AI Security & Governance Insights

Nicht-deterministische Systeme erfordern neue Audit-Trails. Was protokolliert werden muss und wie sich Entscheidungen von AI-Agenten rekonstruieren lassen.

Wer darf welches Modell mit welchen Daten aufrufen? Lernen Sie die Grundlagen der AI-Zugriffskontrolle und wie Sie Least-Privilege für LLM-Agenten umsetzen.

Tool-Nutzung macht AI-Agenten nützlich – aber auch gefährlich. Erfahren Sie, wie Sie API-, Datei- und Datenbankzugriffe für LLM-Agenten steuern.

Wie steuert man autonome AI, ohne Innovation auszubremsen? Lernen Sie die vier gängigen Guardrail-Muster zur Absicherung von AI-Agenten im Unternehmen kennen.

AI-Agenten bringen Autonomie in Ihren Stack — und neue Sicherheitslücken. Welche Risiken produktive AI-Agenten mit sich bringen und wie Sie sie eindämmen.

Mit dem Wandel von Chatbots zu Agenten ändert sich die Risikolandschaft. Die vier Kategorien des Agentic-Risikos, die CISOs heute steuern müssen.

Sie haben AI-Agenten im Produktivbetrieb — oder kurz davor. Die achtpunktige Sicherheits-Checkliste für Teams, bevor ein Vorfall die Diskussion erzwingt.

Ihr Team nutzt AI auf dem Smartphone — private Geräte, private Konten, keine Kontrollen. So sieht mobile AI-Governance aus, und warum sie oft übersehen wird.

AI-Agenten nutzen LLMs, um autonom auf ein Ziel hinzuwirken. Was sie von Chatbots unterscheidet und warum sie ein neues Sicherheitsmodell erfordern.