Dieser Artikel fasst die wichtigsten Erkenntnisse aus einem Interview mit Max Romanenko, Chief Engineering Officer bei EDB zusammen. The discussion focuses on how regulated enterprises can eliminate agentic AI risks including sensitive data leakage and non-compliant overreach actions through robust data and infrastructure-layer controls.
Kernunterschiede zwischen KI-Agenten, menschlichen Nutzern und traditionellen Anwendungen
KI-Agenten unterscheiden sich grundlegend von menschlichen Bedienern und herkömmlichen Anwendungen.KI-Agenten sollen die globale digitale Belegschaft innerhalb von drei Jahren um mehr als 34% ausbauen.Diese rasche Einführung erfordert völlig neue Rahmenbedingungen für die Zugangskontrolle, die Entscheidungsführung und das Infrastrukturdesign.
Traditionelle Anwendungen funktionieren innerhalb fester, vorhersehbarer Parameter, während menschliche Benutzer mit einem klaren rollenbasierten Geschäftskontext agieren.Sie interpretieren Aufgaben autonom, die erforderlichen Kontextdaten zu ermitteln und Live-Informationen ohne schrittweise menschliche Zustimmung abzurufen.ob das Verhalten eines Agenten dem ihm zugewiesenen Aufgabenumfang entsprichtEin Agent zur Aufdeckung von Bankbetrug sollte beispielsweise nur auf Kundendaten zugreifen, die für seinen laufenden Fall relevant sind, wobei eine strenge In-Line-Datenverwaltung den unabhängigen Zugang zu Querschnittsdaten blockiert.
Agentenspezifisches Identitäts- und Zugriffsmanagement (von Human IAM getrennt)
KI-Agenten benötigen dedizierte Identitäts- und kontextuelle Zugriffskontrollesysteme und können sich nicht auf konventionelle menschliche IAM-Frameworks verlassen.mit einer dynamischen Anpassung, kontextorientierte Berechtigungen mitAufgaben-spezifischund scenariobasierte Zugriffsgenauigkeit.
Eine weit verbreitete Sicherheitslücke im Unternehmen ist die Gewährung von breiten Dienstkontoberechtigungen oder vollständigen ererbten Benutzerberechtigungen für Agenten,nur Anmeldeinformationen und nicht die Legitimität des auf Aufgaben basierenden Datenzugriffs zu validieren. Agents with distinct business functions — such as bank fraud analysis and customer service — must be assigned isolated identities and tailored permission boundaries to build rigorous data security guardrails.
Festlegung und Durchsetzung von Genehmigungsgrenzen für systemübergreifende KI-Agenten
KI-Agenten, die über mehrere Systeme hinweg arbeiten, benötigenVorbeugende, zweckgebundene Zugangsgrenzen- Agenten sollten nur auf Daten zugreifen, die für ihre unmittelbare Aufgabe unerlässlich sind, auch wenn der aufrufende Benutzer oder die anrufende Anwendung über breitere Rechte verfügt.Die Berechtigungen müssen sich streng auf Echtzeit-Aufgabenbedürfnisse beschränken und nach Beendigung der Aufgabe auslaufen..
Generische Richtlinien der Anwendungsschicht regeln nicht die Aktivität von Agenten, die sich über APIs, Abrufsysteme und Datenbanken erstrecken.wo sich sensible Aufzeichnungen befinden und endgültige Zugangsentscheidungen getroffen werden. EDB nutzt PostgreSQL's native rollenbasierte Berechtigungen und Row-Level-Security (RLS) zur Durchsetzung der Agent Governance auf Datenbankiveau, anstatt sich auf Aftermarket-Kontrollpläne zu verlassen.Dieser Ansatz bringt Sicherheit und Leistung in Einklang, mit einer umfassenden Agent Governance-Schicht, die für eine zukünftige Veröffentlichung geplant ist.
Minderung der Compliance-Risiken durch vererbte menschliche Erlaubnisse
Legacy-Architekturen für Unternehmensberechtigungen sind für vertrauenswürdige menschliche Mitarbeiter und deterministische Anwendungen konzipiert, nicht für autonome, dynamisch verhaltende KI-Agenten.Dies führt zu schweren Compliance-Risiken für regulierte Industriezweige: Gesundheits- und Finanzdienstleister können über gültige Anmeldeinformationen legal auf sensible Daten von Patienten oder Kunden zugreifen, überschreiten aber den zulässigen Geschäftsumfang und führen zu Compliance-Verstößen.
