Erkennung von Verhaltensanomalien bei KI-Agenten

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Bedrohungen

Lernen, was pro Agent normal ist, und melden, wenn nicht.

Eine Baseline pro Agent und Endpoint, gelernt in der ersten Woche: wie viele Tool-Aufrufe, welche Ziele, welche Uhrzeiten, wie viele Subagenten. Eine Sitzung, die davon abweicht, ist eine Bedrohung, mit der Baseline daneben.

Eine geöffnete Bedrohung: Zugangsdaten wurden an ein Tool übergeben, danach ging dieselbe Sitzung ins Netz

Mehr Tool-Aufrufe oder Subagenten, als dieser Agent sonst nutzt

Ein Ziel, das der Endpoint noch nie kontaktiert hat

Aktivität außerhalb der Zeiten, in denen der Endpoint je gearbeitet hat

Ein langer Lauf, ohne dass jemand an der Tastatur sitzt

Anomalien sind eine eigene Art von Bedrohung, ein Ausreißer wird also nie mit einem Angriff verwechselt

Jede zeigt den Wert, die Baseline und die Sitzung

Baselines lernen neu, wenn sich Gewohnheiten ändern; niemand muss Schwellenwerte pflegen

Tool-Aufrufrate außerhalb der Baseline

Neues Ziel

Aktivität außerhalb der Arbeitszeit

Unbeaufsichtigte Sitzung

Viele Subagenten auf einmal