Die neue Herausforderung der KI: Sicherheitsrisiken durch maschinelle Identitäten

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die rasante Entwicklung von KI-gestützten Tools wie GitHub Copilot hat die Produktivität von Entwicklern erheblich gesteigert. Doch mit dieser Effizienzsteigerung gehen auch neue Sicherheitsrisiken einher, insbesondere im Bereich der maschinellen Identitäten.

Die Einführung von KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen hat die Art und Weise, wie Entwickler arbeiten, revolutioniert. GitHub Copilot, ein prominentes Beispiel, hat die Anzahl der maschinellen Identitäten, die in Unternehmensumgebungen verwendet werden, dramatisch erhöht. Diese Identitäten, die oft ohne ausreichende Governance erstellt werden, stellen eine erhebliche Herausforderung für traditionelle Sicherheitsansätze dar.

Zwischen 2023 und 2024 stieg die Nutzung von Copilot in Repositories um 27 %, und dieser Trend setzt sich auch 2025 fort. Die Verfügbarkeit von Copilot als kostenloses Angebot hat die Eintrittsbarrieren weiter gesenkt und die Verbreitung beschleunigt. Doch mit dieser Verbreitung steigt auch das Risiko von Sicherheitsverletzungen, insbesondere durch die unkontrollierte Vermehrung von maschinellen Identitäten.

Maschinelle Identitäten, die für den Zugriff auf Unternehmenssysteme, Daten und Anwendungen erforderlich sind, umfassen Servicekonten, API-Schlüssel, Cloud-Workloads, IoT-Geräte und Automatisierungsskripte. Diese Identitäten authentifizieren sich über API-Tokens und kryptografische Zertifikate, was sie von traditionellen Benutzerkonten unterscheidet. Die Zunahme von KI-gestützter Entwicklung hat diese Proliferation erheblich beschleunigt.

Ein besonderes Problem stellt die Berechtigungsvergabe für KI-Agenten dar. Diese benötigen oft weitreichendere Zugriffsrechte als herkömmliche Bots, um ihre Aufgaben effektiv zu erfüllen. Dies erhöht die Angriffsfläche erheblich, da überprivilegierte maschinelle Identitäten bei einem Kompromittieren weitreichenden Zugriff gewähren könnten.

Ein weiteres Risiko ergibt sich aus der Tatsache, dass KI-gestützte Code-Generierung häufig zu eingebetteten Geheimnissen führt. GitHub Copilot kann Code generieren, der harte Codierungen von Anmeldedaten enthält, was ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellt. Die Analyse von GitGuardian zeigt, dass Repositories mit aktiver Copilot-Nutzung eine um 40 % höhere Inzidenz von Geheimnislecks aufweisen als der Durchschnitt.

Die Architektur von KI-Systemen, die auf Eingabeaufforderungen basiert, birgt ebenfalls Risiken. Entwickler, die mit KI-Assistenten interagieren, können unbeabsichtigt sensible Informationen preisgeben. Diese Risiken erstrecken sich über Entwicklungsteams hinaus, da auch nicht-technische Teams KI-Assistenten verwenden könnten, um sensible Daten preiszugeben.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen Unternehmen neue Sicherheitsansätze entwickeln. Dazu gehört die Implementierung von Governance-Rahmenwerken für maschinelle Identitäten, die Einführung spezialisierter Sicherheitstechnologien und die Schulung von Entwicklern im Umgang mit KI-gestützten Sicherheitsrisiken. Nur so kann die Sicherheit in einer zunehmend KI-dominierten Entwicklungsumgebung gewährleistet werden.

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