Was ist AI Security?

^{Letzte Aktualisierung: 23. November 2025}

KI-Sicherheit bezeichnet den Schutz von Systemen künstlicher Intelligenz vor Bedrohungen, die auf deren Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit abzielen. Da KI zunehmend in die digitale Infrastruktur integriert wird, hat sich die KI-Cybersicherheit zu einem entscheidenden Bereich entwickelt, der sich auf die Verteidigung von KI-gestützten Technologien und Systemen gegen Missbrauch oder Angriffe konzentriert.

KI-Sicherheit umfasst sowohl die Absicherung von KI-Modellen als auch die Nutzung von KI zur Stärkung umfassenderer Cyberabwehrmaßnahmen.
Von der Absicherung großer Sprachmodelle bis hin zur Erkennung ausgeklügelter Phishing-Kampagnen spielt die KI-basierte Cybersicherheit eine doppelte Rolle in modernen Verteidigungsstrategien.
Angesichts der sich wandelnden Bedrohungen ist die Sicherung von KI nicht mehr optional.
Es ist die Grundlage für den Aufbau widerstandsfähiger digitaler Ökosysteme.

Zu einem Abschnitt springen

Warum ist KI-Sicherheit wichtig? Welche Risiken bestehen, wenn KI nicht sicher eingesetzt wird? Was sind die Vorteile von KI-Sicherheit? Wie definiert Netskope die aktuelle KI-Sicherheitslandschaft? Was ist ein KI-Agent und warum stellt er ein New Sicherheitsrisiko dar? Was ist das Model Context Protocol (MCP)? Welche zentralen Sicherheitsherausforderungen stellen sich Organisationen bei der Einführung von KI? Wie gehen Angreifer gezielt gegen KI-Umgebungen vor? Wie gewährleistet Netskope Transparenz hinsichtlich des Einsatzes von Schatten-KI? Welche Rolle spielt der Netskope Cloud Confidence Index (CCI) für die Sicherheit von KI-Systemen? Wie schützt Netskope One AI Guardrails vor Laufzeitbedrohungen? Was ist der Netskope One Agentic Broker? Wie sichert das Netskope One AI Gateway private KI-Implementierungen? Was ist Netskope One AI Red Teaming und warum ist es notwendig? Wie schützt Netskope sensible Daten vor der Verwendung beim Training von KI-Modellen? Kann Netskope die Übermittlung urheberrechtlich geschützter oder patentierter Informationen in KI-Antworten blockieren? Wie integriert Netskope KI-Sicherheit in eine umfassendere Zero-Trust-Strategie?

Warum ist KI-Sicherheit wichtig?

Die Sicherheit von KI hat sich zur Vertrauensebene entwickelt, die es Unternehmen ermöglicht, sicher von KI-Experimenten zu Wettbewerbsvorteilen überzugehen. Aus Sicht des Geschäftsbetriebs steigert diese Sicherheitsfunktion direkt die Effizienz und ermöglicht eine schnelle und genehmigte Nutzung von KI in allen Teams. Dank der implementierten KI-Sicherheit arbeiten die Mitarbeiter innerhalb kontrollierter Systeme, anstatt auf unkontrollierte Tools zurückzugreifen. Dadurch bleiben die Arbeitsabläufe konsistent und die Produktivität hoch.

In modernen Unternehmen bilden Daten die Grundlage jedes Arbeitsablaufs, und KI fungiert als Motor, der diese Daten in großem Umfang verarbeitet. Integrierte Sicherheitskontrollen gewährleisten, dass die Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus intakt und geschützt bleiben. Starke KI-Steuerungsmechanismen unterstützen zuverlässige Modellausgaben und stärken die Datenqualität, was den Arbeitsteams Vertrauen in die Durchführung automatisierter Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen gibt.

Eine starke KI-Sicherheit ermöglicht es der Führungsebene außerdem, Innovationen zu genehmigen, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Geschwindigkeit einzugehen. Da geistiges Eigentum und sensible Daten unter klarer Kontrolle bleiben, weitet sich die KI-Nutzung auf einflussreiche Sektoren aus. Durch kontinuierliche Tests und Echtzeit-Schutzmechanismen können Unternehmen die Einführung von KI skalieren und gleichzeitig Transparenz, Kontrolle und Geschäftsausrichtung gewährleisten.

Die Sicherheit von KI hat sich zur Vertrauensebene entwickelt, die es Unternehmen ermöglicht, sicher von KI-Experimenten zu Wettbewerbsvorteilen überzugehen.

Welche Risiken bestehen, wenn KI nicht sicher eingesetzt wird?

