomer werden - in der Lage zu reden, Aktionen zu vernetzen und mit anderen Agenten zu interagieren -AISPM will become foundationalAber nicht optional.

Eine große Veränderung am Horizont ist der Aufstieg derrisk scoring and trust propagation modelsGenau wie menschlichen Nutzern Vertrauensstufen basierend auf Verhalten und Kontext zugewiesen werden, werden KI-Agenten benötigenDynamische VertrauenswerteDas beeinflusst, was sie zugreifen oder auslösen dürfen – vor allem in Multi-Agent-Umgebungen, in denen unkontrolliertes Vertrauen Risiken schnell eskalieren könnte.

AISPM verschiebt die Sicherheit nach oben in den AI-Entscheidungsprozess und kontrolliert das Verhalten an jedem kritischen Punkt.

Da die KI die nächste Welle von Anwendungen weiterhin treibt,AISPM will be critical to maintaining trust, compliance, and safetyOrganisationen, die es frühzeitig annehmen, werden in der Lage sein, mit KI zu innovieren, ohne die Sicherheit zu gefährden.

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