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Wie Security-Teams autonome Software-Agenten über den Lebenszyklus hinweg beobachten, Normalverhalten modellieren und Abweichungen frühzeitig erkennen können.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten in Unternehmen entsteht eine neue Herausforderung für die IT-Sicherheit: Autonome Systeme handeln eigenständig, interagieren miteinander und greifen auf Daten sowie Dienste zu – häufig bei eingeschränkter Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Aktionen.

Klassische Monitoring- und Security-Ansätze sind dabei oft auf menschliche Nutzerkonten oder klar abgegrenzte Systemkomponenten ausgelegt. KI-Agenten verhalten sich hingegen dynamisch: Sie erzeugen Folgeaktionen, nutzen Werkzeuge und Schnittstellen, delegieren Aufgaben und führen Workflows über mehrere Systeme hinweg aus. Damit steigt der Bedarf an Sicherheitsmechanismen, die agentisches Verhalten strukturiert erfassen und bewerten.

Ziel solcher Ansätze ist es, Security-Teams belastbare Transparenz über schwer einsehbare Aktivitäten zu geben und Risiken frühzeitig zu identifizieren, bevor sie zu Sicherheitsvorfällen oder Compliance-Verstößen führen.

Mit agentenbasierten Architekturen werden Prozesse und Entscheidungen zunehmend automatisiert. In Multi-Agenten-Umgebungen können sich Risiken verstärken, weil koordinierte Interaktionen, Kettenreaktionen und Seiteneffekte schwer zu erkennen sind – insbesondere dann, wenn Agenten vergleichbare Berechtigungen wie menschliche Anwender erhalten oder privilegierte Funktionen ausführen dürfen.

Damit wird die systematische Analyse und Überwachung von Agentenverhalten zu einem zentralen Faktor, um Fehlverhalten, Fehlkonfigurationen und potenziell missbräuchliche Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und angemessen zu reagieren.

Ein verhaltensbasierter Ansatz setzt hier an: Aktivitäten von Agenten werden kontinuierlich erfasst, Normalverhalten wird modelliert und Abweichungen werden als Anomalien markiert. Ergänzend lassen sich Interaktionen zwischen mehreren Agenten korrelieren, um Risiken sowohl auf Ebene einzelner Agenten als auch innerhalb verteilter Workflows sichtbar zu machen.

Wesentlich ist dabei die Abdeckung des gesamten Lebenszyklus – von der Entwicklung und dem Test bis zum produktiven Betrieb. In Cloud-Umgebungen kann die Anbindung an Entwicklungs- und Laufzeitkomponenten helfen, Ereignisse konsistent zu protokollieren und Beziehungen zwischen Agenten, Tools und Workflows abzubilden. So lassen sich beispielsweise unerwartete Zugriffe auf sensible Daten, ungewöhnliche Tool-Nutzung oder auffällige Agenten-zu-Agenten-Interaktionen erkennen und priorisieren.

Fazit: Je stärker KI-Agenten operative Aufgaben übernehmen, desto wichtiger werden Transparenz, robuste Protokollierung und die Fähigkeit, normales von ungewöhnlichem Verhalten zu unterscheiden. Verhaltensanalysen und Korrelationen über Agenten- und Workflow-Grenzen hinweg können Security-Teams dabei unterstützen, Risiken früher zu erkennen und Governance- sowie Compliance-Anforderungen besser umzusetzen.

Albert Absmeier & KI

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Exabeam erweitert Verhaltensanalysen auf KI-Agenten in der Google-Cloud-Umgebung

Mehr Transparenz und Anomalieerkennung für mit Google Cloud entwickelte KI-Agenten vor dem Hintergrund zunehmender Automatisierung

München, 22. April 2026 – Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten in Unternehmen entsteht eine neue Herausforderung für die IT-Sicherheit: autonome Systeme, die eigenständig handeln, miteinander interagieren und auf sensible Daten zugreifen – häufig bei eingeschränkter Transparenz.

Vor diesem Hintergrund kündigt Exabeam, ein Anbieter von verhaltensbasierter Cybersicherheitsanalyse, die Erweiterung seiner Lösung Agent Behavior Analytics (ABA) auf KI-Agenten an, die mit dem Agent Development Kit von Google Cloud entwickelt wurden. Darüber hinaus umfasst die Lösung nun auch Multi-Agenten-Umgebungen durch eine Integration mit Google Agent Gateway.

Ziel ist es, Sicherheitsteams wieder mehr Transparenz über Systeme zu geben, die sich bislang nur eingeschränkt überwachen lassen.

Mit der zunehmenden Nutzung agentenbasierter Architekturen zur Automatisierung von Prozessen und Entscheidungen stehen Sicherheitsteams vor der Herausforderung, das Verhalten dieser Systeme nachvollziehen zu können. Insbesondere in Multi-Agenten-Umgebungen entstehen zusätzliche Risiken, da koordinierte Interaktionen zwischen Systemen schwer zu erkennen sind – vor allem dann, wenn diese Agenten ähnliche Zugriffsrechte wie menschliche Nutzer besitzen.

Vor diesem Hintergrund wird die Fähigkeit, das Verhalten von KI-Agenten zu analysieren und zu überwachen, zu einem zentralen Faktor, um Fehlverhalten, Fehlkonfigurationen oder potenziell missbräuchliche Aktivitäten frühzeitig zu erkennen.

Exabeam erweitert daher seinen verhaltensbasierten Ansatz auf diese neuen Einsatzszenarien. Die Lösung analysiert Aktivitäten von Agenten, modelliert normales Verhalten und identifiziert Abweichungen. Darüber hinaus werden Interaktionen zwischen Agenten korreliert, um Risiken sowohl auf Ebene einzelner Agenten als auch innerhalb verteilter Workflows zu erkennen.

Durch die Unterstützung des Agent Development Kit von Google Cloud können Unternehmen ihre KI-Agenten über den gesamten Lebenszyklus hinweg absichern – von der Entwicklung bis zum produktiven Einsatz. Die Integration mit Google Agent Gateway erweitert diese Transparenz auf Multi-Agenten-Systeme, indem Interaktionen analysiert, Beziehungen zwischen Workflows sichtbar gemacht und ungewöhnliche Verhaltensmuster erkannt werden – etwa unerwartete Zugriffe auf sensible Daten oder auffällige Interaktionen zwischen Agenten.

„Agentische KI verändert grundlegend, wie Anwendungen entwickelt und betrieben werden“, sagt Steve Wilson, Chief AI and Product Officer bei Exabeam. „Mit der Erweiterung unserer Verhaltensanalysen auf in Google Cloud entwickelte Agenten ermöglichen wir es

Sicherheitsteams, Transparenz und Kontrolle über den gesamten Lebenszyklus dieser Systeme zu behalten.“

„Mit der zunehmenden Integration von KI-Agenten in Geschäftsprozesse wird es entscheidend, deren Verhalten sowie ihre Interaktionen mit Systemen und Daten nachvollziehen zu können“, ergänzt Eric Santa Cruz, Architect, IT Security bei Resorts World Las Vegas. „Der Ansatz von Exabeam adressiert genau diese Herausforderung und schafft die Grundlage für einen sicheren Einsatz dieser Technologien.“

Die Funktionen von Agent Behavior Analytics sind in die New-Scale Security Operations Platform von Exabeam integriert und ohne zusätzliche Kosten verfügbar.

266 Artikel zu „KI-Agent Überwachung“

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