Neue Sicherheitslösung macht Schatten-KI und autonome KI-Agenten sichtbar

KI-Agenten entwickeln sich zunehmend zu eigenständigen Akteuren innerhalb der Unternehmens-IT. Sie greifen auf sensible Daten zu, kommunizieren mit externen Diensten und führen Aktionen mit legitimen Berechtigungen aus – häufig außerhalb der Reichweite klassischer Sicherheitskontrollen. Mit AgentGuard stellt Exeon Analytics eine neue Sicherheitslösung vor, die Transparenz über KI-Aktivitäten schaffen und potenzielle Bedrohungen anhand auffälliger Verhaltensmuster erkennen soll.

Mit der zunehmenden Verbreitung generativer und agentischer KI entstehen in Unternehmen neue Sicherheitsrisiken. Während sich klassische Anwendungen vergleichsweise eindeutig überwachen und kontrollieren lassen, agieren autonome KI-Agenten häufig über mehrere Systeme, Anwendungen und Datenquellen hinweg. Sie nutzen vorhandene Zugriffsrechte, führen komplexe Aufgaben aus und interagieren eigenständig mit externen Ressourcen.

Genau hier setzt das Schweizer Cybersecurity-Unternehmen Exeon Analytics mit seiner neuen Lösung Exeon.AgentGuard an. Die Plattform soll Unternehmen einen umfassenderen Überblick darüber verschaffen, welche KI-Anwendungen und autonomen Agenten innerhalb ihrer IT-Infrastruktur aktiv sind, welche Daten sie verarbeiten und ob ihr Verhalten auf mögliche Sicherheitsvorfälle hindeutet.

Dabei geht es nicht nur um offiziell genehmigte KI-Anwendungen. Auch die bislang häufig unkontrollierte Nutzung von Schatten-KI rückt in den Fokus.

KI-Agenten erweitern die Angriffsfläche von Unternehmen

Die zunehmende Automatisierung durch KI verändert die Sicherheitsarchitektur moderner Unternehmen grundlegend. Anders als herkömmliche Software können KI-Agenten eigenständig Entscheidungen innerhalb vorgegebener Handlungsspielräume treffen, Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und Aktionen in verbundenen Systemen auslösen.

Problematisch wird dies insbesondere dann, wenn Agenten mit weitreichenden Berechtigungen ausgestattet sind.

Arbeitet ein KI-Agent beispielsweise über ein Benutzerkonto oder eine technische Identität, kann er auf sämtliche Ressourcen zugreifen, die innerhalb dieses Berechtigungskontextes verfügbar sind. Dadurch entstehen Risiken, die von unbeabsichtigten Datenübertragungen bis hin zum Missbrauch privilegierter Zugänge reichen.

Hinzu kommt, dass Angreifer versuchen können, das Verhalten von KI-Agenten gezielt zu manipulieren. Kompromittierte Datenquellen, manipulierte Anweisungen oder missbräuchlich verwendete Zugangsdaten können dazu führen, dass Agenten Aktionen ausführen, die ursprünglich nicht vorgesehen waren.

Die zentrale Herausforderung besteht deshalb nicht mehr allein darin, KI-Anwendungen abzusichern. Unternehmen müssen zunehmend auch nachvollziehen können, was KI-Agenten tatsächlich tun.

AgentGuard erkennt Schatten-KI und ungewöhnliche Aktivitäten

Exeon.AgentGuard wurde entwickelt, um Sicherheitsteams Einblicke in die Nutzung von KI-Anwendungen, autonome Agentenaktivitäten und die damit verbundenen Datenflüsse zu ermöglichen.

Die Lösung nutzt dafür bestehende Datenquellen und analysiert Aktivitäten, ohne dass laut Hersteller zusätzliche Softwareagenten installiert oder umfangreiche Implementierungen vorgenommen werden müssen.

Im Mittelpunkt stehen mehrere Sicherheitsfunktionen:

• Sichtbarkeit von KI-Anwendungen: Identifikation genehmigter und nicht autorisierter KI-Dienste sowie bislang unbekannter Schatten-KI.
• Überwachung autonomer Agenten: Analyse von Aktivitäten über KI-Modelle, Anwendungen, verbundene Tools und externe Ressourcen hinweg.
• Erkennung potenzieller Datenlecks: Untersuchung verdächtiger Datenübertragungen und möglicher Abflüsse sensibler Unternehmensinformationen.
• Verhaltensbasierte Bedrohungserkennung: Identifikation ungewöhnlicher Aktivitäten, die auf manipulierte oder fehlerhaft agierende KI-Agenten hinweisen können.
• Erkennung von Berechtigungsmissbrauch: Aufdeckung auffälliger Aktionen im Zusammenhang mit privilegierten Konten und kritischen Unternehmenssystemen.

Grundlage bildet die von Exeon entwickelte Technologie zur verhaltensbasierten Bedrohungserkennung. Statt ausschließlich bekannte Angriffsmuster zu identifizieren, analysiert die Lösung Abweichungen vom erwarteten Verhalten.

