Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in allen Unternehmensumgebungen fest verankert – nicht nur in Cloud-Diensten und Verbraucher-Apps. Es taucht in Unternehmensumgebungen auf eine Weise auf, für deren Erkennung herkömmliche Tools zur Bestandserfassung nie konzipiert wurden. MCP-Server, lokale Modellmanager, Agenten-Frameworks und lokale Modelldateien können alle auf Endgeräten vorhanden sein, ohne in einer Liste der standardmäßig installierten Anwendungen aufgeführt zu sein.
Für CISOs und technische Führungskräfte stellt diese Lücke eine sich rasch ausweitende Angriffsfläche dar, deren Tragweite den meisten Unternehmen erst allmählich bewusst wird.
Das neue „ “-Dashboard „Tanium Guardian AI“ ( ) wurde speziell entwickelt, um diese Lücke zu schließen, und bietet Sicherheitsteams einen strukturierten, nach Kategorien gegliederten Überblick über die KI-Tools in ihrer gesamten IT-Infrastruktur.
Melissa leitet das Team für Sicherheits- und Produktdesignforschung bei Tanium, das für die Erstellung aller Guardian-Inhalte in der Tanium-Konsole verantwortlich ist. Tyler verfügt über Erfahrung in den Bereichen „ “, „Threat Hunting“ sowie „Incident Response“, unter anderem durch seine Tätigkeit bei der US-Luftwaffe, und war maßgeblich an der Entwicklung des KI-Dashboards beteiligt. Gemeinsam erläutern sie nicht nur, was das Dashboard anzeigt, sondern auch, warum jede Kategorie von KI-Tools eine Reihe spezifischer Risiken mit sich bringt, die eine eigene Diskussion über Governance rechtfertigen.
In dieser Folge werden vier spezifische Kategorien der KI-Transparenz behandelt: MCP-Server und der Zugriff, den sie auf lokale Ressourcen gewähren können; lokale Modellmanager und die damit verbundenen Leistungs- und Compliance-Risiken; OpenClaw und dessen Anfälligkeit gegenüber mit Malware infizierten Skills sowie Schwachstellen, die die Ausführung von Code aus der Ferne ermöglichen; sowie lokale Modelldateien und die Möglichkeit, zu überprüfen, welche Modelle in Ihrer Umgebung tatsächlich ausgeführt werden.
Wenn Ihr Unternehmen versucht, die Frage „Wo kommt KI in meiner Umgebung zum Einsatz und welche Aufgaben erfüllt sie?“ zu beantworten, ist dies die Folge, die Sie sich unbedingt ansehen sollten. Beginnen Sie mit dem unten eingebetteten Video.
Wichtige Erkenntnisse
- Die Transparenz von KI erfordert einen neuen Ansatz: KI kann in Umgebungen auf unterschiedliche Weise vorkommen – als Teil bestimmter Tools, als agentenbasierte Frameworks, als MCP-Server oder als LLMs –, sodass die herkömmliche Asset-Transparenz, die eine Liste der installierten Anwendungen erstellt, nicht ausreicht, um alle diese Elemente zu erfassen. Tanium hat völlig neue Sensoren entwickelt, um diese Daten zu erfassen und Ihnen die verschiedenen Kategorien aufzuzeigen.
- Vier verschiedene Risikokategorien: Das Guardian-KI-Dashboard umfasst vier Hauptkategorien: MCP-Server, lokale Modellmanager (auch als Inferenz-Engines bezeichnet), OpenClaw und lokale Modelldateien. Jedes dieser Bereiche birgt unterschiedliche Risiken und erfordert eine gezielte Auseinandersetzung mit Fragen der Governance, auch wenn sie alle unter den Oberbegriff „KI“ fallen.
„“ Zwar ist [KI] ein hervorragender Leistungsmultiplikator – ich bezeichne sie ja auch als Kraftmultiplikator für Ihre Teams und deren Leistungsfähigkeit –, doch sie kann auch Ihre Angriffsfläche rasch vergrößern. Und ich glaube, viele Menschen tun sich schwer damit zu verstehen, welche Aspekte der KI-Landschaft ihnen Angst machen und auf welche sie sich tatsächlich konzentrieren sollten.”Melissa Bischoping, Senior Director für Sicherheit und Produktdesignforschung bei Tanium
- MCP-Server als Einstiegspunkte: Model Context Protocol-Server sind Anwendungen, die lokal ausgeführt werden können und es einem LLM – einschließlich solcher, die in der Cloud gehostet werden – ermöglichen, eine Schnittstelle zu lokalen Daten oder Ressourcen herzustellen und auf diese zuzugreifen. Das Dashboard zeigt die in gängigen integrierten Entwicklungsumgebungen wie Visual Studio Code und Claude Code konfigurierten MCP-Server sowohl auf Benutzer- als auch auf Repository-Ebene an und ermittelt, ob die Art der Kommunikation (HTTP oder SSE) auf eine Remote-Ressource hindeutet.
