Sicherheit für Datenflüsse in alle Richtungen Im KI-Zeitalter wird das Netzwerk zur Verteidigungslinie

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KI-Agenten bewegen sich autonom zwischen internen Datenbanken, Cloud-Diensten und Anwendungen. Klassische Sicherheitsarchitekturen verlieren dabei den Überblick, wenn sie nur ein- und ausgehenden Datenverkehr kontrollieren.

In den letzten zehn Jahren beruhte die Unternehmenssicherheit auf einer durchaus ver­nünftigen Annahme: Da sich Mitarbeiter mit Anwendungen in der Cloud verbinden, sollte der ausgehende Datenverkehr umfassend überprüft und kontrolliert werden. Dabei ist man davon ausgegangen, dass die meisten Bedrohungen von außerhalb des Unternehmens stammen. Doch die Zeiten haben sich geändert und so reicht diese Grundannahme nicht mehr aus. Ein entscheidender Faktor ist hierbei – wie könnte es anders sein – die künstliche Intelligenz: Durch den Einsatz von KI erhöht und beschleunigt sich der Datenverkehr nicht nur, vielmehr hat sich auch seine Natur verändert.

Software-Defined Networking trifft auf Künstliche Intelligenz

Die Revolution der autonomen Netzwerksicherheit

Der Datenverkehr kennt keine Richtung mehr

Anstatt lediglich Menschen oder Geräte zu schützen, die sich mit Anwendungen verbinden, gibt es heute eine rasant wachsende Anzahl von KI-Elementen: LLMs, Agenten, KI-Workloads. All diese Elemente befanden sich ursprünglich außerhalb des Unternehmensperimeters, jetzt findet man sie überall. Der Grund hierfür ist einfach. KI-Elemente wie Agenten, MCP-Server, LLMs und KI-Workloads müssen sich dynamisch und kontinuierlich mit anderen KI-Elementen verbinden. Daher verlagern sich die Datenverkehrsströme nun von „Inside-Out“ hin zu „Outside-In“ und „Inside-to-Inside“, also im Grunde überallhin. Dies bedeutet auch, dass die Zugriffsanforderungen dieser Elemente die Angriffsfläche erheblich vergrößern.

Traditionelle Sicherheitsarchitekturen, die insbesondere auf der Überprüfung ausgehender Daten und Webfilterung basieren, wurden hierfür nicht entwickelt. Viele Unternehmen setzen heute auf eine Kombination aus cloudbasierten Sicherheitslösungen für den eingehenden und Firewalls für den ausgehenden Datenverkehr. Dies führt zu einer Art Silobildung und erhöht entsprechend das Sicherheitsrisiko. Vielmehr muss in modernen KI-getriebenen Umgebungen das Netzwerk selbst zur Durchsetzungsebene werden. Diese neuartige Struktur setzt die Sicherheitsrichtlinien und -informationen an jedem Punkt und für jeden Datenfluss um.

Wie viel Künstliche Intelligenz verträgt die IT-Sicherheit?

KI in der Netzwerküberwachung und beim Monitoring

Eine neue Architektur

Im KI-Zeitalter müssen Unternehmen entsprechend ihr Netzwerk überdenken und als Durchsetzungsebene neu konzipieren. Das Netzwerk hat dabei einen entscheidenden Vorteil: Es ist bereits mit allem verbunden, mit jedem Nutzer, jedem Gerät, jeder Anwendung und jedem Workload. Es erfasst alles und kann in Echtzeit auf alles reagieren. In der Praxis bedeutet dies den Aufbau einer „Enforcement Fabric“, einer gemeinsamen Ebene für Informationen und Richtlinien, die sich über jeden Edge, jedes Netzwerksegment und jeden Datenverkehr erstreckt. Anstatt Netzwerk und Sicherheit als getrennte Bereiche zu behandeln, die erst nachträglich integriert werden, sollte die neue Durchsetzungsstruktur diese von Anfang an als einen einzigen operativen Bereich betrachten.

Wenn Netzwerk und Sicherheit miteinander verschmelzen, ist die Netzwerkinfrastruktur mehr als nur eine Transportschicht. Es wird zum Bindeglied eines sicheren digitalen Unternehmens. Richtlinien werden so einheitlich in allen Zweigstellen, Standorten, Rechenzentren, Cloud-Umgebungen und OT-Netzwerken angewendet. Kontextbezogene Informationen werden in Echtzeit systemübergreifend ausgetauscht. Und Sicherheitsplattformen lösen Abhilfe­maß­nahmen automatisch in Echtzeit aus, anstatt darauf zu warten, dass ein Analyst erst Stunden nach einem Vorfall eine Protokolldatei überprüft.

Datenintegrität unter Druck

Die neue Rolle der Datensicherung in Zeiten autonomer KI

Richtungsweisend

Eine der entscheidendsten, jedoch am wenigsten beachteten Einschränkungen aktueller SASE-Architekturen besteht darin, dass die meisten lediglich für den Datenverkehr von innen nach außen ausgelegt sind. Sie überprüfen entsprechend Verbindungen, die von innerhalb des Unternehmens nach außen initiiert werden. Der Schutz vor Datenverkehr von außen nach innen erfordert nach wie vor Firewalls an jedem mit dem Internet verbundenen Perimeter. Im Zeitalter der KI stellt dies eine kritische Lücke dar.

KI-Agenten kommunizieren nicht in einer vorhersehbaren Richtung. Sie kommunizieren über verschiedene Umgebungen hinweg, greifen auf interne Systeme zu, interagieren mit externen Diensten und initiieren weitere automatisierte Prozesse. Ein autonomer Agent kann eine Verbindung zu einer internen Datenbank herstellen. Eine Anwendung kann eine andere Anwendung über Cloud-Grenzen hinweg aufrufen. Eine Arbeitslast kann sich lateral über eine verteilte Infrastruktur bewegen, ohne dass ein Mensch den Austausch auslöst. Um diese Art von Datenverkehr zu schützen, sind Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, die in alle Richtungen greifen. Eine Sicherheitsarchitektur sollte Zero-Trust-Kontrollen auf alle Datenströme ausweiten, unabhängig von Ursprung oder Ziel, ohne dass an jedem Standort eine separate Infrastruktur oder zusätzliche Firewalls erforderlich sind.

Bei zukünftigen Investitionsentscheidungen darf es also nicht mehr darum gehen, einfach neue Security-Lösungen anzuschaffen, sondern darum, die Architektur so umzugestalten, dass sie als Durchsetzungsebene fungieren kann. Security und Netzwerk verschmelzen in einem einheitlichen Policy-Framework. Die Durchsetzung der Richtlinien erfolgt dabei in jeder Schicht und an jedem Punkt des Netzwerks. Das Netzwerk ist in der Lage, multidirektionalen Daten­verkehr zu kontrollieren und zu schützen. Auf diese Weise gehen Sicherheits­verantwortliche den Schritt von „Alarm und Reaktion“ zu „Erkennung und Aktion“.

Über den Autor: Pantelis Astenburg ist Vice President Global Sales DACH bei Versa.

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