Alte KI-Sicherheit vs. Evo: Sehen Sie, wie agentische Sicherheit wochenlange manuelle Arbeit ersetzt

Von intelligenten Chatbots bis hin zu autonomen Agents: Dank GenAI schreitet die Innovation schneller voran als je zuvor. Doch dieses Tempo bringt eine große neue Herausforderung mit sich: eine Klasse komplexer, nicht deterministischer Sicherheitsrisiken, denen herkömmliche Cybersicherheitsmethoden schlicht nicht gewachsen sind.

KI-native Anwendungen laufen bereits in der Produktion. Branchenübergreifend setzen Teams Copilots, RAG-Systeme, autonome Agents und KI-gestützte Workflows schneller ein, als herkömmliche Sicherheitsprozesse Schritt halten können. Was wir immer wieder von Kunden hören, ist einfach und dringlich:

„Wir bringen KI schneller auf den Markt, als wir sie absichern können – und die alten Methoden funktionieren nicht mehr.“

Ihr aktueller Security-Stack ist dem wahrscheinlich nicht gewachsen, aber kein Grund zur Sorge. Das folgende Video zeigt genau, warum das so ist – und was sich ändert, wenn Sicherheit agentisch wird.

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Neue Bedrohungen, die über herkömmliche AppSec hinausgehen

Der herkömmliche Ansatz für Anwendungssicherheit versagt im Zeitalter agentischer KI vollständig.

Vor Evo sah die Absicherung KI-nativer Anwendungen so aus:

• Manuelle Prüfungen zur Freigabe von LLMs und KI-Tools

• Statische Bedrohungsmodelle, die einmal erstellt und selten aktualisiert werden

• Red Teaming ist teuer, findet selten statt und kommt oft zu spät

• Leitplanken, die über mehrere nicht verbundene Tools hinweg konfiguriert werden

• Monitoring, das Rauschen statt Sicherheit erzeugt

Diese Workflows wurden für deterministische Software entwickelt, nicht für nicht deterministische Agents, die sich kontinuierlich weiterentwickeln und neuartige Angriffsvektoren eröffnen, etwa:

• Prompt Injection: Manipulation eines KI-Modells durch bösartige Eingaben, um Daten auszulesen oder nicht autorisierte Aktionen auszuführen.

• Data Poisoning: Verunreinigung von Trainingsdaten, um die Integrität des Modells zu beeinträchtigen oder Hintertüren einzuschleusen.

• Model Inversion: Rekonstruktion sensibler Trainingsdaten anhand der Ausgaben eines bereitgestellten Modells.

• Halluzinationen und Fehlinformationen: KI generiert sachlich falsche Informationen, die böswillig ausgenutzt werden können.

• Supply-Chain-Risiken: Schwachstellen in vortrainierten Modellen, Bibliotheken und Frameworks.

Teams investieren wochenlange menschliche Arbeit, und trotzdem sind Entwickler frustriert. Sicherheitsteams wenden enorm viel Aufwand dafür auf, Dokumentation nachzuverfolgen und Warnmeldungen zu optimieren. Dennoch fehlt ihnen der echte Einblick, wie KI in der Produktion tatsächlich eingesetzt wird oder ob neue Risiken rechtzeitig erkannt werden.

Das Ergebnis ist keine Sicherheit – sondern Unsicherheit im großen Maßstab.

Der Beginn KI-nativer Sicherheit mit Evo: ein agentischer, orchestrierter Ansatz

Um KI abzusichern, muss die Sicherheit selbst intelligent sein. Das ist der Kern KI-nativer Sicherheit: Sicherheit direkt in den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus einzubauen. Wir nennen das agentische Sicherheitsorchestrierung. Um mit dem Tempo der KI Schritt zu halten, brauchen wir intelligente Security-Agents, die KI-spezifische Risiken autonom verstehen, analysieren und darauf reagieren können.

