Jenseits des Menschen: Agentic AI und nicht-menschliche Identitäten in einer von Datenlecks geprägten Welt

Wenn Sie in den letzten 18 Monaten in der Nähe eines Unternehmens-SOC waren, haben Sie es gesehen. Die Warnungen, die nicht auf eine Person verweisen. Die Anmeldeinformationen, die zu “etwas” und nicht zu “jemandem” gehören. Die Automatisierung, die schneller agiert, als Ihr IR-Playbook nachvollziehen kann.

Und in letzter Zeit ist es nicht nur Rauschen, sondern die Ursache der größten Schlagzeilen in unserer Branche. Von dem Victoria’s-Secret-Cyber-Vorfall, der den Verkauf störte und eine Sammelklage auslöste, bis hin zu Multi-Tenant-Cloud-Kompromissen, die sensible Daten über Kunden hinweg ausgesetzt haben, stammt eine wachsende Anzahl von Datenlecks aus Identitäten, die wir nicht sehen, nicht verfolgen oder kaum verstehen.

Der Aufstieg von Agentic AI, autonomen Systemen, die über Anwendungen, APIs und Infrastruktur agieren können, ist mit der Explosion nicht-menschlicher Identitäten (NHIs) kollidiert, einschließlich Service-Conten, Bots, API-Schlüssel und Maschinenanmeldeinformationen. Zusammen haben sie eine neue Angriffsfläche geschaffen, die sich schneller ausbreitet, als die meisten Organisationen sie sichern können.

Was wir mit “Agentic AI” meinen

Agentic AI bezieht sich auf AI-“Agenten”, die Ziele setzen und mehrschrittige Aufgaben autonom ausführen können, oft über mehrere Systeme hinweg, ohne menschliche Aufsicht.

• Können APIs aufrufen, Datenbanken aktualisieren oder Workflows auslösen.

• Funktioniert mit Maschinengeschwindigkeit – Sekunden, nicht Minuten.

• Risiken: Prompt-Injektion, vergiftete Trainingsdaten, gestohlene Anmeldeinformationen.

Die Größenordnung, mit der wir es zu tun haben

Maschinenidentitäten übersteigen bereits die Anzahl der Menschen in den meisten Unternehmen, in einigen Fällen im Verhältnis 20:1 oder mehr. Bis 2026 wird dieses Verhältnis voraussichtlich fast verdoppelt. Diese NHIs befinden sich in Ihren Cloud-Workloads, CI/CD-Pipelines und API-Integrationen und treiben nun LLM-basierte Automatisierung.

Die Herausforderung: Die meisten IAM-Systeme wurden gebaut, um Menschen und nicht Maschinen zu verwalten.

• Konten ohne klaren Besitzer.

• Statische Anmeldeinformationen, die nie ablaufen.

• Übermäßige Berechtigungen.

Es ist nicht hypothetisch. Datenlecks bei Uber und Cloudflare wurden auf kompromittierte Maschinenkonten zurückgeführt – die Art, die nie Phishing-Simulationen erhält, aber kritische Infrastruktur entsperren kann.

Agentic AI: Ein Risikovervielfacher

Einerseits ist Agentic AI ein operativer Spielveränderer. Andererseits kann es, wenn sein Zugriff kompromittiert wird, Automation für den Angreifer bedeuten.

Betrachten Sie:

• Ein AI-Agent mit Lese- und Schreibrechten für SaaS-Anwendungen kann automatisiert Daten stehlen, ohne menschliche Anomalie-Erkennung auszulösen.

• Wenn derselbe Agent IAM-Rollen ändern oder Cloud-Ressourcen bereitstellen kann, haben Sie eine automatisierte Berechtigungserhöhung.

• Prompt-Injektionsangriffe und Modellvergiftung bedeuten, dass Angreifer einen AI-Agenten umleiten können, ohne dessen Anmeldeinformationen zu stehlen.

Wir haben gesehen, wie gefährlich ein schlecht gemanagtes Servicekonto sein kann. Geben Sie diesem Konto jetzt die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, und die Einsätze vervielfachen sich.

Fallstudien: Datenlecks-Forensik in der AI- und NHI-Ära

Victoria’s Secret (Mai 2025)
Über das Memorial-Day-Wochenende nahm Victoria’s Secret ihre US-Website und einige In-Store-Dienste offline, was wie ein Ransomware-Vorfall aussah (The Hacker News, Bitdefender). Der Ausfall dauerte Tage an und trug zu einem geschätzten Umsatzeinbruch von 20 Millionen Dollar im zweiten Quartal bei. Eine anschließende Sammelklage behauptet, dass der Einzelhändler sensible Daten nicht verschlüsselt, kritische Sicherheitsaudits ausgelassen und Mitarbeiter nicht auf Cybersicherheit trainiert hat (Top Class Actions), all dies Lücken, die oft bei unverwalteten nicht-menschlichen Identitäten (NHIs) mit privilegiertem Zugriff zu finden sind.

