Einführung von KI überholt Kontrollmöglichkeiten von Unternehmen

KI hat in rasantem Tempo Einzug in Unternehmen gehalten, und dieser Trend beschleunigt sich weiter – 88 % der Unternehmen nutzen KI inzwischen in mindestens einem Geschäftsbereich (McKinsey, State of AI 2025). Doch die Sicherheit hält noch nicht Schritt: Risiken summieren sich unbemerkt über Workflows, Tools, Daten und Entscheidungen hinweg – oft ohne jegliche Transparenz.

Warum verhaltensbasierte Sicherheit der einzige Weg ist, Schritt zu halten

Die adaptive, unvorhersehbare Natur von KI bedeutet, dass wirksame KI-Sicherheit ein tiefes Verständnis dafür erfordert, was bei Menschen, KI-Systemen und Agenten "normal" ist — damit die frühesten Anzeichen von Abweichungen, Missbrauch oder Kompromittierung erkannt werden können, bevor sie eskalieren.  

Basierend auf adaptiver KI nutzt Darktrace / SECURE AI mehr als ein Jahrzehnt an Erkenntnissen zum Nutzerverhalten, um die Nutzung von Prompts, Agenten und KI-Systemen in Ihrem gesamten Unternehmen abzusichern, statt sich auf vordefinierte Regeln oder Signaturen zu verlassen. Und das zahlt sich bereits aus:

• 66 % der Darktrace-Kunden nutzen heute KI in großem Umfang in ihrem gesamten Unternehmen
• 44 % der Sicherheitsexperten sind insbesondere über KI-Agenten sehr oder extrem besorgt

Über eine zentrale Ansicht hilft Darktrace / SECURE AI Teams dabei, Absichten zu verstehen, Risiken zu bewerten, sensible Daten zu schützen und Richtlinien sowohl für menschliche Aktivitäten als auch für Aktivitäten von KI-Agenten durchzusetzen.

Was Sie lernen werden

Dieser Überblick beschreibt, wie Darktrace / SECURE AI Prompts, Sitzungen und Antworten in Echtzeit prüft – in Unternehmens-KI-Anwendungen wie Microsoft Copilot und ChatGPT Enterprise, Umgebungen wie Copilot Studio und High-Code-Plattformen wie AWS Bedrock; wie es Identitäten, Berechtigungen, Rollen und Verbindungen von KI-Agenten in SaaS, Cloud, Netzwerk, Endpunkten, OT und E-Mail erkennt und überprüft; wie es falsch konfigurierte oder anomale Build-Ereignisse in Entwicklungsumgebungen erkennt, bevor ein Agent überhaupt die Produktionsumgebung erreicht; und wie es Schatten-KI sichtbar macht – einschließlich verborgener agentischer Infrastruktur wie lokal bereitgestellter MCP-Server –, damit Sie Risiken eindämmen und Nutzer von genehmigten Tools überzeugen können. Sie erfahren außerdem, wie sich das Angebot von Core bis Advanced skalieren lässt, und hören von einem Kunden, der endlich sehen konnte, wer KI nutzte und was diese Personen mit den Daten machten.