Mangelhafte KI-Sicherheit birgt vielfältige Geschäftsrisiken, die über herkömmliche Datenschutzverletzungen hinausgehen. Mit der Ausweitung des KI-Einsatzes von Unternehmen von öffentlichen Tools auf eingebettete SaaS-Funktionen und private Systeme wächst auch die Risikofläche. Jede Umgebung birgt New Probleme, wie beispielsweise schwache Zugriffskontrollen oder unsichere Datenflüsse. New Standards wie das Model Context Protocol ermöglichen es, dass die Kommunikation zwischen Maschinen (M2M) direkt durch Systeme erfolgt. Ohne die richtigen Schutzmaßnahmen findet dieser nicht-menschliche Datenverkehr außerhalb der traditionellen Sicherheitskontrollen statt und ermöglicht den unbefugten Zugriff auf oder die unbefugte Übertragung von Daten.

Das Datenrisiko ist ein weiteres großes Problem. Wenn Mitarbeiter Unternehmensinformationen in öffentliche KI-Modelle eingeben, können sensible Daten wie Quellcode, Finanzdaten oder Strategiedokumente offengelegt werden. Bereits in der Trainingsphase beeinträchtigen mangelhafte Datenkontrollen das Modellverhalten. Modelle, die mit ungesicherten oder gemischten Daten trainiert wurden, können Ergebnisse liefern, die vertrauliche oder regulierte Informationen offenlegen. Infolgedessen sehen sich Organisationen mit Verstößen gegen Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA konfrontiert, was zu Bußgeldern, Audits und langfristigen Schäden am Markenvertrauen führt.

Schwache KI-Sicherheitsvorkehrungen machen Systeme anfällig für gezielte Angriffe, die darauf abzielen, das Verhalten von KIs zu beeinflussen. Techniken wie Prompt Injection und Jailbreaks umgehen Sicherheitsvorkehrungen und extrahieren sensible Informationen sehr schnell. Mit der zunehmenden Verbreitung agentenbasierter Systeme in Unternehmen, die unabhängig voneinander agieren, steigen diese Risiken. Ohne eine starke Governance erhalten kompromittierte Agenten Zugang zu internen Systemen und Tools, wodurch die Automatisierung zu einer direkten Bedrohung für das Unternehmen wird, anstatt einen Produktivitätsgewinn zu bringen.

Mangelhafte KI-Sicherheit birgt vielfältige Geschäftsrisiken, die über herkömmliche Datenschutzverletzungen hinausgehen.

Was sind die Vorteile von KI-Sicherheit?

Der Einsatz von KI-Sicherheitsmaßnahmen verwandelt KI von einem riskanten Experiment in einen kontrollierten und zuverlässigen Treiber für Unternehmenswachstum. Dies geschieht durch die Schaffung einer einheitlichen Vertrauensebene im gesamten Unternehmen. Als Ergebnis etablieren Organisationen eine „KI auf der Überholspur“, bei der alle Benutzer- und KI-Agentenaktivitäten einen einzigen Kontrollpunkt durchlaufen. Dieser Ansatz schützt die Daten und sorgt gleichzeitig für ein reibungsloses Benutzererlebnis, sodass die Mitarbeiter produktiv bleiben und weiterhin die genehmigten Tools nutzen.

Gleichzeitig ermöglichen die automatisierte Erkennung und Datenklassifizierung den Unternehmen einen vollständigen Einblick in die Nutzung von KI. Daher gehen Unternehmen über das Testen hinaus und beginnen, echten Geschäftsnutzen aus KI zu generieren. Jede Interaktion, ob von Personen, Anwendungen oder autonomen Agenten, wird in Echtzeit autorisiert, überwacht und geschützt, was einen konsistenten Betrieb in großem Umfang ermöglicht.

Eine starke KI-Sicherheit trägt auch dazu bei, die Qualität und den Wert der Unternehmensinformationen langfristig zu erhalten. Es schützt sensible Daten und geistiges Eigentum innerhalb genehmigter Grenzen und gewährleistet deren ordnungsgemäße Verwendung in internen Modellen. Darüber hinaus werden durch automatisierte Tests Schwächen frühzeitig im Entwicklungsprozess aufgedeckt, was die Einsatzbereitschaft des Modells vor der Bereitstellung verbessert. Dank Echtzeit-Inhaltskontrolle und Datenschutz können Unternehmen kritische Aufgaben vertrauensvoll an KI delegieren und gleichzeitig regulatorische und Compliance-Anforderungen erfüllen.

Der Einsatz von KI-Sicherheitsmaßnahmen verwandelt KI von einem riskanten Experiment in einen kontrollierten und zuverlässigen Treiber für Unternehmenswachstum.

Wie definiert Netskope die aktuelle KI-Sicherheitslandschaft?

