Governance-Plattformen für KI-Agenten: Tools zur Sicherung und Verwaltung von KI-Agenten

Mit der zunehmenden Verbreitung autonomer KI-Agenten in Unternehmensumgebungen stehen Organisationen vor dringenden Herausforderungen in Bezug auf Transparenz, Kontrolle und Risikomanagement. Eine Governance-Plattform für KI-Agenten bietet die notwendigen Richtlinien, Überwachungs- und Sicherheitsfunktionen, um KI-Agenten im großen Maßstab zu verwalten. Dieser Artikel untersucht die Kernfunktionen, Auswahlkriterien und Best Practices für den effektiven Einsatz von Governance-Tools für KI-Agenten in Unternehmen.

Wichtige Erkenntnisse

Warum benötigen Unternehmen eine KI-Agenten-Governance-Plattform, die über herkömmliche KI-Tools hinausgeht?
Traditionelle KI-Tools verwalten das Modelltraining und die Verzerrung, während eine KI-Agenten-Governance-Plattform autonome Aktionen in Echtzeit, den Datenzugriff und die Rechteausweitung nach der Bereitstellung steuert.

Wie bedroht Schatten-KI Organisationen, denen Sicherheitsplattformen für KI-Agenten fehlen?
Nicht autorisierte Agenten können Daten exfiltrieren, mit übermäßigen Berechtigungen agieren und unentdeckt bleiben – eine KI-gestützte Agentensicherheitsplattform erkennt und setzt Richtlinien für diese unkontrollierten Agenten durch.

Welche Rolle spielt KI-DLP in unternehmensweiten Tools zur Steuerung von KI-Agenten?
AI DLP prüft die Daten, die in die Agenten ein- und ausgehen, und erkennt sensible Inhalte wie Quellcode oder Kundendatensätze, bevor diese über agentenbasierte Arbeitsabläufe die Organisationsgrenzen verlassen.

Welche Bereitstellungsarchitektur bietet die schnellste Wertschöpfung für die Überwachung und Steuerung von KI-Agenten?
Die browserbasierte Durchsetzung erfolgt als Browsererweiterung ohne Netzwerkänderungen und ermöglicht so die sofortige Überwachung und Steuerung von KI-Agenteninteraktionen im Web und in SaaS-Anwendungen.

Wie sollten Organisationen eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform schrittweise einführen?
Beginnen Sie mit der Ermittlung und Überwachung, um Akteure und Datenflüsse abzubilden, entwickeln Sie dann Richtlinien auf der Grundlage der beobachteten Ausgangswerte und ermöglichen Sie schrittweise die Durchsetzung, beginnend mit risikoreichen Aktionen.

Warum ist die Transparenz auf Browserebene für die Kontrolle der KI-Nutzung so wichtig?
Ein Großteil der Aktivitäten von KI-Agenten findet in Browsern über SaaS-Tools und -Erweiterungen statt; die KI-Nutzungskontrolle auf Browserebene erkennt Schatten-KI auf verwalteten und nicht verwalteten Geräten ohne Installation eines Endpunktagenten.

Wie lässt sich die beste agentenbasierte KI-Governance-Plattform in bestehende Sicherheitsarchitekturen integrieren?
Es stellt Verbindungen zu Identitätsanbietern für den SaaS-Identitätsschutz, zu SIEM-Systemen für die zentrale Alarmierung und zu DLP-Lösungen her – wodurch isolierte Datensilos vermieden und die bestehenden Kontrollen auf KI-Agenten ausgeweitet werden.

Überblick über KI-Agenten-Governance-Plattformen

Plattformen zur Steuerung von KI-Agenten sind speziell entwickelte Lösungen, die Unternehmen zentrale Transparenz und Kontrolle über autonome KI-Agenten innerhalb ihrer Infrastruktur ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Management-Tools, die sich auf Modelltraining oder Inferenzoptimierung konzentrieren, adressieren diese Plattformen gezielt die besonderen Risiken, die entstehen, wenn KI-Agenten selbstständig agieren – Entscheidungen treffen, auf Daten zugreifen, APIs aufrufen und mit SaaS-Anwendungen interagieren, ohne dass jeder Schritt direkt von einem Menschen überwacht wird.

