Akamais Warnung zu KI-Agenten: Entscheidend ist nicht nur, wer zugreift – sondern was Agenten tun

KI-Agenten sind nicht mehr bloß Systeme, die Fragen beantworten. Sie können Informationen abrufen, Tools einsetzen, APIs aufrufen und mehrstufige Arbeitsabläufe ausführen. Genau darin liegt nach Akamai die sicherheitsrelevante Veränderung: Unternehmen müssen nicht nur prüfen, wer Zugriff hat, sondern fortlaufend bewerten, was menschliche und nichtmenschliche Identitäten im jeweiligen Kontext tun. 117

Warum autonome Agenten das Risikomodell verändern

Ein autonomer Agent verbindet die Schlussfolgerungen eines KI-Modells mit Zugängen zu Unternehmenssystemen. Das Risiko entsteht dort, wo der Agent handeln kann: Daten übertragen, einen Browser nutzen, eine API ansprechen oder einen Workflow auslösen.

Akamai beschreibt dies als Herausforderung der nichtmenschlichen Identität. Nachvollziehbar sein muss nicht nur, welcher Beschäftigte oder Dienst hinter einer Aktion steht. Ebenso relevant sind der Agent selbst, die ihm verfügbaren Werkzeuge, die erreichbaren Daten und die Frage, ob sein Verhalten zur jeweiligen Aufgabe passt. 12

Die wichtigsten Risiken laut Akamai

Chatbots können zum Datenabflusskanal werden

Mehr als 6 % der Chatbot-Unterhaltungen auf Unternehmensgeräten enthalten laut Akamai sensible Informationen. Prompts, hochgeladene Dateien und Chatverläufe gehören damit zur Datensicherheitsgrenze eines Unternehmens – und sind nicht lediglich ein Thema der Produktivität. 1

Das Risiko wächst, wenn Beschäftigte private oder anderweitig nicht überwachte KI-Konten verwenden. Solche Interaktionen liegen womöglich außerhalb der üblichen Transparenz- und Richtlinienkontrollen. Dann ist schwerer festzustellen, welche Unternehmensdaten geteilt wurden und wohin sie gelangten. Akamai zählt diese Form von „Shadow AI“ zur wachsenden Angriffsfläche in Unternehmen. 12

KI-Browser-Erweiterungen schaffen einen schwer kontrollierbaren Arbeitsbereich

Der Browser ist ein besonders sensibler Kontrollpunkt: Dort arbeiten Mitarbeitende, melden sich an Unternehmensdiensten an, sehen vertrauliche Informationen und nutzen zunehmend KI-Assistenten. Mehr als 40 % der Unternehmensnutzer haben laut Akamai KI-gestützte Browser-Erweiterungen installiert; bei 25 % dieser Erweiterungen änderten sich innerhalb der vorangegangenen zwölf Monate die Berechtigungen. 12

Das bedeutet nicht, dass jede Erweiterung bösartig ist. Das Problem liegt vielmehr darin, dass sich Berechtigungen, Datenzugriffe und Verhalten in einem Arbeitsbereich verändern können, der häufig nicht so streng geprüft wird wie zentral verwaltete Unternehmensanwendungen.

MCP verwischt die Grenze zwischen Daten und ausführbaren Aktionen

Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht KI-Agenten den Zugriff auf Tools und APIs. Akamai bezeichnet es sinngemäß als die praktischen „Hände“ agentischer KI. Zugleich verwische MCP die Grenze zwischen Daten und Code: Ein bösartiger oder kompromittierter MCP-Server kann das Verhalten eines Sprachmodells durch Prompt-Injection oder serverübergreifende Angriffe beeinflussen. 2

Für Sicherheitsteams entsteht daraus eine Transparenz- und Berechtigungsfrage: Sie müssen wissen, welche MCP-Dienste ein Agent erreichen kann, welche Zugangsdaten und Rechte verfügbar sind und welche Aktionen der Agent tatsächlich zur Laufzeit ausführt.