Die endgültige Lösung besteht darin, jedem KI-Agent eine einzigartige unabhängige Identität, aufgabenverriegelte Rechte und getrennte Les-/Schreibberechtigungen zu geben.Die Kontrollen auf Zeilenebene der Datenbank ermöglichen eine präzise Datensichtbarkeit., die verhindert, dass Agenten zu unregulierten Umgehungsmöglichkeiten für die Einhaltung von Unternehmensnormen werden.
Audit, Kontrolle auf Reiheebene und Richtlinienstandards für regulierte KI-Umgebungen
Die Compliance-Grade-Agentenauditierung erfordert eine end-to-end Rückverfolgbarkeit, eine vollständige Protokollierung der Agentenidentität, der Anrufquelle, der zugriffenen Daten, der Autorisierungsrichtlinien,Die Datenverarbeitung und die anschließenden Maßnahmen zur Rekonstruktion des gesamten Geschäftskontextes. Eine wirksame Regierungsführung beruhtnative Datenschicht DurchsetzungÜber PostgreSQL's eingebaute Kontrollen, anstatt rückwirkendes Auditing.
Die Systeme müssen auch zwischen den Risikoniveaus zwischen den Aktionen des Agentenlesens und des Agentenschreibens mit scenarionabhängigen Berechtigungen unterscheiden.Zugang zu Kundendaten für Betrugsuntersuchungen unterscheidet sich von Routineanfragen beim Kundenservice, so wie der Zugang zu klinischen und administrativen Patientendaten im Gesundheitswesen isoliert ist.Einschränkung von Agenten nur auf aufgabenübergreifende Datensätze und Beseitigung von Risiken für die Exposition von bulk sensible Daten.
Sicherer Einsatz von KI für regulierte Branchen über staatliche Dateninfrastrukturen
Finanzielle, Telekommunikations- und Gesundheitsorganisationen müssen sich an das Grundprinzip halten:KI in die Daten bringen, nicht Daten in die KIRegulierte sensible Daten dürfen niemals auf externe, unkontrollierte Plattformen migriert werden, was die Grenzen der souveränen Governance überschreitet und Expositionsrisiken mit sich bringt.
Unternehmen sollten KI und Analysen zusätzlich zu ihren bestehenden vertrauenswürdigen, gesteuerten Datenbasis einsetzen.und agentische KI auf einer einzigen kompatiblen Architektur eliminiert fragmentierte Plattformen und inkonsistente Steuerungsmodelle, wodurch die erzwungene Datenmigration und das Verriegeln von Anbietern vermieden werden.
Datensouveränität: von rechtlichen Begriffen bis hin zur technischen Durchsetzung
Die Datenhoheit kann nicht nur eine gesetzliche oder vertragliche Anforderung bleiben, sie muss in die Laufzeitsystemlogik eingebettet werden.wie z. B. nicht autorisierte DatenerfassungRegulierte Unternehmen müssen über native Datenbankberechtigungen und Reihensicherheit souveräne Kontrollen an der Datenschicht durchsetzen, um Echtzeit zu liefern,obligatorische Sicherheitsbeschränkungen.
Die Rolle von KI-Agenten in der Souveränitätsverwaltung
KI-Agenten können das Daten-Souveränitätsmanagement unterstützen, aberdarf niemals als letzte Autorität dienen.. Sie identifizieren wirksam anomale Zugriffsmuster, verfälschte Datennutzung und veraltete Konfigurationen, wodurch die manuelle Inspektion für komplexe moderne Datenumgebungen verringert wird.
Allerdings müssen Kernsouveränitätsregeln und Sicherheitsgrenzen von menschlichen Administratoren definiert und kontrolliert werden.KI-Agenten arbeiten strikt im Rahmen der von Unternehmen festgelegten Governance-Rahmenwerke und haben keine Befugnis, festgelegte Compliance- und Souveränitätsrichtlinien zu überschreiten oder zu umgehen.
Beibei Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang, Leiterin der globalen Strategie
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
E-Mail: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com Die Daten werden auf der Website der chinesischen Regierung gespeichert.
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