Netskope identifiziert drei unterschiedliche Fronten in der aktuellen KI-Landschaft: Public SaaS, Private AI und Agentic AI. Öffentliche SaaS-Lösungen beinhalten den Zugriff von Nutzern auf externe Tools wie ChatGPT, während sich Private AI auf interne Modelle und Anwendungen bezieht, die auf unternehmenseigener Infrastruktur wie AWS Bedrock oder Google Vertex AI gehostet werden. Die dritte Grenze, die agentenbasierte KI, umfasst Systeme, bei denen ein großes Sprachmodell (LLM) die Fähigkeit erhält, autonom zu handeln, um Ziele ohne ständiges menschliches Eingreifen zu erreichen. Sicherheitsstrategien dürfen sich nicht auf Chatbots beschränken, sondern müssen das gesamte Ökosystem automatisierter Arbeitsabläufe und integrierter Funktionen umfassen.

Netskope identifiziert drei unterschiedliche Fronten in der aktuellen KI-Landschaft: Public SaaS, Private AI und Agentic AI.

Was ist ein KI-Agent und warum stellt er ein New Sicherheitsrisiko dar?

Ein KI-Agent ist ein System, das ein LLM verwendet, um ein Ziel zu erreichen, indem es selbstständig mehrere Schritte ausführt, anstatt auf einzelne Anfragen zu reagieren. Es zerlegt ein Ziel in Aufgaben, entscheidet über das weitere Vorgehen und ergreift Maßnahmen, ohne auf menschliche Eingaben zu warten. Hierfür stellt der Agent häufig Verbindungen zu Tools wie Geschäftsanwendungen, Datenbanken, APIs oder Cloud-Diensten her.

Ein KI-Agent kann Daten lesen, analysieren, Prozesse auslösen und sogar Entscheidungen treffen, die sich auf reale Systeme auswirken. Dies macht Agenten zwar nützlich für Automatisierung, Betriebsabläufe und Entscheidungsunterstützung, verleiht ihnen aber auch weit mehr Zugriff und Einfluss als herkömmliche Software.

KI-Agenten agieren anders als Menschen, und das verändert die Art und Weise, wie Sicherheit funktionieren muss. Herkömmliche Sicherheitskontrollen basieren auf dem vorhersehbaren Verhalten von Personen, die sich in Systemen anmelden, klicken und mit ihnen interagieren. KI-Agenten agieren kontinuierlich im Hintergrund und kommunizieren direkt mit Systemen, Tools und Datenquellen. Folglich können ihre Aktivitäten viele auf den Menschen ausgerichtete Sicherheitskontrollen umgehen.

Da die Agenten autonom agieren, kann jede ihnen erteilte Berechtigung in großem Umfang missbraucht werden. Wenn ein Agent falsch konfiguriert, kompromittiert oder manipuliert wird, kann er viel schneller als ein menschlicher Angreifer auf Daten zugreifen, Informationen übertragen oder Aktionen auslösen. Da immer mehr Geschäftsprozesse auf agentengesteuerte Automatisierung angewiesen sind, resultieren Sicherheitslücken zunehmend aus dem Missbrauch von Agenten und nicht mehr aus gestohlenen Benutzerdaten.

Ein KI-Agent ist ein System, das ein LLM verwendet, um ein Ziel zu erreichen, indem es selbstständig mehrere Schritte ausführt, anstatt auf einzelne Anfragen zu reagieren.

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein Industriestandard, der es KI-Agenten ermöglicht, sich direkt mit externen Systemen wie Datenbanken, SaaS-Tools und internen Diensten zu verbinden. Anstatt für jede Integration eigene APIs zu entwickeln und zu pflegen, fungiert MCP als universeller Konnektor. Dadurch wird es KI-Agenten ermöglicht, schnell und einfach auf Tools und Daten in verschiedenen Umgebungen zuzugreifen.

MCP beseitigt Reibungsverluste bei der Einführung von KI, da Teams Agenten schnell in Arbeitsabläufe einbinden, Integrationen wiederverwenden und die Automatisierung ohne großen Entwicklungsaufwand skalieren können. Die gleiche Einfachheit, die die Akzeptanz beschleunigt, birgt jedoch auch Risiken. MCP ermöglicht die freie Kommunikation zwischen nichtmenschlichen Personen (M2M) über verschiedene Systeme hinweg. Herkömmliche Sicherheitswerkzeuge sind darauf ausgelegt, menschliche Benutzer zu schützen, nicht autonome Agenten. Folglich kann der MCP-Datenverkehr außerhalb der bestehenden Sicherheitsübersicht und -kontrollen ablaufen.