Was definiert eine KI-Agenten-Governance-Plattform?

Eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform befindet sich typischerweise zwischen KI-Agenten und den Unternehmensressourcen, mit denen sie interagieren, und fungiert als Ebene zur Durchsetzung und Überwachung von Richtlinien. Diese Plattformen fangen Agentenaktionen ab, bewerten sie anhand von Unternehmensrichtlinien und erlauben, modifizieren oder blockieren diese Aktionen basierend auf vordefinierten Regeln und Echtzeit-Risikobewertungen. Der Funktionsumfang geht über die einfache Zugriffskontrolle hinaus und umfasst Datenverlustprävention, Identitätsmanagement, Verhaltensanalyse und Compliance-Berichterstattung.

Der Unterschied zwischen KI-Governance und KI-Agenten-Governance

Die traditionelle KI-Governance konzentriert sich auf das Lebenszyklusmanagement von Modellen – die Erkennung von Verzerrungen, die Erklärbarkeit und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben für Modelle des maschinellen Lernens. Die Governance von KI-Agenten hingegen befasst sich mit dem operativen Verhalten autonomer Agenten nach deren Einsatz. Zu den wichtigsten Unterschieden gehören:

• Kontrolle auf Aktionsebene: Es geht darum, zu steuern, was ein Agent in Echtzeit tut, nicht nur darum, wie ein Modell trainiert wurde.
• Überwachung der Dateninteraktion: Nachverfolgen, auf welche sensiblen Daten Agenten in SaaS-Anwendungen und internen Systemen zugreifen, diese kopieren oder übertragen.
• Identitäts- und Berechtigungsmanagement: Sicherstellen, dass die Agenten innerhalb der definierten Berechtigungsgrenzen agieren und ihre Berechtigungen nicht ausweiten.
• Entdeckung von Schatten-KI: Identifizierung nicht autorisierter oder unkontrollierter KI-Agenten, die Mitarbeiter ohne Genehmigung des IT- oder Sicherheitsteams einsetzen.

Marktkontext und Treiber der Markteinführung

Die Einführung von KI-Agenten in Unternehmen hat sich deutlich beschleunigt. Agenten übernehmen mittlerweile Aufgaben von Kundenservice über Codegenerierung und Datenanalyse bis hin zu Beschaffungsprozessen. Diese Verbreitung hat eine Governance-Lücke geschaffen. Sicherheitsteams fehlt der Überblick darüber, welche Agenten aktiv sind, auf welche Daten sie zugreifen und ob ihre Ergebnisse den Unternehmensrichtlinien entsprechen. Um diese Lücke zu schließen, sind Sicherheitsplattformen für KI-Agenten entstanden. Sie bieten Instrumentierungs- und Durchsetzungsfunktionen, die bestehende Sicherheitslösungen nicht bereitstellen konnten.

Organisationen in regulierten Branchen – Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Regierung und Recht – stehen vor besonderer Dringlichkeit, da die Aktionen autonomer Agenten, wenn sie nicht kontrolliert werden, zu Verstößen gegen die Compliance-Vorschriften, Datenschutzverletzungen oder unautorisierten Offenlegungen führen können.

Warum Organisationen Tools zur Steuerung von KI-Agenten benötigen

Die Argumente für den Einsatz von Governance-Tools für KI-Agenten in Unternehmen reichen weit über theoretische Risiken hinaus. Organisationen, die KI-Agenten ohne strukturierte Governance agieren lassen, setzen sich konkreten, messbaren Bedrohungen in den Bereichen Sicherheit, Compliance und Betrieb aus.

Schatten-KI und unkontrollierte Agentenverbreitung

Eine der drängendsten Herausforderungen ist Schatten-KI – der Einsatz von KI-Systemen durch einzelne Mitarbeiter oder Teams ohne Wissen oder Genehmigung der Sicherheits- und IT-Abteilungen. Mitarbeiter verbinden möglicherweise KI-Systeme von Drittanbietern mit unternehmenseigenen SaaS-Anwendungen, gewähren ihnen Zugriff auf sensible Datenbestände oder nutzen browserbasierte KI-Tools, die vertrauliche Daten extern verarbeiten. Ohne eine Governance-Plattform für KI-Systeme verfügen Unternehmen über keinen Mechanismus, um diese Systeme zu erkennen, ihr Risiko zu bewerten oder Richtlinien gegen sie durchzusetzen.

