KI-Agenten schreiben die Regeln der Lateral Movement neu

Sicherheitsteams haben Jahrzehnte damit verbracht, sich zu fragen, ob eine Identität zu viel Zugriff hat. KI-Agenten werfen eine schwierigere Frage auf: Wie können wir bestimmen, welche Pfade ein autonomes System entdecken kann, gegeben den Zugriff, den es bereits hat?

Eine Person mag verschiedene Wege versuchen, um eine Aufgabe zu erledigen. Eine deterministische Anwendung folgt dem Fluss, den ihr Entwickler geschrieben hat. Aber ein KI-Agent verfolgt sein Ziel unerbittlich. Im Mai 2026 gab OpenAI announced bekannt, dass eines seiner Modelle eine Erdős-Vermutung aus dem Jahr 1946 in der diskreten Geometrie widerlegt hat, größtenteils durch das Durchlaufen von Pfaden, die ein Mathematiker als zu mühsam verworfen hätte.

Dasselbe Prinzip gilt für die Cybersicherheit. Ein KI-Agent kann Tausende von Aktionen testen, gescheiterte Routen aufgeben, Anmeldedaten entdecken, Werkzeuge wechseln und weitermachen. Diese Beharrlichkeit ist Teil dessen, was Agenten nützlich macht, aber sie ändert auch die Art und Weise, wie wir über Lateral Movement nachdenken müssen. Das Risiko durch KI-Agenten hat zwei Dimensionen:

• Zugriff definiert den möglichen Schadensradius
• Autonomie bestimmt, wie viel ein Agent ohne einen Menschen im Prozess tun kann