Bots und API-Missbrauch laufen mit Maschinengeschwindigkeit

Akamai verknüpft den Aufstieg von KI-Agenten mit einer breiteren Herausforderung bei Bot- und API-Sicherheit. Automatisierte Systeme können Kundenverhalten imitieren und die Zahl der Interaktionen erhöhen, deren Absicht Sicherheitsverantwortliche bewerten müssen. Im Handelsumfeld registrierte Akamai 2025 einen Anstieg des KI-Bot-Traffics um 19 % gegenüber dem Vorjahr, vor allem getrieben durch den Einzelhandel. 20

Nicht jeder KI-Bot ist schädlich. Neben missbräuchlicher Automatisierung gibt es nützliche Crawler, Suchbots, Abrufdienste und Agenten. Die Aufgabe der Sicherheitskontrollen besteht daher darin, erlaubtes und erwartbares Verhalten von auffälligen oder schädlichen Aktivitäten zu unterscheiden. 1827

KI-Crawler gehen zunehmend von Lesen zu Handeln über

Die Warnung betrifft auch öffentlich erreichbare Webdienste. Von Akamai beobachtete und im bereitgestellten Material zitierte Forschung zeigt, dass verifizierte KI-Crawler – darunter ChatGPT – nicht nur Seiten per GET-Anfrage abrufen, sondern häufig POST-Anfragen senden. Solche Anfragen können Daten übermitteln oder Aktionen auslösen, etwa einen Login, das Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb oder einen Checkout. 19

In der betrachteten 30-Tage-Analyse entfielen 44,8 % der POST-Transaktionen von KI-Bots auf E-Commerce; im Reisebereich lag der Anteil in einem Monat bei 30 %. Eine POST-Anfrage ist nicht automatisch bösartig. Sie kann jedoch KI-Traffic in genau jene Abläufe führen, in denen Betrugsabwehr, Autorisierungsprüfungen und Transaktionsüberwachung besonders wichtig sind. 19

Vier Prioritäten für die Steuerung von KI-Agenten

Akamais Richtungsvorgabe lautet: Weg von einer rein klassischen Identitätsverwaltung, hin zur Verhaltenssteuerung menschlicher und nichtmenschlicher Akteure. Daraus lassen sich vier operative Prioritäten ableiten. 117

1. Verhalten steuern – nicht nur Identitäten prüfen

Nutzer, Dienste und Agenten müssen weiterhin authentifiziert werden. Zusätzlich sollte bewertet werden, welche Aktion ein Agent anfordert, welches Zielsystem betroffen ist, welche Tools verwendet werden, auf welche Daten zugegriffen wird und ob das Verhalten in Workflows oder APIs ungewöhnlich ist. 117

2. Agenten, APIs und MCP-Tools vollständig erfassen

Unternehmen benötigen eine belastbare Übersicht über eingesetzte Agenten, Servicekonten, Browser-Erweiterungen, MCP-Server, verbundene APIs und deren Berechtigungen. Unbekannte Verbindungen und zu weit gefasste Rechte lassen sich kaum absichern, weil ihr möglicher Einfluss nicht zuverlässig beurteilt werden kann. 2

3. Least Privilege umsetzen und KI-Datenflüsse schützen

Jeder Agent und jedes angebundene Tool sollte nur auf die Daten, Systeme und Aktionen zugreifen dürfen, die für die klar definierte Aufgabe nötig sind. Hinzu kommen Überwachung von Chatbot-Nutzung, browserbasierten KI-Tools und Bewegungen sensibler Daten. Entscheidend ist dabei der Kontext und das Ziel der Daten – nicht allein, ob sich ein Konto erfolgreich angemeldet hat. 12

4. Echtzeitkontrollen nach Risiko einführen – mit menschlicher Aufsicht

Automatisierung in Maschinengeschwindigkeit verlangt Schutzmaßnahmen, die Verhalten während der Ausführung bewerten. Risikoarme und rückgängig zu machende Aufgaben können stärker automatisiert werden. Bei folgenreichen, sensiblen oder auffälligen Aktionen sollten strengere Kontrollen greifen oder eine menschliche Freigabe erforderlich sein. Das entspricht Akamais Forderung, nichtmenschliches Verhalten und API-Aktivitäten in Echtzeit zu steuern. 17

Fazit

Akamai betrachtet KI-Agenten nicht als bloß eine weitere Kategorie von Nutzern oder Bots. Sie sind operative Akteure, die Daten, Werkzeuge und Transaktionen miteinander verbinden können. Die Sicherheitspriorität lautet daher: diese Verbindungen sichtbar machen, Berechtigungen begrenzen, Verhalten kontinuierlich überwachen und den Grad der Autonomie am Risiko ausrichten. 1217