Die rasante Entwicklung agentenbasierter KI – autonomer Systeme, die Entscheidungen treffen, Tools entdecken und mit anderen Agenten zusammenarbeiten können – verändert die Cybersicherheit von Unternehmen grundlegend. Während Organisationen Frameworks wie das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, Googles Agent-to-Agent (A2A) und IBMs Agent Communication Protocol (ACP) einsetzen, warnen Experten davor, dass die nächste Welle von Cyberbedrohungen nicht von Datenlecks, sondern von Sicherheitslücken in Agenten ausgehen wird.“
Anders als bei herkömmlichen Sicherheitsvorfällen, bei denen sensible Daten offengelegt werden, beruhen Agentenangriffe auf unbeabsichtigtem oder unautorisiertem Verhalten von Agenten. Dabei interpretieren KI-Modelle Befehle falsch, greifen auf geschützte Systeme zu oder teilen Informationen über ungesicherte Kanäle. Diese Vorfälle ereignen sich in Maschinengeschwindigkeit und sind daher schneller und schädlicher als von Menschen gesteuerte Angriffe.
Zu den wichtigsten Sicherheitsherausforderungen gehören:
- MCP-Schwachstellen: Agenten können zwar dynamisch Tools erkennen, aber ohne Verifizierungsebenen besteht die Gefahr, dass sie mit nicht vertrauenswürdigen oder bösartigen Anwendungen interagieren.
- A2A-Rechenschaftslücken: Wenn Mitarbeiter verschiedener Anbieter miteinander kommunizieren, wird die Zuständigkeit für Entscheidungen und die Datenintegrität unklar.
- Ausnutzbare Angriffsflächen: Hacker können Modellarchitekturen extrahieren, Werkzeugschemata stehlen oder Agentenanweisungen manipulieren, um Zugriff auf Unternehmenssysteme zu erhalten.
Beispiele aus der Praxis verdeutlichen, wie Angreifer Zahlungsagenten durch Datenvergiftung zu betrügerischen Transaktionen verleiten oder Multiagenten-Entscheidungssysteme im Laufe der Zeit manipulieren können.
Um diese Risiken zu mindern, empfehlen führende Experten für Cybersicherheit Folgendes: Fünf-Schritte-Rahmenwerk für eine sichere KI-Einführung:
- Zentralisierung des Modellzugriffs über überwachte Gateways.
- Verwenden Sie Hyperscaler-Tools aber die Kontrolle über die Modellauswahl behalten.
- Einhaltung der Lieferantenrichtlinien durchsetzen mit interner Steuerung.
- Prozesse standardisieren für KI-Kosten, Tests und Modelldrift.
- Sorgen Sie für ein sicheres Repository für Anregungen und Werkzeuge.
Der Wandel von der Verhinderung von DatenschutzverletzungenDie Kontrolle des Agentenverhaltens markiert eine neue Grenze in der Cybersicherheit. Da Unternehmen die Integration von GenAI beschleunigen, wird die Einbettung von Sicherheit in agentenbasierte KI-Architekturen entscheidend für die Sicherheit sein.Vertrauen und Autonomie in diesem entstehenden Ökosystem.
Quelle:
https://www.techradar.com/pro/agentic-ai-introduces-new-security-challenges-in-era-of-mcp-and-a2a