Google Salesforce-Datenlecks (Juni 2025)
Im Juni gewannen Angreifer, die mit der ShinyHunters-Gruppe (UNC6040) in Verbindung standen, Zugriff auf eine Unternehmens-Salesforce-CRM-Instanz mithilfe von Voice-Phishing-Techniken (ITPro). Sobald sie innerhalb waren, stahlen sie Kontaktdaten von kleinen und mittelständischen Geschäftskunden. Obwohl dies mit menschlichem sozialem Engineering begann, war der Wendepunkt eine verbundene Anwendung – eine Form der Maschinenidentität – die es den Eindringlingen ermöglichte, sich laterally zu bewegen, ohne Benutzerverhaltensanalyse auszulösen.

Einzelhandels- und Luxusmarken-Ausfälle (M&S, Cartier, The North Face)
Eine Welle von Angriffen auf große Einzelhändler, einschließlich The North Face und Cartier, hat Kundennamen, E-Mails und ausgewählte Kontometadaten enthüllt (Sangfor, WSJ). Marks & Spencer wurde besonders hart getroffen, ein Ransomware- und Lieferkettenangriff, der der ‘Scattered Spider’-Gruppe zugeschrieben wird, störte Click-and-Collect-Dienste für mehr als 15 Wochen und soll dem Einzelhändler bis zu 300 Millionen Pfund gekostet haben. In jedem Fall wurden Drittanbieter-Integrationen und API-Verbindungen, oft durch NHIs unterstützt, zu stillen Unterstützern für die Angreifer.

Was ist eine nicht-menschliche Identität (NHI)?

NHIs sind Anmeldeinformationen und Konten, die von Maschinen und nicht von Menschen verwendet werden. Beispiele:

• Service-Conten für Datenbanken oder Anwendungen.

• API-Schlüssel für Cloud-to-Cloud-Integration.

• Bot-Anmeldeinformationen für Automatisierungsskripte.

Risiken: Übermäßig privilegiert, unterbeaufsichtigt und oft lange nach der Verwendung noch aktiv.

Warum die Governance im Rückstand ist

Sogar reife IAM-Programme stoßen hier auf Hindernisse:

• Entdeckungslücken – Viele Organisationen können kein vollständiges NHI-Inventar erstellen.

• Lebenszyklusvernachlässigung – NHIs verbleiben oft jahrelang, ohne regelmäßige Überprüfung.

• Rechenschaftsvakuum – Ohne menschlichen Besitzer fällt die Aufräumung durch die Lücken.

• Privilegienansammlung – Berechtigungen ansammeln, während Rollen wechseln, aber die Rücknahme verzögert wird.

Dies ist das gleiche Problem, mit dem wir seit Jahrzehnten bei menschlichen Konten kämpfen – nur jetzt kann jede NHI 24/7, im großen Maßstab und ohne Auslösen von “menschlichen” Risikokontrollen agieren.

Ein herstellerunabhängiges Handbuch für die Sicherung von NHIs und AI-Agents

1. Umfassende Entdeckung – Alle NHIs und AI-Agents, einschließlich Berechtigungen, Besitzer und Integrationen, kartieren.

2. Menschliche Besitzer zuweisen – Jemandem die Verantwortung für den Lebenszyklus jeder NHI übertragen.

3. Least-Privilege-Prinzip durchsetzen – Berechtigungen an tatsächliche Nutzung anpassen; Überschuss entfernen.

4. Automatisierte Anmeldeinformationenhygiene – Schlüssel rotieren, kurzlebige Token verwenden, inaktive Konten automatisch ablaufen lassen.

5. Kontinuierliche Überwachung – Anomalien wie unerwartete API-Aufrufe oder Berechtigungserhöhungen erkennen.

6. AI-Governance integrieren – AI-Agents wie hochprivilegierte Administratoren behandeln: Aktivitäten protokollieren, Richtlinien durchsetzen, Just-in-Time-Zugriff ermöglichen.

(Diese Schritte entsprechen dem NIST-CSF, CIS Control 5 und den aufkommenden Gartner-IVIP-Best-Practices.)

Warum dies jetzt geschehen muss

Dies ist nicht nur eine AI-Trendjagd. Es geht darum, zu erkennen, dass die Identitätsperimeter von Menschen zu Prozessen verschoben wurde. Angreifer wissen das. Wenn wir weiterhin Maschinenidentitäten als Nachgedanken behandeln, geben wir den Angreifern den blinden Fleck, den sie benötigen, um unbemerkt zu operieren.

Die Teams, die vorne bleiben werden, sind diejenigen, die NHI- und Agenten-Governance als erstklassiges Element der Identitätssicherheit betrachten, mit Sichtbarkeit, Besitz und Lebenszyklusdisziplin, bevor der nächste Datenleckszwang das Problem aufwirft.