Wenn KI zum privilegierten Nutzer wird

KI-Agenten greifen bereits heute auf kritische Systeme zu – oft ohne klare Governance. Während Unternehmen in rasantem Tempo KI integrieren, wächst die Zahl nicht-menschlicher Identitäten exponentiell, wodurch klassische Sicherheitsmodelle an ihre Grenzen stoßen.

Zugriffsmanagement ist längst kein reines IT-Thema mehr. Es entscheidet darüber, wie sicher, effizient und regulatorisch konform Unternehmen arbeiten können. Damit wird es zu einer strategischen Kernaufgabe. Unternehmen, die weiterhin auf Altsysteme setzen, müssen zugleich hybride, KI-gesteuerte Umgebungen und Tausende menschlicher Identitäten verwalten. Eine Komplexität, die viele bestehende Lösungen nur unzureichend abdecken.

KI zwingt Organisationen dazu, das traditionelle Identitätsmanagement neu zu denken. Die kontinuierliche Überwachung von Identitäten, menschlichen wie digitalen, ist zentral für den Schutz von Systemen und Daten. Denn KI agiert zunehmend autonom, trifft Entscheidungen und interagiert über Netzwerke. Viele Unternehmen integrieren KI-Funktionen in ihre Kernprozesse, ohne klare Governance-Modelle, definierte Verantwortlichkeiten oder etablierte Rezertifizierungsprozesse für die entstehenden digitalen Identitäten.

Ein Assistent für Marketingtexte, ein Tool für Code-Reviews, ein System zur Analyse großer Datenmengen – all diese Helfer benötigen Zugriffsrechte. Doch jede Berechtigung erweitert die Angriffsfläche. Identität wird damit zur zentralen Steuergröße der IT-Sicherheit.

Wenn Identitäten schneller wachsen als Organisationen

Digitale Identitäten umfassen längst nicht mehr nur Benutzerkonten von Mitarbeitenden. Hinzu kommen Servicekonten, API-Schlüssel, Container, Microservices und automatisierte Workflows. In vielen Unternehmen übersteigt ihre Zahl die der menschlichen Nutzer um ein Vielfaches.

Diese maschinellen Identitäten werden jedoch häufig stiefmütterlich behandelt: Passwörter laufen nicht ab und Rechte werden großzügig vergeben und selten überprüft. Dokumentation fehlt, Verantwortlichkeiten sind unklar. Was bei menschlichen Konten selbstverständlich ist, bleibt bei maschinellen Identitäten oft aus.

Das Risiko liegt auf der Hand. Eine vergessene oder überprivilegierte Identität kann unbemerkt jahrelang bestehen und Eindringlingen Zugriffe auf sensible Systeme gewähren. Denn Angreifer suchen gezielt nach solchen Schwachstellen. Wer die nicht-menschlichen Identitäten nicht im Griff hat, verliert die Kontrolle über die eigene Infrastruktur.

Autonomie darf nicht mit Anonymität verwechselt werden

Mit lernfähigen KI-Agenten verschärft sich die Lage. Ohne eindeutige Identitätszuordnung und Protokollierung fehlt jede Revisionssicherheit. Entscheidungen lassen sich keiner klar verantwortlichen Instanz zuordnen. Klassische Least-Privilege-Modelle stoßen an ihre Grenzen, wenn KI-Agenten dynamisch agieren, Aufgaben wechseln und eigenständig Entscheidungen treffen. Governance setzt jedoch genau hier an: Wer darf was, wie lange und unter welchen Bedingungen?

Fragmentierte Strukturen, überlastete Teams

Parallel dazu kämpfen Sicherheitsteams mit gewachsenen Strukturen. Identitäten verteilen sich auf On-Premise-Systeme, mehrere Clouds und zahllose SaaS-Anwendungen. Jede Plattform bringt eigene Berechtigungsmodelle mit. Gleichzeitig beschleunigen DevOps-Methoden und kontinuierliche Bereitstellung die Entwicklung.

Neue Services entstehen täglich und mit ihnen neue Identitäten. Manuelle Prüfungen geraten an ihre Grenzen, Compliance-Vorgaben erhöhen zusätzlich den Druck und ein einheitlicher Blick auf alle Zugriffe fehlt häufig.

Das Ergebnis ist ein fragmentiertes Governance-Bild: Identitätsdaten, Berechtigungen und Risiken sind über Systeme verteilt. Eine konsolidierte Sicht fehlt. In dieser Unübersichtlichkeit entstehen Lücken, die Angreifer ausnutzen. Zudem wächst der Druck auf Sicherheitsteams, die durch die Flut an Identitäten und neuen Angriffsmethoden eine deutlich erhöhte Arbeitslast haben.

KI als Ordnungsinstrument

So sehr KI die Komplexität erhöht, so sehr kann sie helfen, sie zu beherrschen. Moderne Identity-Plattformen analysieren Zugriffsverhalten, erkennen Anomalien anhand von Verhaltensmustern und ermöglichen risikobasierte, kontextbezogene Zugriffsentscheidungen in Echtzeit. Sie automatisieren das Onboarding, entziehen nicht mehr benötigte Rechte und dokumentieren Änderungen nachvollziehbar.

Anstelle statischer Rollenmodelle treten kontextbezogene Entscheidungen. Wer eine bestimmte Aufgabe übernimmt, erhält nur für deren Dauer die erforderlichen Rechte und auch nur für die notwendigen Bereiche innerhalb des Netzwerks. Nach Abschluss entzieht das System die Berechtigungen automatisch. Das reduziert Fehlkonfigurationen und verkürzt Reaktionszeiten.

KI ersetzt dabei nicht die Verantwortung des Menschen. Kontrolle bleibt erhalten, trotz Automatisierung der Routine.

Identität als strategischer Faktor

Identitäten sind die unsichtbare Infrastruktur der digitalen Wirtschaft. Sie entscheiden im Hintergrund, wer auf Finanzdaten zugreifen darf, wer Produktionsanlagen steuert und welche Systeme Kundendaten verarbeiten. Solange sie funktionieren, bleiben sie unbeachtet. Wenn sie versagen, wird es teuer. Deshalb gehört Identitätsmanagement auf die strategische Agenda. 

Die entscheidende Frage lautet nicht, ob KI genutzt wird, sondern wie sie sicher eingebunden wird. Wer KI-Systeme ohne klare Führungs- und Kontrollrahmen einführt, schafft neue Risiken. Wer sie dagegen gezielt zur Steuerung von Identitäten einsetzt, gewinnt Transparenz und Kontrolle. Mit neuen regulatorischen Anforderungen wie NIS2, DORA oder verschärften ISO-27001-Vorgaben wird Identity Governance zu einer Compliance-Pflicht. 

Unternehmen sollten daher:

• alle nicht-menschlichen Identitäten systematisch inventarisieren
• Privilegien regelmäßig rezertifizieren
• KI-Agenten als eigene Identitätsklasse behandeln
• Governance-Prozesse automatisieren und
• kontextbasierte Zugriffskontrollen etablieren.