Agent Vulnerability

Einleitung

Mit der zunehmenden Verlagerung komplexer Aufgaben auf AI Agents und Multi-Agenten-Systeme rückt eine neue Dimension von Sicherheits- und Vertrauensfragen in den Fokus. Agenten können nicht nur durch externe Angriffe, sondern auch durch interne Fehlfunktionen oder unvorhersehbare Interaktionen verwundbar werden. In vernetzten Systemen reicht bereits eine einzelne Schwachstelle, um Prozesse zu stören oder sensible Daten zu gefährden.

Motivation und Zielsetzung

AI Agents sind leistungsfähig, autonom und lernfähig – gleichzeitig stellen sie potenzielle Angriffspunkte dar. Unternehmen müssen daher nicht nur technische Risiken adressieren, sondern auch ethische und organisatorische Aspekte berücksichtigen. Ziel ist es, Mechanismen zu entwickeln, die Transparenz, Kontrolle und Resilienz sicherstellen. Für Entscheider bedeutet das: Der Einsatz von AI Agents ist kein reines Effizienzthema, sondern eine Frage strategischer Sicherheit.

Zentrale Fragestellungen

• Wie lassen sich AI Agents systematisch testen, evaluieren und gegen Manipulation absichern?
• Welche Risiken ergeben sich durch Fehlverhalten in mehrstufigen Agenten-Kooperationen?
• Wie kann menschliche Kontrolle sinnvoll in automatisierte Prozesse eingebunden bleiben?

Unser Leitfaden untersucht fünf zentrale Verwundbarkeitskategorien von AI Agents – von Eingabe-Manipulation bis hin zu Halluzination und Falschinformation – und zeigt, welche Schutzmechanismen notwendig sind. Dabei fließen auch Aspekte wie Compliance, Datenhoheit und Change-Management ein. Ziel ist es, Chancen und Risiken dieser Technologie realistisch einzuschätzen – und Unternehmen optimal darauf vorzubereiten.