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Ein CISO-Leitfaden zum Überdenken von Insiderrisiken

Whitepaper

Ein verhaltensbasierter Rahmen zur Erkennung von Risiken, die in legitimen Aktivitäten verborgen sind – von Mitarbeitern und Servicekonten bis hin zu KI-Agenten.

Das Risiko von Insidern verbirgt sich hinter legitimen Zugriffsrechten, baut sich allmählich über Tage und Wochen auf und erstreckt sich nun auch auf KI-Agenten, die über vertrauenswürdige Anmeldeinformationen verfügen. Daher erfordert die Erkennung Verhaltensgrundlagen anstelle statischer Regeln.

Laut dem Ponemon-Bericht „Cost of Insider Risks 2026“ belaufen sich die Kosten für die Behebung von Insider-Vorfällen mittlerweile auf durchschnittlich 19,5 Millionen US-Dollar, und ihre Anzahl hat sich in den letzten Jahren mehr als verdoppelt. KI-gestützte Systeme mit vertrauenswürdigen Berechtigungen sind mittlerweile fester Bestandteil der Arbeitswelt, und statische Regeln übersehen Risiken, wenn jede Handlung als zulässig erscheint.

Dieses Whitepaper bietet Ihnen einen Rahmen für ein modernes Insider-Risikomanagementprogramm. Es erläutert, wie die Verhaltensanalyse von Nutzern und Entitäten (UEBA) und die Verhaltensanalyse von Exabeam-Agenten (ABA) die Eignung von Personen und KI-Agenten bewerten, wie Personalabteilung, Rechtsabteilung und Geschäftsleitung die Verantwortung teilen und welche Fragen Sie Anbietern und Ihrem eigenen Team stellen sollten.

Wichtige Fragen, die dieses Whitepaper beantwortet

• Welche Insider-Typen verursachen die meisten Vorfälle, und wie dringt das Risiko durch jeden einzelnen ein?
• Wie erkennt man riskantes Verhalten, wenn jede einzelne Handlung technisch erlaubt ist?
• Warum werden Insiderrisiken, die sich über Tage, Wochen oder Monate aufbauen, bei kurzen Korrelationszeiträumen nicht erfasst?
• Wie erzeugen KI-Agenten Insiderrisiken und wie lässt sich ihr Verhalten als Referenzwert festlegen?
• Welche Rolle sollten die Personalabteilung, die Rechtsabteilung und die Geschäftsleitung in Ihrem Insiderrisikoprogramm spielen?
• Was sollte ein mehrjähriger Insiderrisikoplan beinhalten und wie lässt sich sein Nutzen gegenüber Führungskräften nachweisen?

Wie Exabeam Verhaltensanalyse auf KI-Agenten erweitert

Agent Behavior Analytics (ABA) wendet dasselbe Verhaltensmodell, das UEBA für Menschen verwendet, auf KI-Agenten an. Es erfasst Aktivitäten von Plattformen wie ChatGPT, Google Gemini, GitHub Copilot und Claude Enterprise, ermittelt das normale Verhalten jedes Agenten und benachrichtigt Ihr Team sofort mit Kontextinformationen, sobald ein Agent vom Standard abweicht. Benutzer, Servicekonten, Maschinen und Agenten fallen alle unter ein einziges Risikomodell.

Laden Sie das Whitepaper herunter, um ein Insider-Risikoprogramm zu erstellen, das Ihre gesamte Belegschaft, sowohl menschliche als auch digitale, abdeckt.