Ohne Überwachung und Schutzmechanismen können MCP-Verbindungen es Agenten ermöglichen, Daten unabhängig voneinander zu verschieben, was zu offengelegten Anmeldeinformationen, kompromittierten Tools oder verunreinigten Integrationen führen kann. MCP erleichtert es Agenten, sensible Daten abzurufen oder zu übermitteln, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer unbefugten Datenextraktion steigt, wenn Zugriffsbeschränkungen nicht durchgesetzt werden.

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein Industriestandard, der es KI-Agenten ermöglicht, sich direkt mit externen Systemen wie Datenbanken, SaaS-Tools und internen Diensten zu verbinden.

Welche zentralen Sicherheitsherausforderungen stellen sich Organisationen bei der Einführung von KI?

Ausweitung der Risikofläche
Die Risiken von KI reichen über einfache Chat-Tools hinaus und umfassen SaaS-Anwendungen, interne Plattformen und private KI-Modelle. Jeder Schritt erhöht das Risiko, beispielsweise durch schwache Zugriffseinstellungen und unsichere Datenflüsse, die für das Modelltraining verwendet werden. Darüber hinaus greifen KI-Agenten jetzt über New Verbindungsmethoden wie MCP direkt auf Systeme zu. Diese maschinengesteuerte Aktivität erzeugt Transparenzlücken und ermöglicht es, dass Fehler, der Missbrauch von Zugangsdaten oder kompromittierte Tools ohne menschliche Überprüfung zum Einsatz kommen.
Offenlegung sensibler Daten und Datenbewegung
Datenverlust ist das schnellste und häufigste KI-Risiko. Mitarbeiter teilen im Rahmen ihrer täglichen Arbeit Quellcode oder interne Daten mit KI-Tools. Untersuchungen zeigen, dass die Offenlegung von Quellcode einen großen Teil der Verstöße gegen KI-Richtlinien ausmacht. Risiken treten auch während des Modelltrainings auf, da interne Daten erst später in den Reaktionen der KI sichtbar werden können. Die mangelnde Transparenz vieler KI-Plattformen erhöht die Unsicherheit darüber, wie Unternehmensdaten gespeichert, verarbeitet oder wiederverwendet werden.
Herausforderungen im Bereich Governance und Compliance
Mit zunehmender Verbreitung von KI rücken Sicherheit, Ethik und Compliance immer stärker in den Fokus. KI-Systeme beeinflussen Entscheidungen, was die Auswirkungen von Verzerrungen, Fehlern und Missbrauch verstärkt. Gleichzeitig müssen Mitarbeiter- und Kundendaten strengen Datenschutzgesetzen wie der DSGVO, HIPAA und den aufkommenden KI-Vorschriften unterliegen. Ohne automatisierte Kontrollmechanismen und klare Verantwortlichkeiten sehen sich Organisationen rechtlichen Risiken, behördlichen Strafen und einem Vertrauensverlust ausgesetzt, da die Entscheidungsfindung von Menschen auf autonome Systeme verlagert wird.

Die Risiken von KI reichen über einfache Chat-Tools hinaus und umfassen SaaS-Anwendungen, interne Plattformen und private KI-Modelle.

Wie gehen Angreifer gezielt gegen KI-Umgebungen vor?

Die KI-Angriffslandschaft konzentriert sich heute eher darauf, wie Modelle Sprache verstehen und darauf reagieren, als auf traditionelle Softwarefehler. Angreifer manipulieren das Verhalten von KI durch Techniken wie Prompt Injection, bei der speziell präparierte Eingaben Systemanweisungen überschreiben, und Jailbreaking, bei dem wiederholte Interaktionen Sicherheitskontrollen umgehen. Ein weiteres wachsendes Risiko ist die indirekte Prompt-Injektion, bei der bösartige Anweisungen in Dokumenten oder Webinhalten versteckt werden, die von einer KI verarbeitet werden. In diesen Fällen ändert die KI ihr Verhalten, ohne dass der Benutzer es bemerkt, was die Erkennung erschwert und das operationelle Risiko erhöht.

Mit zunehmender Vernetzung und Autonomie der KI entstehen auch New Bedrohungen. Angreifer können sensible Informationen aus schlecht aufbereiteten Trainingsdaten extrahieren oder Modelle durch Datenvergiftung verfälschen. Der Einsatz agentenbasierter Systeme und Protokolle wie MCP birgt zusätzliche Risiken, da autonome Systeme direkt mit Werkzeugen und Datenquellen interagieren. Schwache Zugriffskontrollen ermöglichen es Angreifern, Agenten auf schädliche Werkzeuge oder unsichere Aktionen umzuleiten. Mehrstufige Angriffe erhöhen das Risiko zusätzlich, indem sie das Verhalten der KI schrittweise über die Zeit steuern. Da diese Angriffe auf der Interaktionsschicht stattfinden, bieten herkömmliche Sicherheitstools nur begrenzte Einblicke. Ein wirksamer Schutz erfordert Echtzeitkontrollen, die Absicht und Verhalten bei jeder KI-Interaktion überwachen, um Missbrauch zu verhindern, bevor er sich auf den Geschäftsbetrieb auswirkt.