Schatten-KI-Agenten können:

1. Sensible Daten an externe Endpunkte exfiltrieren, ohne herkömmliche DLP-Kontrollen auszulösen.
2. Mit übermäßig weit gefassten Berechtigungen arbeiten, die vom Benutzer geerbt wurden, der sie bereitgestellt hat.
3. Die Ressourcen bleiben über mehrere Sitzungen hinweg erhalten und können auch lange nach Abschluss der ursprünglichen Aufgabe weiterhin genutzt werden.
4. Einführung von Lieferkettenrisiken durch ungeprüfte Agenten-Frameworks und Browsererweiterungen von Drittanbietern.

Datenverlust und -lecks durch Agentenaktionen

KI-Agenten verarbeiten, fassen zusammen und übertragen routinemäßig Daten als Teil ihrer Kernfunktionen. Ohne speziell für Agenten-Workflows entwickelte KI-DLP-Kontrollen können sensible Informationen – Kundendaten, geistiges Eigentum, Finanzdaten, Quellcode – unbeabsichtigt oder vorsätzlich offengelegt werden. Herkömmliche DLP-Lösungen versäumen es oft, Datenflüsse zwischen Agenten oder zwischen Agenten und APIs zu überprüfen, wodurch Sicherheitslücken entstehen, die Angreifer und fehlerhafte Konfigurationen ausnutzen können.

Compliance und regulatorische Risiken

Verordnungen wie die DSGVO, der CCPA, HIPAA und das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz (EU AI Act) stellen spezifische Anforderungen an die Art und Weise und die Verantwortlichen der Datenverarbeitung. Verarbeitet ein KI-System personenbezogene Daten, trifft automatisierte Entscheidungen oder generiert es Ergebnisse, die Geschäftsprozesse beeinflussen, trägt das Unternehmen die Verantwortung für die Einhaltung dieser Vorschriften. Lösungen zur Überwachung und Steuerung von KI-Systemen liefern die notwendigen Prüfprotokolle, Nachweise zur Einhaltung von Richtlinien und Verhaltensdaten, um die Konformität gegenüber Aufsichtsbehörden und Wirtschaftsprüfern nachzuweisen.

Betriebsrisiko durch unkontrolliertes Agentenverhalten

Autonome Agenten können Aktionen mit weitreichenden geschäftlichen Konsequenzen durchführen – Transaktionen genehmigen, Konfigurationen ändern, Nachrichten versenden oder Datensätze bearbeiten. Ohne Kontrollmechanismen kann ein falsch konfigurierter oder kompromittierter Agent zu einer Kettenreaktion von Betriebsausfällen führen. Governance-Plattformen mindern dieses Risiko, indem sie Richtlinien auf Aktionsebene durchsetzen, für Operationen mit hohem Einfluss die Genehmigung durch einen Mitarbeiter vorschreiben und vollständige Protokolle der Agentenaktivitäten führen.

Kernmerkmale von KI-Agenten-Governance-Plattformen

Die Bewertung einer agentenbasierten KI-Governance-Plattform erfordert ein Verständnis der spezifischen Fähigkeiten, die effektive Lösungen von einfachen Überwachungstools unterscheiden. Die folgenden Merkmale stellen die funktionale Basis dar, die Plattformen der Enterprise-Klasse bieten sollten.

Agentenfindung und Bestandsverwaltung

Bevor Governance-Maßnahmen angewendet werden können, müssen Organisationen wissen, welche Akteure in ihrer Umgebung vorhanden sind. Zu den wichtigsten Erkennungsfunktionen gehören:

• Automatisierte Agentenerkennung: Durch Scannen des Netzwerkverkehrs, der Browseraktivitäten, der SaaS-Integrationen und der API-Protokolle werden aktive KI-Agenten identifiziert.
• Identifizierung von Schatten-KI: Kennzeichnung von Agenten, die außerhalb genehmigter Kanäle eingesetzt werden, einschließlich browserbasierter KI-Tools und nicht autorisierter Erweiterungen.
• Agenteninventar und -klassifizierung: Jeder Agent wird nach Typ, Eigentümer, Datenzugriffsbereich, Berechtigungsstufe und Risikobewertung katalogisiert.
• Kontinuierliche Überwachung neuer Agenten: Erkennung neu eingesetzter Agenten in Echtzeit anstatt auf periodische Scans zu setzen.