Dieser Ansatz ist insbesondere bei agentischer KI relevant. Denn sicherheitskritische Aktionen müssen nicht zwangsläufig auf einen klassischen Cyberangriff zurückzuführen sein. Bereits eine fehlerhafte Entscheidung eines legitim eingesetzten KI-Agenten kann sensible Informationen offenlegen oder unerwünschte Veränderungen an Unternehmenssystemen verursachen.

Wenn legitime Berechtigungen zum Sicherheitsrisiko werden

Ein wesentliches Problem beim Einsatz autonomer KI-Agenten liegt in der Unterscheidung zwischen legitimen und potenziell schädlichen Aktivitäten.

Während klassische Sicherheitslösungen häufig auf bekannte Angriffssignaturen, verdächtige Dateien oder unerlaubte Zugriffsversuche reagieren, können KI-Agenten kritische Aktionen innerhalb ihrer regulären Berechtigungen ausführen. Damit verschwimmt die Grenze zwischen erlaubtem Verhalten und Sicherheitsvorfall.

Verhaltensanalysen können hier zusätzliche Hinweise liefern. Greift ein Agent plötzlich auf ungewöhnlich große Datenmengen zu, kommuniziert mit bislang unbekannten externen Diensten oder führt Aktionen außerhalb seiner üblichen Aufgaben aus, können solche Abweichungen auf Sicherheitsprobleme hindeuten.

„KI-Agenten verändern grundlegend die Arbeitsweise von Unternehmen. Ob autonom oder im Auftrag der Mitarbeitenden können sie auf sensible Daten zugreifen und Aktionen mit legitimen Berechtigungen ausführen, oft jenseits der Sichtbarkeit traditioneller Sicherheitsmaßnahmen“, erklärt Gregor Erismann, CEO von Exeon Analytics . AgentGuard solle sichtbar machen, welche Aktionen KI-Agenten ausführen, und unerwartetes Verhalten erkennen. Unternehmen könnten dadurch KI-basierte Innovationen vorantreiben, ohne die damit verbundenen Sicherheitsrisiken aus dem Blick zu verlieren.

Mit AgentGuard baut Exeon Analytics sein bestehendes Portfolio zur verhaltensbasierten Bedrohungserkennung weiter aus. Bislang konzentrierte sich das Unternehmen insbesondere auf die Analyse von Netzwerkkommunikation und Benutzeraktivitäten.

Die Lösung Exeon.NDR ermöglicht eine agentenlose Netzwerkbedrohungserkennung auf Grundlage von Netzwerkmetadaten. Mit Exeon.UEBA erweitert das Unternehmen die Verhaltensanalyse auf Benutzerkonten, digitale Identitäten und geschäftskritische Anwendungen. Exeon.AgentGuard ergänzt diese Fähigkeiten um die Überwachung von KI-Anwendungen und autonomen Agenten.

Damit verfolgt das Unternehmen einen Ansatz, der unterschiedliche Bereiche der IT-Sicherheitsarchitektur miteinander verbindet. Netzwerkaktivitäten, Identitäten, Anwendungen und KI-Agenten sollen nicht mehr ausschließlich isoliert betrachtet werden. Das ist insbesondere deshalb relevant, weil sich moderne Cyberangriffe zunehmend über mehrere technologische Ebenen erstrecken und klassische Sicherheitsgrenzen umgehen können.

Agentic AI Security wird zur neuen Sicherheitsdisziplin

Die Einführung von AgentGuard verdeutlicht eine Entwicklung, die mit der zunehmenden Verbreitung autonomer KI-Systeme an Bedeutung gewinnt: Unternehmen benötigen Sicherheitsmechanismen, die nicht nur Zugriffe kontrollieren, sondern auch das tatsächliche Verhalten intelligenter Softwareagenten überwachen.

Dabei reicht es langfristig nicht aus, ausschließlich die verwendeten KI-Modelle abzusichern. Ebenso entscheidend sind die Identitäten, Berechtigungen, Schnittstellen und externen Dienste, mit denen KI-Agenten interagieren.

Verhaltensbasierte Analysen können helfen, verdächtige Aktivitäten frühzeitig zu identifizieren. Sie ersetzen allerdings keine konsequente Berechtigungsverwaltung, technische Zugriffsbeschränkungen oder die Kontrolle kritischer Aktionen.

Mit AgentGuard positioniert sich Exeon Analytics in einem wachsenden Sicherheitssegment, in dem die Kontrolle autonomer KI-Aktivitäten zunehmend zu einer eigenständigen Aufgabe für Security Operations und IT-Governance wird.

Ob sich dieser Ansatz in komplexen Unternehmensumgebungen bewährt, hängt unter anderem davon ab, wie vollständig relevante Aktivitäten erfasst werden und wie zuverlässig sich sicherheitskritische Abweichungen von regulärem Agentenverhalten unterscheiden lassen.

Exeon Analytics präsentiert AgentGuard auf der it-sa Expo&Congress 2026 vom 27. bis 29. Oktober in Nürnberg.