Die KI-Angriffslandschaft konzentriert sich heute eher darauf, wie Modelle Sprache verstehen und darauf reagieren, als auf traditionelle Softwarefehler.

Wie gewährleistet Netskope Transparenz hinsichtlich des Einsatzes von Schatten-KI?

Netskope ermöglicht die Transparenz von Schatten-KI, indem Web-, API- und Agenten-Traffic über einen einzigen Prüfpunkt geleitet wird. Dies ermöglicht es den Sicherheitsteams, jede KI-Interaktion einzusehen, einschließlich der Aktivitäten nicht autorisierter Apps. Die Abdeckung erstreckt sich über die normale Webnutzung hinaus auf den API-Verkehr und das MCP, das regelt, wie KI-Agenten Verbindungen zu Daten und Tools herstellen. Durch das Auslesen dieser Protokolle zeigt die Plattform nicht nur, welche KI-Dienste genutzt werden, sondern auch, wie Daten zwischen Benutzern, KI-Agenten und externen Systemen fließen.

Um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, stellt Netskope diese Transparenz in einem zentralen KI-Dashboard dar. Das Dashboard hebt Nutzungsmuster, häufig verwendete KI-Anwendungen und riskante Aktionen wie das Hochladen sensibler Daten oder Verstöße gegen Richtlinien hervor. Erweiterte Instanzerkennung fügt eine weitere Kontrollebene hinzu, indem sie zwischen persönlichen KI-Konten und genehmigten Unternehmensinstanzen unterscheidet. Diese Präzision hilft Organisationen dabei, den genehmigten Einsatz von KI zu ermöglichen und gleichzeitig die Nutzer von unkontrollierten Tools fernzuhalten, sodass Teams Innovationen unterstützen können, ohne das Risiko zu erhöhen.

Netskope ermöglicht die Transparenz von Schatten-KI, indem Web-, API- und Agenten-Traffic über einen einzigen Prüfpunkt geleitet wird.

Welche Rolle spielt der Netskope Cloud Confidence Index (CCI) für die Sicherheit von KI-Systemen?

Der Netskope Cloud Confidence Index (CCI) bietet kontinuierliche Risikoinformationen für mehr als 85.000 Cloud- und SaaS-Anwendungen. Da KI-Funktionen zunehmend in alltägliche Geschäftswerkzeuge integriert werden, identifiziert der Index Bereiche, in denen KI aktiv eingesetzt wird, einschließlich Funktionen wie intelligente Antworten und KI-Copiloten. Sicherheitsbeauftragte benötigen dieses Maß an Einblick, da Standard SaaS Anwendungen Unternehmensdaten auf New Weise verarbeiten, beispielsweise durch Speicherung oder Nutzung von Daten für KI-gesteuerte Verarbeitungsprozesse, ohne die Organisation explizit zu benachrichtigen.

Über die Identifizierung hinaus bewertet der Index, wie die einzelnen Anwendungen Unternehmensdaten verwalten. Es bewertet, ob Daten für das Training von KI verwendet oder mit externen Anbietern geteilt werden, und gleicht diese Praktiken mit Compliance-Anforderungen wie DSGVO, SOC 2 und ISO 27001 ab. Sicherheitsteams können auf Basis des tatsächlichen Risikos automatisierte Richtlinien anwenden. Die gleiche Intelligenz erstreckt sich auch auf Infrastrukturelemente, einschließlich öffentlicher MCP-Server, und hilft Organisationen dabei, Protokollversionen und die Stärke der Authentifizierung zu bewerten, bevor sie die Integration in ihre Umgebungen zulassen.

Der Netskope Cloud Confidence Index (CCI) bietet kontinuierliche Risikoinformationen für mehr als 85.000 Cloud- und SaaS-Anwendungen.

Wie schützt Netskope One AI Guardrails vor Laufzeitbedrohungen?

Netskope One AI Guardrails bietet eine dedizierte Laufzeit-Sicherheitsschicht, die entwickelt wurde, um KI-spezifische Bedrohungen zu erkennen und zu stoppen, denen herkömmliche Sicherheitstools nicht begegnen können. Anstatt nach Schadcode zu suchen, analysiert es die Absicht in Echtzeit, indem es jede KI-Anfrage und -Antwort untersucht. Dieser Ansatz blockiert fortgeschrittene linguistische Angriffe wie Prompt-Injection und Jailbreaks, die versuchen, Modellregeln zu überschreiben. Gleichzeitig wird verhindert, dass KI-Systeme patentierte oder urheberrechtlich geschützte Inhalte generieren oder offenlegen, wodurch das Risiko von Verletzungen des geistigen Eigentums reduziert wird.

