Der aktuelle IBM X-Force Threat Intelligence Index zeigt eine deutliche Zunahme von Cyberangriffen auf Unternehmen, bei denen kompromittierte Identitäten und Zugangsdaten eine zentrale Rolle spielen. In Europa war das Abgreifen von Zugangsdaten mit 40 Prozent die häufigste Auswirkung, gefolgt von Datenlecks und Datendiebstahl mit 27 bzw. 13 Prozent.

Zu beobachten ist derzeit ein starker Anstieg maschinell genutzter Zugangsdaten in Unternehmen, angetrieben durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung. Diesen Trend bestätigt auch der jüngst von IBM veröffentlichte Cost of a Data Breach Report: Bei mehr als jedem vierten Angriff weltweit kam KI zum Einsatz. Die Ergebnisse für 2026 zeigen auch, dass die durchschnittlichen Kosten pro Datenleck in Deutschland erneut angestiegen sind – auf 4,25 Millionen Euro. Ein Grund dafür sind autonome KI-Agenten, die heute den gesamten Prozess der Softwareentwicklung (Software Development Lifecycle, kurz SDLC) automatisieren. Hinzu kommt eine weiterwachsende Nutzung von KI-Agenten für das generelle Automatisieren von Tätigkeiten in und außerhalb der IT-Abteilung, wo eine Vielzahl von Secrets benötigt wird, um Aufgaben wie die Bereitstellung von IT-Infrastrukturen oder den Zugriff auf Datenbanken ausführen zu können. „Secrets“ sind vertrauliche Zugangsdaten die von Anwendungen, Diensten und Maschinenidentitäten genutzt werden, um sich gegenüber Systemen wie etwa einer Datenbank zu authentifizieren und autorisierte Aktionen auszuführen. Jeder neue KI-Agent, Microservice und jede automatisierte Bereitstellung erfordert die Nutzung von Secrets und damit einhergehen die Übermittlung dieser und erweitern somit die potenzielle Angriffsfläche des Unternehmens.

Ein neuer Angriffsvektor für Cyberkriminelle wurde durch die zunehmende Verbreitung von intelligenten Chatbots und ihre vermehrte Integration in Geschäftsprozesse und Workflows geschaffen. Das steigende Risiko eines Diebstahls von KI-Chatbot-Anmeldedaten, die den Zugriff auf andere Systeme über Chatbot-Token ermöglichen, zeigt auf, wie wichtig es ist, entsprechende Vorkehrungen von Beginn an zu treffen.

Entsprechend wird in dieser neuen, ausgesprochen komplexen Realität eine rein manuelle Verwaltung von Zugangsdaten unpraktikabel und traditionelle Mechanismen und Prüfungen verlieren ihre Effektivität. Die Antwort auf diese doppelte Herausforderung aus externen Bedrohungen und interner Komplexität ist ein fundamentaler Wandel in der Sicherheitsstrategie: der Übergang zu einem aktiven, dynamischen Secrets Management. Dieser Artikel erläutert, warum dieser Ansatz unerlässlich ist, welche Prinzipien ihm zugrunde liegen und wie Unternehmen die Kontrolle über ihre Sicherheit aktiv und zukunftsfest gestalten können.

Wie KI die Risikolandschaft verändert

Der traditionelle SDLC war über Jahrzehnte ein von Menschen gesteuerter Prozess, bei dem Phasen wie Planung, manuelle Tests und Freigaben als Sicherheitskontrollpunkte dienten. KI-Agenten komprimieren und beschleunigen diesen Zyklus heute zu einem direkteren Pfad, von der Absicht bis zur Produktion, dadurch entstehen neue Sicherheitsanforderungen gerade bei autonomen Entscheidungen. Der potenzielle Schaden eines möglicherweise kompromittierten oder überprivilegierten Agenten oder einer Sicherheitslücke wächst dramatisch, wenn autonome Systeme direkten Zugriff und unkontrollierten auf kritische Produktionsdaten oder Infrastruktur haben. 

Hinzu kommt, heute können KI-Agenten in kürzester Zeit autonom Code generieren und Systeme bereitstellen. Die zentrale Herausforderung für Innovation ist entsprechend nicht mehr die Entwicklungsgeschwindigkeit, sondern die Fähigkeit zur sicheren Steuerung und Kontrolle dieser autonomen Systeme. Die Kernfrage lautet daher: Wie kann man autonomen Systemen vertrauen und sie wirksam lenken?

Abb.: Systematische Darstellung - Security Lifecyle Management

Secrets Management im Wandel: Von statischer Identität zu dynamischer Kontrolle

Die Antwort liegt in einem Paradigmenwechsel hin zu einem agilen, identitätsbasierten Modell. Traditionelles Identitäts und Zugriffsmanagement (IAM) basiert auf statischen Zugangsdaten, die manuell verwaltet, selten geändert, häufig überprivilegiert und unsicher gespeichert werden. Dieses Modell führt zu Risiken wie der unkontrollierten Verbreitung von Zugangsdaten („Credential Sprawl“) und ist für KI-gesteuerte Prozesse ungeeignet.

