Jiannis Papadakis, Director of Solutions Engineering bei Keyfactor
Über viele Jahre haben wir uns intensiv damit befasst, für Menschen und Maschinen sichere digitale Identitäten zu erstellen und zum Einsatz zu bringen. Seit einiger Zeit kommt nun in Unternehmensnetzwerken ein neuer Anwendungsfall für digitale Identitäten hinzu: autonom operierende KI-Agenten. So schnell wächst ihre Zahl, dass das traditionelle Identitäts- und Sicherheitsmanagement mit ihrer Absicherung vielerorts kaum noch hinterherkommt. Denn: digitale Identitäten von KI-Agenten können nicht wie menschliche oder maschinelle Identitäten gemanagt werden. Eine eigene Technik ist erforderlich. Hinzu kommt: in den meisten Unternehmen ist nach wie vor unklar, wer genau für das Identitätsmanagement der KI-Agenten eigentlich zuständig ist.
KI-Agenten können eigenständig Entscheidungen treffen und im Namen ihres Unternehmens über dessen Systemgrenzen hinweg agieren. Um dieses hohe Maß an Autonomie erfolgreich absichern zu können, ist es erforderlich, dass jeder KI-Agent mit einer vertrauenswürdigen, eindeutigen digitalen Identität ausgestattet ist. Das Problem: die Identitätsmanagement-Modelle, die bei Mensch und Maschine seit Jahren zum Einsatz kommen, lassen sich nicht einfach 1:1 auf KI-Agenten übertragen. Ihre Operationsfähigkeit würde dadurch zu sehr eingeschränkt werden.
Für menschliche Identitätsmanagementsysteme, die auf statischen Berechtigungen und Authentifizierungsmerkmalen basieren, agieren KI-Agenten zu schnell, zu dynamisch. Auch das Standard-Instrumentarium für Maschinenidentitäten, ein statischer API-Schlüssel, greift zu kurz. Der Schlüssel gewährt einen zu breiten Zugriff. Der KI-Agent erhält volle Rechte, obwohl er für eine konkrete Aufgabe eigentlich nur eingeschränkte Rechte bräuchte. Zudem lässt sich über den Schlüssel nicht nachweisen, warum ein KI-Agent diese oder jene Entscheidung getroffen hat, ob die Entscheidung im Rahmen seines Auftrags lag oder ob der Agent vielleicht sogar von außen manipuliert worden ist. Im Schlüssel selbst liegt keine technische Instanz vor, die prüft, ob die autonome Entscheidung des Agenten zulässig ist.
Was hier nun benötigt wird, ist eine Lösung, die Geschwindigkeit und Dynamik, die Kryptografie und Kontext zusammenbringt. Anstelle eines einfachen Text-Passworts (API-Schlüssel) muss der Agent X.509-Zertifikate mittels Mutual TLS-Verfahren nutzen. Statt statischen Anmeldedaten müssen Ephemeral Credentials zum Einsatz gebracht werden. Der Agent kann so Zertifikate erhalten, die nur für eine einzige Aufgabe oder für wenige Minuten gültig sind. Zusätzlich sollte die Berechtigung an das Verhalten und die Absicht des KI-Agenten gekoppelt sein. Wenn der KI-Agent dann plötzlich versucht, Daten herunterzuladen, die nicht zu seiner aktuellen Zielstellung passen, verliert seine digitale Identität automatisch ihre Gültigkeit.
Neben der technischen Umsetzung des Identitätsmanagements stellt auch dessen organisatorische Governance in vielen Unternehmen nach wie vor eine erhebliche Herausforderung dar. Zuständigkeiten sind häufig zersplittert. Die Verantwortung für Identitäten von KI-Agenten wird zwischen IT-, Sicherheits- und KI-Teams aufgeteilt – ohne, dass verbindliche Rechenschaftspflichten existieren. Oft ist unklar, wer etwa im Ernstfall die Identität eines KI-Agenten widerrufen darf. Nur ein Bruchteil der Unternehmen verfügt hier überhaupt über eine formelle Strategie. Hier gilt es, KI-Entwickler, Identitätsexperten und Sicherheitsteams an einen Tisch zu bringen, um verbindliche Governance-Strukturen zu etablieren. Nur auf der Grundlage einer klaren Aufgabenteilung lässt sich eine solide Vertrauensarchitektur schaffen, die einen wirklich abgesicherten Einsatz autonom operierender KI-Agenten ermöglicht.