Zusätzlich zur Bedrohungsabwehr sorgt die Plattform für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI im gesamten Unternehmen. Es filtert automatisch schädliche, missbräuchliche und unangemessene Inhalte sowohl für die Interaktion von Mitarbeitern als auch für die Aktivitäten autonomer Agenten. Dies umfasst die Aufdeckung von Hassrede, gewalttätigen Inhalten und Fällen krimineller Nutzung. Alle Ergebnisse werden Sicherheitsrahmen wie MITRE ATLAS und den OWASP Top 10 für LLMs zugeordnet, wodurch Sicherheitsteams einen klaren, umsetzbaren Kontext erhalten, um Risiken zu bewerten, Vorfälle zu untersuchen und Richtlinien in großem Umfang durchzusetzen.

Was ist der Netskope One Agentic Broker?

Der Netskope One Agentic Broker wurde entwickelt, um autonome KI-Umgebungen abzusichern, während Unternehmen agentengesteuerte Arbeitsabläufe einführen. Da KI-Agenten direkt mit Datenquellen und -werkzeugen interagieren, verlieren traditionelle, auf menschliche Aktivitäten ausgerichtete Sicherheitskontrollen an Bedeutung. Der Netskope One Agentic Broker schließt diese Lücke, indem er den Datenverkehr, der MCP verwendet, dekodiert und sichert. MCP regelt, wie KI-Agenten Verbindungen zu externen Systemen herstellen. Dies ermöglicht es Organisationen, die Kontrolle zu behalten, während die Automatisierung zunimmt und Agenten unabhängig voneinander in der Umgebung agieren.

Der Netskope One Agentic Broker ermöglicht die Analyse des nicht-menschlichen Datenverkehrs durch die Dekodierung von MCP-Sitzungen und die Identifizierung der an jeder Interaktion beteiligten Server, Clients, Tools, Eingabeaufforderungen und Ressourcen. Es bewertet das Risiko mithilfe des Netskope CCI, um öffentliche und private MCP-Server anhand von Protokollversionen, Authentifizierungsmethoden und Risikoattributen zu evaluieren, bevor Verbindungen hergestellt werden. Es verhindert Tool-Poisoning, indem es sicherstellt, dass Agenten nicht mit bösartigen oder kompromittierten Tools interagieren, und es erzwingt den Datenschutz durch die Integration mit Netskope One DLP, um unautorisierte Datenbewegungen zu unterbinden. Der Netskope One Agentic Broker protokolliert außerdem detaillierte MCP-Aktivitäten, einschließlich Initialisierungen und Tool-Antworten, um Governance und Untersuchungen zu unterstützen. Ob als eigenständige Lösung oder innerhalb des Netskope One Next Gen Secure Web Gateway eingesetzt, ermöglicht es eine sichere agentenbasierte Automatisierung, ohne eine New Angriffsfläche zu schaffen.

Der Netskope One Agentic Broker wurde entwickelt, um autonome KI-Umgebungen abzusichern, während Unternehmen agentengesteuerte Arbeitsabläufe einführen.

Wie sichert das Netskope One AI Gateway private KI-Implementierungen?

Das Netskope One AI Gateway bietet einen dedizierten Inspektionspunkt für den hohen internen Datenverkehr, der zwischen privaten Anwendungen und großen Sprachmodellen fließt. Da Unternehmen maßgeschneiderte KI-gestützte Anwendungen entwickeln, verlagert sich das Risiko von Benutzereingaben hin zu automatisierten API-Aufrufen von der Anwendung an das LLM. Diese Interaktionen finden innerhalb privater Rechenzentren oder virtueller privater Clouds statt und bleiben daher außerhalb der traditionellen Cloud-Sicherheitskontrollen. Das Netskope One AI Gateway schließt diese Lücke, indem es in privaten Umgebungen operiert und den internen KI-Datenverkehr sichert, der niemals einen öffentlichen Bereich überschreitet.

