KI-Sicherheit beginnt bei der Identität, nicht beim Netzwerk KI-Lieferketten haben keinen Perimeter

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KI-Systeme erstrecken sich über Cloud-Plattformen, Drittanbieter, APIs und automatisierte Workflows. Damit wird jede klassische Netzwerkgrenze ob­so­let. Identität wird zur primären Steuerungsebene, denn kompromittierte Zugangsdaten, offene API-Schlüssel und unkontrollierte Ma­schi­nen­i­den­ti­tä­ten schaffen in KI-Umgebungen systemische Risiken.

Künstliche Intelligenz verändert grundlegend, wie Systeme entwickelt, bereitgestellt und abgesichert werden. KI-Umgebungen sind von Natur aus verteilt – sie erstrecken sich über Cloud-Plattformen, Drittanbieter, APIs und automatisierte Workflows – und machen damit jede Netzwerkgrenze obsolet. Traditionelle Sicherheitsmodelle, die auf implizitem Vertrauen und Netzwerkgrenzen basieren, sind deshalb nicht mehr anwendbar. Identität ist zur primären Steuerungsebene geworden, um Sicherheit, Zugriff und Verantwortlichkeit über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg durchzusetzen. Dieser Wandel wird zunehmend durch Regulierung formalisiert. Rahmenwerke wie der EU AI Act, die NIS2-Richtlinie und der Cyber Resilience Act verwandeln KI-Sicherheit von einer Best Practice in eine rechtliche und operative Anforderung – insbesondere für Unternehmen, die in europäischen Märkten tätig sind.

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KI-Lieferketten haben keinen Perimeter

KI-Systeme werden über hochgradig verteilte Lieferketten hinweg aufgebaut und betrieben – einschließlich Cloud-Infrastruktur, Drittanbietern, Datensätzen, APIs und Modellen. Training, Feinabstimmung und Inferenz finden routinemäßig gleichzeitig in mehreren Umgebungen und Rechtsräumen statt. Diese Fragmentierung beseitigt jede durchsetzbare Netzwerkgrenze. Sicherheitsmodelle, die auf einem Standort oder angenommenem internem Vertrauen basieren, sind nicht mehr tragfähig. In KI-Umgebungen kann Vertrauen nicht vererbt werden – es muss kontinuierlich überprüft werden. Für Unternehmen ist dies nicht nur eine architektonische Herausforderung, sondern auch ein Governance-Risiko. Ohne klare Kontrolle darüber, wer und was über verschiedene Umgebungen hinweg auf KI-Systeme zugreifen kann, können Organisationen Richtlinien nicht zuverlässig durchsetzen, Compliance nicht nachweisen und Vorfälle nicht wirksam eindämmen.

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Identität als primäre Steuerungsebene

Mit dem Wegfall des Perimeters wird Identität zur zentralen Sicherheitsebene. KI-Umgebungen sind durch Interaktionen zwischen menschlichen Nutzern, Maschinenidentitäten, Diensten und autonomen Agenten geprägt – was die Angriffsfläche erheblich vergrößert. Ein schwaches Anmeldedatenmanagement, offengelegte API-Schlüssel und unverwaltete Servicekonten führen in KI-Umgebungen zu systemischen Risiken. Kompromittierte Entwicklerzugänge können zur Manipulation von Modellen genutzt werden, geleakte API-Schlüssel können proprietäre Datensätze und Modellzugriffe offenlegen, und unsichere Automatisierungs-Workflows schaffen Einstiegspunkte für Prompt-Injection-Angriffe. Dies sind keine Ausnahmefälle – sondern unmittelbare Folgen unkontrollierter Identitätsausbreitung.

Privileged Access Management (PAM) ist grundlegend für die Absicherung von KI-Umgebungen. Sensible Assets – darunter Modellgewichte, Trainingspipelines und proprietäre Datensätze – müssen streng kontrolliert und kontinuierlich überwacht werden.

Die Durchsetzung des Least-Privilege-Prinzips für alle Identitäten reduziert die Anfälligkeit für kompromittierte Zugangsdaten und Insider-Risiken. Echtzeit-Sitzungsüberwachung und Nachvollziehbarkeit stellen sicher, dass ungewöhnliches Verhalten erkannt und eingedämmt wird, bevor es eskaliert. Dieses Maß an Kontrolle wird zunehmend entscheidend, um die Einhaltung neuer Vorschriften nachzuweisen, die überprüfbare Zugriffskontrollen, Rückverfolgbarkeit und schnelle Reaktionsfähigkeit auf Vorfälle über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg verlangen.

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Zero Trust wird zum zentralen Element in der KI-Sicherheitsarchitektur

Eine Zero-Trust-Architektur bildet die Grundlage für die Durchsetzung von Zugriffskontrollen in KI-Systemen und stellt sicher, dass jede Identität, jedes Gerät und jeder Dienst kontinuierlich überprüft wird, bevor mit Modellen, Daten oder Infrastruktur interagiert wird. Vertrauen wird niemals vorausgesetzt – es wird kontinuierlich auf Basis von Identität, Kontext und Risiko verifiziert. In der Praxis bedeutet dies, dass jede Identität explizit authentifiziert und autorisiert werden muss, jeder API-Aufruf validiert wird und jede Interaktion mit Modellen und Datensätzen protokolliert und zuordenbar ist. Gleichzeitig müssen alle System- und Dienstidentitäten zentral verwaltet werden, um eine konsistente Durchsetzung von Zugriffsrichtlinien in der gesamten Umgebung sicherzustellen.

Maschinenidentitäten übersteigen in vielen KI-Umgebungen bereits die Anzahl menschlicher Nutzer. Diese nicht-menschlichen Identitäten – darunter Dienste, Bots und KI-Agenten – erfordern denselben Grad an Kontrolle und Governance. Dies setzt ein zentrales Geheimnismanagement, automatisierte Rotation von Zugangsdaten und vollständige Transparenz über den gesamten Lebenszyklus von Maschinenidentitäten voraus. Ohne diese Kontrollen können kompromittierte Zugangsdaten unentdeckt bestehen bleiben und in großem Maßstab ausgenutzt werden – insbesondere in Umgebungen, in denen Machine-to-Machine-Interaktionen kontinuierlich stattfinden und für herkömmliche Sicherheitstools weitgehend unsichtbar sind.

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Fazit: Identität als Fundament der KI-Sicherheit

KI erzwingt einen strukturellen Wandel in der Cybersicherheit. Das Netzwerk ist nicht länger der Kontrollpunkt – die Identität ist es. Diese Anforderungen werden bereits über Beschaffungsprozesse durchgesetzt. Unternehmenskunden und öffentliche Einrichtungen verankern Identitäts-Governance, Zugriffskontrollen und Auditierbarkeit in ihren Auswahlkriterien für Anbieter und machen sie damit zur Voraussetzung für den Marktzugang statt zu nachträglichen Überlegungen.

Unternehmen können KI-Systeme nicht absichern, ohne durchsetzbare Identitäts-Governance über die gesamte Lieferkette hinweg. Jede Interaktion – ob menschlich oder maschinell – muss zuordenbar sein, kontinuierlich überprüft und durch Richtlinien gesteuert werden. Identitätszentrierte Sicherheit ist keine Erweiterung mehr. Sie ist die operative Grundlage für sichere, regelkonforme und skalierbare KI.

Über den Autor: Shane Barney ist Chief Information Security Officer bei Keeper Security.

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