Richtliniendefinition und -durchsetzung

Governance-Plattformen müssen es Sicherheitsteams ermöglichen, detaillierte Richtlinien zu definieren, die das Verhalten von Agenten steuern. Effektive Richtlinien-Engines unterstützen Folgendes:

• Datenzugriffsrichtlinien: Einschränkung der Datenquellen, Dateien und Speicherorte, die ein Agent lesen, schreiben oder übertragen darf.
• Steuerung auf Aktionsebene: Definition zulässiger und verbotener Aktionen pro Agententyp, wie z. B. das Blockieren eines Agenten am Versenden von E-Mails oder am Ändern von Datenbankeinträgen.
• Kontextbezogene Durchsetzung: Die Richtlinienanwendung wird an die Benutzeridentität, den Gerätestatus, den Netzwerkstandort und die Sensibilität der betreffenden Daten angepasst.
• KI-Nutzungskontrolle: Festlegung organisatorischer Grenzen für den Einsatz von KI-Agenten, einschließlich Beschränkungen für bestimmte Anwendungsfälle oder Datenkategorien.

KI-gestützte DLP und Antwortvalidierung

Datenverlustprävention speziell für KI-Workflows ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. KI-gestützte DLP-Funktionen prüfen die Datenflüsse von und zu KI-Agenten und erkennen sensible Inhalte, bevor diese das Unternehmensnetzwerk verlassen. Die Validierung von KI-Antworten ergänzt diese Schutzebene, indem sie die Agentenausgaben auf Genauigkeit, Richtlinienkonformität und das Vorhandensein sensibler Informationen analysiert, die nicht in Antworten oder nachfolgenden Aktionen enthalten sein sollten.

Identitäts- und Zugriffsverwaltung für Agenten

KI-Agenten erben häufig die Identität und Berechtigungen des Benutzer- oder Dienstkontos, das sie erstellt hat. Governance-Tools für KI-Agenten in Unternehmen müssen eine unabhängige Identitätsverwaltung für Agenten gewährleisten, einschließlich:

1. Einzigartige Agentenidentitäten, die von menschlichen Benutzerkonten getrennt sind.
2. Durchsetzung des Zugriffsrechtsprinzips mit automatischer Umfangsreduzierung im Laufe der Zeit.
3. Sitzungsbasierte Berechtigungen, die nach Abschluss der Aufgabe ablaufen.
4. Integration mit bestehenden Identitätsanbietern (IdPs) und SaaS-Identitätsschutzframeworks.

Audit-Protokollierung und Compliance-Berichterstattung

Jede Aktion eines gesteuerten KI-Agenten sollte so detailliert protokolliert werden, dass forensische Untersuchungen, Compliance-Audits und operative Überprüfungen möglich sind. Die Protokolle sollten die Identität des Agenten, die durchgeführte Aktion, die geprüfte Richtlinie, die Durchsetzungsentscheidung, die beteiligten Daten und die Zeitstempel erfassen. Reporting-Dashboards sollten die Agentenaktivitäten spezifischen regulatorischen Rahmenbedingungen zuordnen und so die Compliance-Bestätigung vereinfachen.

Sicherheits- und Überwachungsfunktionen für KI-Agenten

Sicherheit ist das grundlegende Anliegen, das die Einführung von Sicherheitsplattformen für KI-Agenten vorantreibt. Die Überwachungs- und Bedrohungserkennungsfunktionen einer Governance-Plattform bestimmen ihre Wirksamkeit bei der Verhinderung von Sicherheitslücken, Datenverlusten und Missbrauch, die von KI-Agenten ausgehen oder durch diese ermöglicht werden.

