Die meisten Diskussionen über AI Security drehen sich um Prompt Injection, Jailbreaks oder Model Poisoning.

Diese Themen sind wichtig – sie bilden jedoch nur einen kleinen Teil der tatsächlichen Herausforderung.

Mit AI Agents, dem Model Context Protocol (MCP), autonomen Workflows, API-Orchestrierung und Agent-zu-Agent-Kommunikation entsteht eine völlig neue Angriffsfläche.

Im Gegensatz zu klassischen Anwendungen greifen KI-Systeme kontinuierlich auf externe Datenquellen zu, verwenden Werkzeuge, treffen Entscheidungen und kommunizieren eigenständig mit anderen Systemen. Jeder Connector, jede Identität, jede API, jeder Memory Store und jede autonome Aktion kann dabei zu einem potenziellen Angriffspunkt werden.

Dieser Vortrag beleuchtet die oft übersehene Enterprise-Angriffsfläche moderner KI-Ökosysteme.

Wir betrachten Risiken rund um Identitäten, Berechtigungen, API-Vertrauensbeziehungen, MCP, Shadow AI, Lieferketten, Datenexposition und Governance-Anforderungen, die mit autonomen KI-Systemen entstehen.

Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, warum die Absicherung von KI heute weit über den Schutz eines einzelnen Modells hinausgeht.

Denn künftig schützen wir nicht mehr nur ein Modell.

Wir schützen ein gesamtes KI-Ökosystem.

Zielgruppe

Security Architects
AI Engineers
Enterprise Architects
Platform Engineers
DevSecOps
CISOs
AI Governance Teams

Dauer

30–45 Minuten

Level

Fortgeschritten

Die Teilnehmer lernen

Die neue Enterprise-Angriffsfläche moderner KI-Systeme zu verstehen
Risiken von AI Agents und MCP einzuordnen
Identitäts- und API-Sicherheit für autonome Systeme zu bewerten
Governance-Maßnahmen für Enterprise AI abzuleiten
Praktische Sicherheitskontrollen jenseits von Prompt Security umzusetzen

Keine Live-Hacking-Demonstrationen. Fokus auf Enterprise-Architektur, Governance und praktische Sicherheitsstrategien.