Im Zentrum einer modernen Sicherheitsarchitektur steht nun vielmehr eine Maschinenidentität, welche das alte Modell ersetzt als auch erweitert. Anstatt auf geteilte, langlebige Secrets zu vertrauen, erhält jede Workload – jede Anwendung, jeder Container, jeder KI-Agent – eine eigene, einzigartige und kryptografisch überprüfbare Identität, beispielsweise mittels des offenen Standards SPIFFE. Jeder Prozess weist seine Identität kryptografisch nach und erhält dadurch kurzlebige, dynamisch generierte Zugangsdaten für eine spezifische Aufgabe.

Ein dynamisches Sicherheitsmanagement errichtet seine primäre Verteidigungslinie gegen eine Vielzahl von Angriffsvektoren, durch die konsequente Eliminierung statischer, langlebiger Secrets. Anstatt auf dauerhaft gespeicherte Passwörter oder API-Schlüssel zu vertrauen, generiert das System Zugangsdaten nur bei Bedarf („just-in-time“). Diese sind oft nur für wenige Sekunden oder Minuten gültig und verlieren danach automatisch ihre Gültigkeit. Selbst wenn ein Angreifer ein solches Secret abfängt, ist es nicht mehr gültig, bevor es für einen größeren Angriff missbraucht werden kann. Dadurch wird das Zeitfenster für einen erfolgreichen Angriff massiv verkleinert.

Die Einführung der Maschinenidentität und damit einhergehendem dynamischem Sicherheitsmanagement bildet den technologischen Grundstein. Für eine erfolgreiche Umsetzung empfiehlt es sich für Unternehmen, die folgenden Handlungsprinzipien zu befolgen:

Die fünf Imperative für eine sichere KI-Implementierung

1. Jeden Agenten registrieren: Jeder KI-Agent benötigt eine einzigartige, überprüfbare und kryptografisch gebundene Identität. Geteilte Schlüssel oder statische Zugangsdaten sind zu vermeiden.
2. Dauerhafte Privilegien entziehen: Der Zugriff erfolgt ausschließlich „just-in-time“ und ist auf den jeweiligen Zweck beschränkt (Least-Privilege-Prinzip). Berechtigungen verfallen nach kürzester Zeit automatisch.
3. Aktionen an Absicht koppeln: Jede Handlung erfordert eine nachvollziehbare Absicht und Verantwortlichkeit. Jeder erteilte Zugriff muss sofort und deterministisch widerrufbar sein.
4. Richtlinien am Zugriffspunkt durchsetzen: Jeder API-Aufruf wird direkt am Zielsystem gegen eine vordefinierte, zentral verwaltete Policy validiert. „Vertrauenswürdige“ Zonen existieren nicht mehr.
5. Kontrollnachweise erbringen: Ein lückenloser, kryptografisch signierter Audit-Trail ist unverzichtbar. Er muss in Sekundenschnelle präzise Antworten auf die Frage liefern können: „Wer hat was, wann und warum getan – und wer hat die Freigabe dazu erteilt?“

Secrets Management in der Praxis

Die Umsetzung dieser anspruchsvollen Imperative erfordert eine robuste technologische Grundlage und einen erfahrenen Technologiepartner.

Erfolgsgeschichten aus der Praxis belegen den Wert dieses Ansatzes. So konnte beispielsweise die Basler Kantonalbank durch ein zentralisiertes Secrets Managements nicht nur die Sicherheit drastisch erhöhen. Zusätzlich war es ihr möglich, die Produktivität der Entwickler zu steigern und die Auditierbarkeit für strenge regulatorische Anforderungen zu verbessern. In einem anderen Fall schaffte es die Großbank ABN AMRO, die Verwaltung von Tausenden von Secrets in einer komplexen Multi-Cloud-Umgebung vollständig zu automatisieren. Dies legte den Grundstein für eine sichere und schnelle Anwendungsentwicklung und ermöglichte es dem Sicherheitsteam, den Fokus auf proaktive, strategische Aufgaben statt auf reaktive Administrations-Aufgaben zu legen.

Zentraler Baustein für die Umsetzung war in beiden Fällen HashiCorp Vault. Ein solches Werkzeug bildet den technologischen Kern für die Verwaltung dynamischer Zugangsdaten und ermöglicht die Koppelung von Zugriffen an vertrauenswürdige Maschinenidentitäten.

Fazit

Der Übergang ins KI-Zeitalter macht eine Neubewertung der Sicherheitsarchitektur unumgänglich. Die technologische Grundlage für die nächste Innovationswelle liegt jedoch nicht allein in der Nutzung von KI, sondern in der Fähigkeit, sie sicher zu steuern. Ein proaktives, dynamisches Secrets Management, das auf starker Maschinenidentität aufbaut, schafft die dafür notwendige Grundlage.

Dieser Artikel erschien zuerst auf Security-Insider.