Echtzeit-Agentenaktivitätsüberwachung

Effektive Lösungen für die Überwachung und Steuerung von KI-Agenten bieten kontinuierliche Echtzeit-Transparenz über deren Verhalten. Dies umfasst die Überwachung von Datenzugriffsmustern, API-Aufrufen, der Kommunikation zwischen Agenten sowie der Interaktion mit SaaS-Anwendungen und Webdiensten. Die Echtzeitüberwachung ermöglicht es Sicherheitsteams, anomales Verhalten zu erkennen – beispielsweise den plötzlichen Zugriff eines Agenten auf eine große Menge sensibler Dateien oder die Kommunikation mit einem unbekannten externen Endpunkt – und zu reagieren, bevor Schaden entsteht.

Sichtbarkeit und Durchsetzung auf Browserebene

Ein Großteil der Aktivitäten von KI-Agenten findet im Browser statt, wo Mitarbeiter mit webbasierten KI-Tools, in SaaS integrierten Agenten und Browsererweiterungen mit KI-Funktionen interagieren. Browsersicherheit ist daher unerlässlich, um diese Interaktionen zu steuern. Lösungen wie LayerX Security bieten KI-Browserschutz, der die Aktivitäten von KI-Agenten auf Browserebene überwacht und kontrolliert. So erhalten Sie Einblick in Daten, die in KI-Tools eingegeben, in KI-Dienste hochgeladen und von browserbasierten Agenten generiert werden. Dieser browserzentrierte Ansatz ist besonders effektiv gegen Schatten-KI, da er die Nutzung von Agenten unabhängig davon erkennt, ob diese von der IT-Abteilung genehmigt wurden.

KI-Missbrauchsprävention und Verhaltensanalyse

Nicht alle Risiken von KI-Agenten gehen von externen Bedrohungen aus. Missbrauch durch Insider – Mitarbeiter, die KI-Agenten nutzen, um Kontrollen zu umgehen, Daten zu exfiltrieren oder unbefugte Aktionen durchzuführen – stellt ein erhebliches Risiko dar. Governance-Plattformen sollten Folgendes umfassen:

• Verhaltens-Baselines: Festlegung normaler Nutzungsmuster für jeden Agenten und Benutzer und anschließende Benachrichtigung bei Abweichungen.
• Regeln zur Missbrauchserkennung: Identifizierung von Mustern, die auf Datendiebstahl, Umgehung von Richtlinien oder unautorisierte Automatisierung hindeuten.
• Sofortige Erkennung von Injektion und Manipulation: Erkennung von Versuchen, das Verhalten von Agenten durch feindliche Eingaben zu manipulieren.
• Korrelation der Bedrohung durch Insider: Verknüpfung der Aktivitäten von KI-Agenten mit umfassenderen Nutzerverhaltenssignalen aus Web/SaaS-DLP- und Insider-Bedrohungserkennungssystemen.

Threat Intelligence-Integration

Sicherheitsplattformen für KI-Agenten profitieren von der Integration mit Bedrohungsdaten, die bekannte schädliche KI-Tools, kompromittierte Agenten-Frameworks und Angriffstechniken gegen KI-Systeme identifizieren. Diese Informationen ermöglichen es Governance-Plattformen, Verbindungen zu bekannten schädlichen Endpunkten proaktiv zu blockieren, verdächtige Agentenpakete zu kennzeichnen und Erkennungsregeln basierend auf neuen Angriffsmustern zu aktualisieren.

Reaktion und Behebung von Vorfällen

Wird ein Richtlinienverstoß oder ein Sicherheitsvorfall im Zusammenhang mit einem KI-Agenten erkannt, sollten Governance-Plattformen eine schnelle Reaktion ermöglichen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die automatische Sperrung des Agenten, die Beendigung von Sitzungen, der Entzug von Berechtigungen und die Benachrichtigung der Sicherheitsteams. Die Integration mit SIEM- und SOAR-Plattformen gewährleistet, dass Vorfälle mit KI-Agenten in die bestehenden Sicherheitsvorfall-Workflows des Unternehmens eingebunden werden.

Vergleich von Lösungen zur Steuerung von KI-Agenten in Unternehmen

Der Markt für KI-gestützte Agenten-Governance-Plattformen reift, und mehrere Anbieter verfolgen unterschiedliche Lösungsansätze. Der folgende Vergleich hebt die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale der verschiedenen Lösungskategorien hervor.