Das ist keine Theorie. Evo by Snyk ist das weltweit erste agentische Sicherheitsorchestrierungssystem, das speziell auf diese besonderen Sicherheitsanforderungen ausgelegt ist. Statt manuelle Schritte miteinander zu verbinden, analysiert Evo die Umgebung, erstellt einen Plan und führt ihn kontinuierlich aus – und passt sich dabei an die Weiterentwicklung von KI-Systemen an.

Evo automatisiert komplexe Sicherheitsworkflows, für die zuvor Dutzende Arbeitsstunden nötig waren, und versetzt Ihre Security Engineers in die Lage, mit dem Tempo der KI-Innovation Schritt zu halten. So wird KI-Sicherheit von einem reaktiven Ratespiel zu einem proaktiven, integrierten Bestandteil Ihres Entwicklungslebenszyklus.

Was Teams heute bereits einsetzen

Hunderte Early Adopters nutzen Evo-Funktionen bereits in realen Umgebungen. Dutzende Großunternehmen haben außerdem dabei geholfen, diese Workflows auf Produktionsstandards auszurichten. Der Wandel, den Kunden beschreiben, ist unmittelbar: von der Überprüfung der KI-Sicherheit zum aktiven Betrieb der KI-Sicherheit.

KI-Stückliste (AI-BOM)

Der Discovery Agent von Evo bietet vollständige Transparenz darüber, wo KI-Tools, APIs und Modelle auf Entwicklungsgeräten und in Repositories eingesetzt werden. Teams können automatisch eine KI-Stückliste (AI-BOM) erstellen, um KI-Komponenten sichtbar zu machen und potenzielle Risiken in Echtzeit zu bewerten. Für viele Teams macht die AI-BOM Risiken sichtbar, von denen sie bisher nichts wussten – schon am ersten Tag.

MCP Scan CLI:

Die MCP Scan CLI prüft Entwicklungsgeräte und verbundene MCP-Server auf unsichere oder „toxische“ Komponenten und hilft dabei, riskante KI-Coding-Tools oder Abhängigkeiten zu erkennen, bevor sie in Workflows integriert werden. Für Plattform- und Sicherheitsteams ist dies zu einer schnellen Möglichkeit geworden, die Kontrolle zurückzugewinnen, ohne Entwickler auszubremsen. Mit der MCP Scan CLI können sie:

• KI-Coding-Tools und MCP-Server erkennen

• Riskante oder toxische Datenflüsse frühzeitig identifizieren

• Probleme aufdecken, bevor sie Produktionssysteme erreichen

Automatisiertes KI-Red-Teaming

Statt einzelner Übungen setzen Teams Red Teaming als kontinuierliches Signal ein. Evo nutzt die AI-BOM und dynamische Bedrohungsmodelle, um:

• KI-spezifisches Red Teaming automatisch zu konfigurieren

• Mit realen Angriffen wie Prompt Injection und Datenabfluss zu testen

• Tests bei Änderungen an Anwendungen, Prompts und Modellen erneut auszuführen

Kunden berichten uns, dass Red Teaming damit zum ersten Mal mit der KI-Entwicklung Schritt hält.

Innovation mit Sicherheit beschleunigen

Die Dringlichkeit ergibt sich nicht aus Roadmaps, sondern aus der Realität. Herkömmliche Sicherheitsmethoden werden zunehmend überholt, während KI-Systeme bereits sensible Daten verarbeiten, automatisierte Entscheidungen treffen und in großem Maßstab mit Nutzern und anderen Systemen interagieren.

Teams, die die Modernisierung ihrer KI-Sicherheit aufschieben, riskieren, den bereits in der Produktion eingesetzten Systemen hinterherzuhinken. Die schnellsten Teams haben eines gemeinsam: Sie versuchen nicht mehr, alte Prozesse anzupassen, sondern setzen auf agentische Sicherheit, die speziell für KI entwickelt wurde.

Wenn Sie heute KI-native Anwendungen entwickeln oder betreiben, können Sie den Unterschied am schnellsten verstehen, indem Sie es selbst ausprobieren. Herkömmliche KI-Sicherheit dauert Wochen. Evo ist sofort einsatzbereit. Starten Sie mit der AI-BOM.