Best Practice
Adversarial Training für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Model Robustness
Realistische Angriffsdaten, getrennte Evals und sichere Zielreaktionen härten Modelle gegen Prompt Injection, Jailbreaks und manipulierte Agentenkontexte.
Schutzmaßnahmen
Best Practices für sichere KI-Agenten
Die wichtigsten Kontrollen für sichere KI-Agenten – vom ersten Input bis zur laufenden Überwachung.
Landscape
Wo Kontrollen wirken
Die Übersicht ordnet Schutzmaßnahmen direkt den kritischen Stellen im Agentensystem zu.
Best Practices entlang des Agenten-Workflows
Leitfäden
Die passende Maßnahme finden
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Alle Leitfäden
Best Practices im Überblick
Konkrete Maßnahmen für Architektur, Entwicklung und Betrieb.
Best Practice
AI Sandboxing für sichere Agentenausführung
Aktualisiert 27.07.2026 · Runtime Security
Isolierte Laufzeiten, minimale Freigaben und harte Ressourcenlimits begrenzen Codeausführung, Dateizugriffe und Netzwerkverkehr von KI-Agenten.
Best Practice
Budget Control für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Operational Safety
Harte Limits für Tokens, Tool-Aufrufe, Laufzeit und Kosten stoppen Agentenschleifen, Denial of Wallet und unkontrollierten Ressourcenverbrauch.
Best Practice
Context-aware Authentication für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Identity & Access
Kurzlebige Identitäten und laufende Risikoprüfungen binden Agentenzugriffe an Nutzer, Auftrag, Zielressource und aktuellen Ausführungskontext.
Best Practice
Data Protection & Privacy für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Data Governance
Datenminimierung, Zweckbindung und kontrollierte Speicher- und Ausgabepfade schützen personenbezogene und vertrauliche Daten in Agentenworkflows.
Best Practice
Deviation Detection und Intent Validation für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Runtime Governance
Laufende Soll-Ist-Prüfungen erkennen Abweichungen von Ziel, Scope und erlaubtem Handlungspfad und stoppen riskante Agentenaktionen frühzeitig.
Best Practice
Human-in-the-Loop Controls für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Runtime Governance
Technische Freigabegates binden irreversible, externe und privilegierte Agentenaktionen an eine informierte menschliche Entscheidung.
Best Practice
Input Validation & Prompt Injection Defense für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Input Security
Externe Inhalte bleiben Daten: Quellen kennzeichnen, Kontext trennen und riskante Tool-Aktionen unabhängig vom Modell prüfen.
Best Practice
Killswitch für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Incident Response
Ein autorisierter Not-Aus stoppt Sessions, Tools und Folgejobs zuverlässig und führt betroffene Agentenläufe in einen sicheren, auditierbaren Zustand.
Best Practice
Least Privilege & Tool Security für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Identity & Access
Rechte, Tools, Ziele und Parameter bleiben auf das fachlich nötige Minimum begrenzt und werden bei jedem Aufruf serverseitig autorisiert.
Best Practice
Memory & Context Security für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Context Integrity
Agentenkontext und persistente Memory bleiben herkunftsgebunden, mandantengetrennt, autorisiert und vor Vergiftung oder unkontrollierter Wiederverwendung geschützt.
Best Practice
Microsegmenting für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Runtime Security
Kleine, identitätsbasierte Sicherheitssegmente begrenzen Verbindungen zwischen Agenten, Tools, MCP-Servern und Daten auf explizit erlaubte Pfade.
Best Practice
Monitoring & Observability für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Observability
Korrelierte Logs, Metriken und Traces machen Entscheidungen, Tool-Aufrufe, Freigaben, Kosten und Sicherheitsereignisse über den gesamten Agentenlauf sichtbar.
Best Practice
Multi-Agent Security für sichere KI-Agenten-Orchestrierung
Aktualisiert 27.07.2026 · Multi-Agent Coordination
Identitäten, Delegationen, Nachrichten, Tools und Zustände bleiben über Agentengrenzen hinweg authentisiert, begrenzt und nachvollziehbar.
Best Practice
Output Validation und Guardrails für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Runtime Security
Modellausgaben werden vor Anzeige, Speicherung oder Ausführung gegen Schema, Policy, Daten- und Aktionsgrenzen geprüft.
Best Practice
Prompt Hardening für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Instruction Security
Rolle, Grenzen und Tool-Regeln so formulieren, dass fremde Inhalte den Auftrag eines KI-Agenten nicht unbemerkt verändern.
Best Practice
Prompt Validation für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Input Security
Prompt-wirksame Eingaben vor dem Agentenlauf klassifizieren, begrenzen und bei erhöhtem Risiko isolieren oder freigeben.
Best Practice
Secrets Management für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Identity & Access
API-Keys, Tokens und Maschinenidentitäten kurzlebig, zweckgebunden und außerhalb des Modellkontexts verwalten.
Best Practice
Security Quality Assurance und Testing für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Security Assurance
Agentenpfade, Tool-Aufrufe, Freigaben und Seiteneffekte vor Releases und nach Änderungen reproduzierbar prüfen.
Best Practice
Supply-Chain- und Third-Party-Tool-Security für KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Dependency Security
Externe Tools, MCP-Server, Modelle und Abhängigkeiten über Inventar, Provenance, minimale Scopes und Widerruf kontrollieren.
Best Practice
Threat Modeling für sichere KI-Agenten
Aktualisiert 27.07.2026 · Security Design
Rollen, Datenflüsse, Tools, Speicher und Vertrauensgrenzen modellieren, um wirksame Angriffspfade früh zu erkennen.
Nächster Schritt
Risiko zuerst verstehen?
Die Threat Landscape zeigt, welche Angriffspfade hinter den Kontrollen stehen.