Runtime
KI, Cloud und Sicherheit: Runtime-First wird zum Erfolgsfaktor
Runtime-First: So bleiben Unternehmen in der Cloud geschützt
Sicherheitsrisiken lauern dort, wo Unternehmen heute ihren größten Mehrwert schaffen – in der Runtime, also während die Systeme laufen.
Harold Butzbach, Director Sales for Central Europe bei Sysdig Germany GmbH klärt auf:
Cloud-Umgebungen werden immer dynamischer, stärker identitätsgetrieben und zunehmend von KI durchzogen. Gleichzeitig klafft eine wachsende Lücke zwischen dem, was Sicherheitslösungen überhaupt erkennen können, und dem, worauf Teams in der Praxis schnell genug reagieren können.
Selbst moderne Cloud-Native Application Protection Platforms (CNAPP), die Konsolidierung versprechen, liefern oft nur ein Dashboard voller potenzieller Risiken – ohne klare Priorisierung. CISOs stehen also vor einer zentralen Frage: Was ist wirklich kritisch?
KI-Stacks sichern heißt: Runtime-First denken
Zwei Trends verschärfen die Lage zusätzlich: Die fast universelle Nutzung großer Sprachmodelle und der Einsatz agentischer KI, um Effizienz und Kosten zu optimieren. In dieser neuen Realität reicht menschliches Reagieren oft nicht mehr aus. Agentische KI erzeugt zusätzliche Telemetrie, sorgt für Rauschen und überlastet bestehende Signalketten. Ohne tiefgehende Laufzeitdaten wird es nahezu unmöglich, relevante Signale zu erkennen.
Das Prinzip lautet deshalb: „Runtime-First“. Wer den KI-Stack absichern will, muss sehen, was in der Cloud und im KI-Ökosystem tatsächlich passiert. CISOs müssen sich ständig fragen: Was entgeht mir – und warum?
Geschwindigkeit zählt
Nicht nur die Telemetrie, auch die Reaktionszeit spielt eine zentrale Rolle. IT-Teams, die zu langsam agieren, bewegen sich dabei gefühlt „wie in nassem Zement“. Orientierung bietet die 5/5/5 Cloud Detection and Response Benchmark: fünf Sekunden bis zur Erkennung, fünf Minuten bis zur Korrelation, fünf Minuten bis zur Reaktion. Zwei Faktoren erzeugen Druck: verlässliche Laufzeit-Signale und die Fähigkeit, in Echtzeit – fast maschinengleich – zu handeln. Ohne Runtime-Insights entgehen vielen Tools heute schon ganze Klassen von Risiken.
Risiken auf technischer Ebene
Für CISOs im Cloud- und KI-Kontext ist ein wachsames Auge auf folgende Bereiche entscheidend:
- Agent-Entitlements: Wer hat Zugriff auf Systeme, Tools und Daten? Wie werden Entscheidungen innerhalb der Agentenprozesse getroffen?
- Agent-to-Agent-Kommunikation: Schutz vor Profile-Spoofing, unautorisiertem Datenaustausch, Rogue Agents oder AITM.
- Manifest-Risiken: Limits, Fehlkonfigurationen und unbekannte Abhängigkeiten.
- Model-Risiken: Poisoning, Bias, Datenexfiltration, Remote Code Execution – besonders bei LLMs.
- Provenienz: Herkunft von Tools, Anwendungen und Protokollen im KI-Stack.
- Business-Logic-Risiken: Fehlerhafte Entscheidungen der Agenten, z. B. bei Preisgestaltung oder Kundeninteraktionen.
Laufzeitdaten sind der Schlüssel
Runtime bedeutet Sichtbarkeit darüber, was tatsächlich läuft. Nur auf dieser Basis lassen sich Risiken greifbar machen – egal, ob sie aus KI-Tools oder den darunterliegenden Cloud- und Microservices-Schichten stammen. Für CISOs sind diese Daten nicht optional: Sie bilden die Grundlage für Observability, Traceability und Explainability – also Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Erklärbarkeit. So wie CFOs auf Genauigkeit, Vollständigkeit und restriktiven Zugriff achten, brauchen Unternehmen vergleichbare Sicherheitsgarantien für KI-gestützte Anwendungen.
Prioritäten setzen mit der „Runtime Truth“
CISOs stehen einer scheinbar endlosen Liste an Risiken gegenüber. Die entscheidende Frage lautet: Welche Anwendungen und Services sind für die Wertschöpfung des Unternehmens wirklich zentral? Wer seine Sicherheitsentscheidungen an der „Runtime Truth“ ausrichtet – also daran, was tatsächlich läuft und möglicherweise ausgenutzt werden könnte – reduziert Rauschen, schärft Prioritäten und schafft überhaupt Handlungsfähigkeit. Runtime Insights sind damit nicht einfach ein weiterer Datenpunkt, sondern das Fundament moderner Sicherheitssteuerung.