Lösungsarchitekturansätze

Wichtigste Unterscheidungsmerkmale der Anbieter

Bei der Auswahl der besten agentenbasierten KI-Governance-Plattform für eine bestimmte Organisation unterscheiden sich führende Lösungen durch mehrere Faktoren:

• Tiefe der Schatten-KI-Erkennung: Lösungen wie LayerX Security zeichnen sich durch die Erkennung unautorisierter KI-Agentennutzung mittels Browser-Instrumentierung aus und identifizieren KI-Tools und -Erweiterungen, die Mitarbeiter ohne Genehmigung der IT-Abteilung einsetzen.
• KI-DLP-Hochleistung: Die Fähigkeit, Inhalte, die zu und von KI-Agenten fließen, zu überprüfen, sensible Daten in Echtzeit zu klassifizieren und detaillierte DLP-Richtlinien durchzusetzen, die speziell für agentenbasierte Arbeitsabläufe entwickelt wurden.
• Unterstützung für BYOD und nicht verwaltete Geräte: Organisationen mit BYOD-Richtlinien benötigen Governance-Lösungen, die auf nicht verwalteten Endgeräten funktionieren. Browserbasierte Ansätze bieten hier einen Vorteil, da sie keine Installation von Endgeräteagenten erfordern.
• SaaS-Integrationsbreite: Die Anzahl und Tiefe der Integrationen mit SaaS-Anwendungen für Unternehmen bestimmt, wie umfassend eine Plattform die Interaktionen von Agenten mit geschäftskritischen Diensten steuern kann.
• Schutz von Browsererweiterungen: Da KI-gestützte Browsererweiterungen immer häufiger eingesetzt werden, müssen Governance-Plattformen diese Erweiterungen erkennen, bewerten und kontrollieren, um Datenlecks und unautorisierte Aktivitäten von Agenten zu verhindern.

Überlegungen zur Bereitstellung

Die Komplexität der Implementierung von Tools zur Steuerung von KI-Agenten in Unternehmen variiert erheblich. Browserbasierte Lösungen bieten in der Regel die schnellste Wertschöpfung, da sie als Browsererweiterungen oder Unternehmensbrowserkonfigurationen bereitgestellt werden können, ohne dass Änderungen an der Netzwerkinfrastruktur oder am Agentencode erforderlich sind. API-basierte und Framework-integrierte Lösungen erfordern unter Umständen einen höheren Integrationsaufwand, bieten aber eine tiefere Kontrolle über spezifische Agentenarchitekturen. Unternehmen sollten ihre Agentenlandschaft – einschließlich des Verhältnisses von browserbasierten, API-basierten und eingebetteten Agenten – analysieren, bevor sie eine Architektur auswählen.

Bewährte Verfahren zur Auswahl einer Governance-Plattform für KI-Agenten

Die Auswahl der richtigen Governance-Plattform für KI-Agenten erfordert einen strukturierten Evaluierungsprozess, der das organisatorische Risikoprofil, die bestehende Sicherheitsinfrastruktur und die spezifischen Merkmale der Nutzung von KI-Agenten innerhalb des Unternehmens berücksichtigt.

Führen Sie zunächst eine umfassende Bestandsaufnahme der Agenten durch.

Vor der Evaluierung von Plattformen sollten Unternehmen ihre bestehende KI-Agentenlandschaft erfassen. Dies umfasst von der IT-Abteilung bereitgestellte, autorisierte Agenten, von Geschäftsbereichen genutzte Abteilungsagenten sowie von einzelnen Mitarbeitern eingesetzte Schatten-KI-Tools. Das Verständnis des Umfangs und der Vielfalt der Agentennutzung bestimmt die Anforderungen an die Plattform. Viele Unternehmen stellen fest, dass browserbasierte KI-Tools und Schatten-SaaS-Integrationen den größten und am wenigsten kontrollierten Teil ihrer Agentenlandschaft ausmachen.

Transparenz hat zunächst Vorrang vor Kontrolle.