Das Gateway wird als virtuelle Appliance in Umgebungen wie AWS VPCs oder VMware ESXi eingesetzt, um den lokalen Datenverkehr zu untersuchen. Es zentralisiert die API-Governance durch die Kontrolle von Authentifizierung und Datenverkehr, sodass nur zugelassene Anwendungen und Agenten eine Verbindung zu LLMs herstellen können. Durch die Integration mit SkopeAI führt es eine tiefgehende Inhaltsprüfung der API-Nutzdaten durch und wendet Mechanismen zur Verhinderung von Datenverlusten, zum Schutz vor Bedrohungen und KI-gestützte Schutzmechanismen an, um die Offenlegung sensibler Daten und auf Aufforderungen basierende Angriffe zu verhindern. Zudem wird eine Ratenbegrenzung durchgesetzt, um die Systemstabilität und die Zuverlässigkeit der Dienste zu gewährleisten. Jede API-Interaktion wird in einem durchsuchbaren Prüfprotokoll erfasst und unterstützt so die Einhaltung von Vorschriften, die Unternehmensführung und die Überwachung der Nutzung. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, private KI-Initiativen zu skalieren und gleichzeitig die Datenflüsse zu kontrollieren, zu authentifizieren und zu schützen.

Das Netskope One AI Gateway bietet einen dedizierten Inspektionspunkt für den hohen internen Datenverkehr, der zwischen privaten Anwendungen und großen Sprachmodellen fließt.

Was ist Netskope One AI Red Teaming und warum ist es notwendig?

Netskope One AI Red Teaming bietet eine proaktive Möglichkeit, private KI-Modelle und -Agenten zu testen, bevor sie in die Produktion gehen. Traditionelle Sicherheitstests konzentrieren sich auf die Infrastruktur, während Netskope One AI Red Teaming den Fokus darauf legt, wie sich große Sprachmodelle unter Belastung verhalten. Es zielt auf Schwächen wie schnelle Manipulation, Datenextraktion und unsichere Reaktionen ab. Durch die Ersetzung langsamer und manueller Tests durch automatisierte adversarieller Simulationen unterstützt es Teams, die interne KI-Tools schnell entwickeln und aktualisieren.

Die Lösung trägt der Tatsache Rechnung, dass Organisationen die volle Verantwortung für die Sicherheit ihrer privaten Modelle tragen, selbst wenn versteckte Risiken bestehen. Es führt groß angelegte automatisierte Tests mithilfe einer Bibliothek von Angriffsszenarien durch, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen. Es simuliert komplexe, mehrstufige Angriffe, die die Schutzmechanismen des Modells umgehen können, integriert sich direkt in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines, um Risiken vor jeder Veröffentlichung zu erkennen, und führt kontinuierliche Tests durch, um zu verfolgen, wie sich das Risiko im Laufe der Zeit verändert. Durch die Identifizierung von Problemen vor der Bereitstellung trägt Netskope One AI Red Teaming dazu bei, dass private Modelle sicher funktionieren, Compliance-Anforderungen erfüllen und auch bei der Verbindung mit Live-Geschäftsdaten widerstandsfähig bleiben.

Netskope One AI Red Teaming bietet eine proaktive Möglichkeit, private KI-Modelle und -Agenten zu testen, bevor sie in die Produktion gehen.

Wie schützt Netskope sensible Daten vor der Verwendung beim Training von KI-Modellen?

Netskope schützt sensible Daten, indem es Risiken frühzeitig im KI-Lebenszyklus angeht, bevor Daten in Modelle aufgenommen werden. KI-Systeme benötigen große Datensätze für das Training, was das Risiko erhöht, geistiges Eigentum oder regulierte Informationen ohne angemessene Kontrollen preiszugeben. Mithilfe des Data Security Posture Management (DSPM) überwacht Netskope kontinuierlich Cloud-Umgebungen, um sensible Daten wie Finanzdaten, personenbezogene Daten und Geschäftsgeheimnisse aus strukturierten und unstrukturierten Quellen zu identifizieren und zu klassifizieren. Dies ermöglicht es Organisationen, klar zu erkennen, wo kritische Daten gespeichert sind und wie diese verarbeitet werden.

Dank dieser Transparenz können Organisationen proaktive Kontrollmechanismen einsetzen, um den Zugriff von KI auf genehmigte Datensätze zu beschränken. Durch das Aufspüren und Kennzeichnen ruhender Daten verhindert Netskope, dass sensible Informationen in KI-Modelle aufgenommen und später durch Antworten offengelegt werden. Die kontinuierliche Überwachung identifiziert sensible Daten in Echtzeit, die Zugriffstransparenz zeigt, wie Daten verwendet und geteilt werden, und das einheitliche Sicherheitsmanagement verbindet das KI-gestützte Sicherheitsmanagement mit dem Datensicherheitsmanagement. Durch diese kombinierten Kontrollmechanismen wird sichergestellt, dass die Trainingsdaten sicher, konform und auf den erforderlichen Kontext beschränkt sind, wodurch die Kontrolle über das geistige Eigentum des Unternehmens gewahrt bleibt.

