AI-Agenten schaffen einen neuen Sicherheitsalbtraum für Unternehmen und Startups
Die Verbreitung von KI in Unternehmensanwendungen führt zu einer neuen, komplexen Art von Netzwerkverkehr: autonome KI-Agenten, die ausgehende API-Aufrufe tätigen. Dieser „agentische Verkehr“ stellt eine fehlende Ebene in der aktuellen KI-Infrastruktur dar und schafft erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Sichtbarkeit, Sicherheit und Kostenmanagement.
Während KI-Agenten über die einfache Textgenerierung hinausgehen, um Aufgaben eigenständig zu planen, Werkzeuge zu nutzen und Daten abzurufen, umgehen ihre ausgehenden Anforderungen oft die traditionelle Infrastrukturüberwachung. Dies führt zu unvorhersehbaren Kosten, Sicherheitsanfälligkeiten und einem Mangel an Kontrolle.
Dieses Szenario erinnert an frühere entscheidende Momente in der Softwarearchitektur. Der Anstieg von Web-APIs erforderte API-Gateways zur Verwaltung des eingehenden Verkehrs, und die Einführung von Microservices führte zu Service Meshes, um die interne Kommunikation zu steuern. In beiden Fällen wurde eine dedizierte Vermittlungsschicht erst erkennbar, als Systeme skalierten und Schmerzpunkte auftraten.
Aufkommende Protokolle schaffen neue Sicherheitsanfälligkeiten für Unternehmen
Traditionell verwalteten Anwendungen eingehenden API-Verkehr. Mit agentischer KI wird dieses Modell umgekehrt: KI-Komponenten innerhalb von Anwendungen generieren nun ausgehende API-Aufrufe, um Benutzeraufforderungen zu erfüllen und Aufgaben auszuführen. Dieser Wandel schafft kritische blinde Flecken, da diese agent-initiierten Aufrufe oft als standardmäßige ausgehende HTTP-Anfragen erscheinen und vorhandene API-Gateways umgehen.
Die Herausforderung wird durch das Aufkommen neuer Protokolle und Frameworks verstärkt, die darauf abzielen, die Fähigkeiten von KI-Agenten zu erleichtern. Dies schließt nicht nur die KI-Agenten-Anwendungen selbst ein, die autonom oder als Co-Piloten innerhalb von Workflows agieren, sondern auch Entwickler, die mit KI-unterstützten Werkzeugen arbeiten. Diese Entwickler-Co-Piloten können erhebliche organisatorische Sicherheitsrisiken darstellen, wenn ihre ausgehenden Kommunikationen nicht verwaltet werden.
Die aufkommenden Protokolle umfassen:
- Model Context Protocol (MCP): Das MCP von Anthropic ist ein aufkommender Standard zur Verbindung von KI-Agenten mit Werkzeugen und Daten. Es ermöglicht Entwicklern, einmal Verbindungen zu definieren, die dann von jedem MCP-konformen Agenten genutzt werden können. Während es Integrationen vereinfacht, führt es auch zu neuen Sicherheits- und Vertrauensproblemen.
- Agent2Agent (A2A): Das A2A-Protokoll von Google ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten, sodass sie Aufgaben und Daten untereinander übergeben können. Diese inter-agentliche Kommunikation erhöht das Risiko von kaskadierenden Fehlern oder Missbrauch, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht wird.
Exzessive Handlungsmacht: Das kritische Sicherheitsrisiko, das jedes Unternehmen angehen muss
Das Fehlen einer dedizierten Kontrollschicht für agentischen Verkehr bringt mehrere erhebliche Risiken mit sich:
- Unvorhersehbare Kosten: KI-Agenten können leicht in endlose Schleifen geraten, was zu übermäßiger und unbemerkter Nutzung von Ressourcen führt. Ein falsch konfigurierter oder sich schlecht verhaltender Agent kann zu einem Budgetüberschuss führen.
- Sicherheitsanfälligkeiten, insbesondere „exzessive Handlungsmacht“: Das Gewähren von umfassenden Berechtigungen an KI-Agenten birgt erhebliche Sicherheitsrisiken. Ein Beispiel ist die „exzessive Handlungsmacht“, wo ein KI-Agent mehr Berechtigungen erhält, als er für seine beabsichtigte Funktion benötigt.
- Mangel an Sichtbarkeit und Kontrolle: Wenn ein KI-Agent sich unerwartet oder gefährlich verhält, fehlt es Ingenieurteams oft an der notwendigen Sichtbarkeit in seine Aktionen.
AI-Gateways: Aufbau der fehlenden Kontrollschicht für autonome Agenten
AI-Gateways entstehen als die grundlegende Kontrollschicht für alle agentischen Verkehrsströme. Konzeptionell fungiert ein AI-Gateway als Middleware-Komponente — sei es ein Proxy, Dienst oder Bibliothek — durch die alle Anfragen von KI-Agenten an externe Dienste geleitet werden. Dies ermöglicht eine zentrale Durchsetzung von Richtlinien und Management.
Das Modell des „umgekehrten API-Gateways“ ermöglicht es Organisationen, wichtige Leitplanken für den KI-gesteuerten Verkehr durchzusetzen, während sie umfassende Sichtbarkeit und Kontrolle über die Aktionen der Agenten erhalten.
Um sich auf die Zukunft der agentischen KI vorzubereiten, sollten Organisationen damit beginnen, Sichtbarkeit zu erlangen, wo Agenten bereits autonom betrieben werden, und grundlegende Protokolle zu implementieren.
Der Aufstieg der agentischen KI verspricht transformative Fähigkeiten, aber ohne eine dedizierte Governance-Schicht kann er auch Chaos einladen. Organisationen müssen jetzt mit der Governance von KI-Agenten beginnen.