Organisationen, die erstmals eine agentenbasierte KI-Governance-Plattform einsetzen, sollten der Transparenz Priorität einräumen, bevor sie strenge Durchsetzungsrichtlinien implementieren. Ein schrittweises Vorgehen wird empfohlen.

1. Entdeckungsphase: Setzen Sie die Plattform im Überwachungsmodus ein, um alle KI-Agenten zu identifizieren, Datenflüsse abzubilden und Verhaltensbaselines zu erstellen.
2. Phase der Politikentwicklung: Nutzen Sie Überwachungsdaten, um Richtlinien zu definieren, die die tatsächlichen Nutzungsmuster und die Risikotoleranz der Organisation widerspiegeln.
3. Durchsetzungsphase: Die Durchsetzung der Richtlinien sollte schrittweise ermöglicht werden, beginnend mit risikoreichen Aktionen und sensiblen Datenkategorien.
4. Optimierungsphase: Die Richtlinien sollten auf Grundlage der Ergebnisse der Durchsetzungsmaßnahmen, der Fehlalarmraten und der sich entwickelnden Nutzungsmuster der Agenten verfeinert werden.

Bewerten Sie dies anhand Ihres spezifischen Risikoprofils.

Verschiedene Organisationen sind unterschiedlichen Risiken durch KI-Agenten ausgesetzt. Die folgenden Fragen helfen dabei, die Plattformbewertung auf die relevantesten Funktionen zu konzentrieren:

• Gibt es in Ihrem Unternehmen einen signifikanten Einsatz von BYOD-Geräten oder externen Dienstleistern, der eine Governance auf nicht verwalteten Geräten erfordert?
• Nutzen die Mitarbeiter aktiv browserbasierte KI-Tools, die sensible Kunden- oder Finanzdaten verarbeiten?
• Sind Sie in einer regulierten Branche tätig, die detaillierte Prüfprotokolle für die automatisierte Datenverarbeitung erfordert?
• Sind KI-Agenten in kritische Geschäftsprozesse integriert, bei denen unautorisierte Aktionen zu Betriebsstörungen führen könnten?
• Müssen Sie den Einsatz von KI-Agenten über mehrere SaaS-Plattformen mit unterschiedlichen Sicherheitsvorgaben hinweg steuern?

Sicherstellung der Integration in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur

Die beste Plattform für die Verwaltung von KI-Agenten ist für jedes Unternehmen eine, die sich nahtlos in die bestehende Sicherheitsarchitektur integriert, anstatt ein isoliertes System zu schaffen. Wichtige Integrationspunkte sind Identitätsanbieter für den Schutz von SaaS-Identitäten und die Agentenauthentifizierung, SIEM-Plattformen für die zentrale Protokollierung und Alarmierung, DLP-Lösungen für einheitliche Datenschutzrichtlinien sowie Tools für Endpunkt- oder Browsersicherheit, die umfassende Transparenz gewährleisten. LayerX Security beispielsweise integriert KI-Governance-Funktionen direkt in seine Enterprise-Browser-Sicherheitsplattform. Dadurch können Unternehmen ihre bestehenden browserbasierten Sicherheitskontrollen auf die Aktivitäten von KI-Agenten ausweiten, ohne zusätzliche Infrastruktur bereitstellen zu müssen.

Plan für Skalierung und Evolution

Der Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen nimmt rasant zu, sowohl hinsichtlich des Umfangs als auch der Komplexität. Die gewählte Governance-Plattform muss dieses Wachstum ohne grundlegende Architekturänderungen ermöglichen. Wichtige Skalierbarkeitsaspekte umfassen die Unterstützung neuer Agententypen und Frameworks, die Fähigkeit, steigende Mengen an Agentenaktivitätsdaten ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten, flexible Richtlinienmodule, die sich an neue Anwendungsfälle und regulatorische Anforderungen anpassen lassen, sowie die API-Erweiterbarkeit für kundenspezifische Integrationen mit proprietären Agentensystemen. Unternehmen sollten zudem die Roadmaps der Anbieter prüfen, um sicherzustellen, dass die Entwicklung der Plattform mit den erwarteten Einführungsmustern von KI-Agenten im Unternehmen übereinstimmt.