Netskope schützt sensible Daten, indem es Risiken frühzeitig im KI-Lebenszyklus angeht, bevor Daten in Modelle aufgenommen werden.

Kann Netskope die Übermittlung urheberrechtlich geschützter oder patentierter Informationen in KI-Antworten blockieren?

Netskope begegnet den mit generativer KI verbundenen rechtlichen und urheberrechtlichen Risiken durch den Einsatz einer dedizierten Laufzeitschutzschicht. Mithilfe der Netskope One AI Guardrails erkennt und blockiert die Plattform KI-Antworten, die patentiertes oder urheberrechtlich geschütztes Material enthalten. Dieser Schutz reduziert das rechtliche Risiko, indem er verhindert, dass unautorisiertes geistiges Eigentum in den generierten Ausgaben erscheint. Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung, da es vielen KI-Plattformen an Transparenz in Bezug auf Datenverarbeitung und Inhaltsgenerierung mangelt, was das Risiko erhöht, unbeabsichtigt geistiges Eigentum Dritter einzubeziehen.

Dieser Laufzeitschutz unterstützt den verantwortungsvollen Einsatz von KI und die Markensicherheit im gesamten Unternehmen. Durch die Integration von Datenverlustprävention und Bedrohungsschutz mittels SkopeAI wertet die Plattform Absicht und Inhalt jeder Interaktion in Echtzeit aus. Sicherheitsteams können KI-generiertes Material blockieren, das geschützte oder firmeneigene Informationen enthält, die Einhaltung interner Richtlinien und regulatorischer Anforderungen gewährleisten und sicherstellen, dass KI-Ausgaben keine sensiblen Unternehmensdaten offenlegen. Dieses Maß an Kontrolle ermöglicht es Organisationen, genAI-Modelle einzuführen und gleichzeitig das Eigentum an ihrem geistigen Eigentum zu wahren und externe IP-Rechte zu respektieren.

Netskope begegnet den mit generativer KI verbundenen rechtlichen und urheberrechtlichen Risiken durch den Einsatz einer dedizierten Laufzeitschutzschicht.

Wie integriert Netskope KI-Sicherheit in eine umfassendere Zero-Trust-Strategie?

Netskope integriert KI-Sicherheit in eine Zero-Trust-Strategie, indem es das KI-Ökosystem als Erweiterung des Unternehmensnetzwerks und nicht als separates Silo behandelt. Mithilfe der Netskope One-Plattform können Unternehmen die gleichen kontextbezogenen Sicherheitsrichtlinien auf KI anwenden wie auf Web-, SaaS- und private Anwendungen. Dieser Ansatz gewährleistet, dass jede Interaktion, sei es von einem menschlichen Benutzer, einer internen Anwendung oder einem autonomen Agenten, kontinuierlich auf Basis einer Echtzeit-Risikobewertung überprüft und autorisiert wird.

Diese Integration wird durch eine mehrschichtige Architektur realisiert, die einen einheitlichen Prüfpunkt für alle Datenströme bietet:

Die Zugriffsschicht: Die Infrastruktur, einschließlich des Next Generation Secure Web Gateway (NG-SWG), des Netskope One AI Gateway und des Netskope One Agentic Broker, bietet Transparenz und kontrollierten Zugriff für Benutzer, interne Anwendungen und nicht-menschliche Agenten.

Einheitliche Richtliniendurchsetzung: Der gesamte KI-Datenverkehr wird über dieselben Systeme zur Verhinderung von Datenverlust (DLP) und zum Schutz vor Bedrohungen durchgesetzt, die im gesamten Unternehmen eingesetzt werden.

Kontextbezogener Schutz: Die Netskope Zero Trust Engine bewertet die Absicht hinter jeder Interaktion, um KI-spezifische Bedrohungen wie Prompt Injection und Jailbreaking zu blockieren und gleichzeitig einen sicheren Zugriff zu ermöglichen.

Datenzentrierte Ausrichtung: Die Integration mit dem Datensicherheitsmanagement gewährleistet, dass die von KI-Modellen verwendeten Daten gemäß den bestehenden Governance-Standards erkannt, klassifiziert und geschützt werden.

Netskope One fungiert als einheitlicher Prüfpunkt und ermöglicht so die sichere Einführung von KI. Zudem hält es KI in einer unternehmensweiten Datensicherheitsstrategie integriert, sodass Unternehmen von Experimenten zu skalierten Innovationen übergehen können, ohne das Risiko zu erhöhen.

Netskope integriert KI-Sicherheit in eine Zero-Trust-Strategie, indem es das KI-Ökosystem als Erweiterung des Unternehmensnetzwerks und nicht als separates Silo behandelt.