„“ Nein, das ist nicht unbedingt dasselbe, als würden Sie die Vorderseite Ihres Hauses wegblasen, aber Sie schaffen damit einen Zugangspunkt. Wenn Sie sich also diese Informationen ansehen, sollten Sie sich fragen: „Erkenne ich diese MCP-Server wieder?“ Ist dies in meinem Umfeld sinnvoll? „Ist mir dies bereits bekannt und gibt es diesbezüglich bereits eineausdrückliche Richtlinie?“”Melissa Bischoping, Senior Director für Sicherheit und Produktdesignforschung bei Tanium
- Lokale Modellmanager bergen zahlreiche Risiken: Inferenz-Engines – also die Software, die für den lokalen Betrieb einer KI erforderlich ist – können als eigenständige Anwendungen, Container, Python-Pakete oder Linux-App-Image-Dateien installiert werden, wobei einige davon nicht in einem Standard-Paketmanager aufgeführt sind. Abgesehen von den Risiken einer Datenpreisgabe können lokal ausgeführte Modellmanager zu erheblichen Leistungseinbußen auf Endgeräten und Servern führen, und der Arbeitsspeicher, den diese Modelle auf die Festplatte schreiben, kann sensible Daten enthalten, die möglicherweise Vorschriften wie der DSGVO unterliegen.
- OpenClaw vereint agentische Fähigkeiten mit gravierenden Sicherheitslücken: OpenClaw (früher bekannt als ClaudeBot) ermöglicht es Nutzern, über Messaging-Plattformen mithilfe von Komponenten, die als „Skills“ und „Plugins“ bezeichnet werden, mit großen Sprachmodellen (LLMs) und externen Diensten zu interagieren. Es wurde festgestellt, dass einige Skills Malware enthalten, und Forscher von haben unter eine CVSS- 8,8 -Sicherheitslücke zur Remote-Codeausführung identifiziert, für die etwa 30 000 im Internet exponierte Instanzen gemeldet wurden. Das Dashboard bietet sowohl Indikatoren für den laufenden Betrieb als auch für den Ruhezustand, darunter laufende Prozesse, Container und Dateispuren auf der Festplatte, um OpenClaw in seinen verschiedenen Versionen und Aktivitätszuständen zu erkennen.
„“ Wir haben die Büchse der Pandora geöffnet. Wir können es nicht rückgängig machen, also lassen Sie uns entsprechend planen.”Melissa Bischoping, Senior Director für Sicherheit und Produktdesignforschung bei Tanium
- Überprüfung lokaler Modelldateien nach Dateiendung: Das Dashboard zeigt lokale Modelldateien anhand gängiger Dateiendungen an, darunter .gguf, .safetensors, ZML-Modelle und .onnx, und gibt den Dateinamen sowie den Pfad an, sodass Teams erkennen können, welche Modelle in ihrer Umgebung ausgeführt werden. Dies ist von Bedeutung, da die Qualität und die Herkunft eines Modells die Genauigkeit der Ergebnisse beeinflussen und bei einigen Modellen Sicherheitsbedenken hinsichtlich ihrer Herkunft oder Lizenzierung bestehen. Für diesen Abschnitt sind folgende Komponenten erforderlich: „ “, „Tanium Threat Response“ ( ) sowie „“ und „Tanium Index“ ().
- Zusammenfassungen über Tanium Ask: Das Dashboard enthält eine Schaltfläche „Zusammenfassen“, die auf Tanium Ask basiert und eine kontextbezogene Zusammenfassung der KI-Transparenzdaten in Form einer Aufzählung erstellt. Auf diese Weise können Sicherheitsverantwortliche wichtige Erkenntnisse – wie beispielsweise die Anzahl der in der Umgebung konfigurierten MCP-Server – schnell an die Führungskräfte weitergeben, ohne dass diese die gesamte Seite durchblättern müssen.
Weitere Ressourcen
- Tanium Guardian – KI und Sicherheitsinhalte für Transparenz an Endgeräten: Erfahren Sie, wie Tanium Guardian sorgfältig ausgewählte Sicherheitsinhalte, darunter das in dieser Folge vorgestellte KI-Dashboard, direkt in der Tanium-Konsole bereitstellt.
- Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit „Claude Mythos“ – was uns die „Anthropic System Card“ verrät: Erfahren Sie, welche Erkenntnisse die „Claude Mythos“-Systemkarte über rasante Fortschritte bei der Entwicklung KI-gestützter Exploits, immer kürzere Zeiträume zwischen der Offenlegung von Sicherheitslücken und deren Ausnutzung sowie die Auswirkungen auf das Schwachstellenmanagement, die Häufigkeit von Patches und die Verteidigungsstrategie im Zeitalter der KI liefert.
- Wie sich „Shadow-KI“ in Unternehmensumgebungen ausbreitet – und was Ihr Sicherheitsteam wissen muss: Erfahren Sie, wie sich nicht genehmigte KI-Tools in IT-Landschaften ausbreiten und warum der Einblick in „Shadow-KI“ zu einer entscheidenden Sicherheitspriorität geworden ist.
- Der ultimative Leitfaden zur Cybersicherheit mit KI – Vorteile, Risiken und Chancen: Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick darüber, wie KI die Cybersicherheit neu gestaltet – von der schnelleren Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen bis hin zu neu auftretenden Risiken, regulatorischen Bedenken und praktischen Einschränkungen –, damit Sicherheitsverantwortliche fundiertere Entscheidungen über den Einsatz von KI in ihren Sicherheitsabläufen treffen können.
- So liefert Tanium Guardian Risiko in Echtzeit: Erfahren Sie, wie die Guardian-Dashboards Sicherheitsteams sofortigen Überblick verschaffen und es ihnen ermöglichen, mit nur einem Klick Maßnahmen gegen neu auftretende Schwachstellen und missbrauchte Fernzugriffstools zu ergreifen.
