Loading...
Der Autor des Artikels: Gregor Schlinger
Gregor Schlinger bereichert seit einigen Jahren unser Team als Senior IAM Security Berater. Zahlreiche Projekteinsätze in unterschiedlichen Branchen, haben ihn zu einem IAM-Profi gemacht. Der Scrum Master und CISO (27001) berät Unternehmen u.a. zu Digitalisierungsstrategien und Prozessoptimierung. In diesem Whitepaper thematisiert Gregor Schlinger, wie weitgehend AI das Identity and Access Management beeinflussen kann.
In der dynamischen und stark regulierten Welt der Finanzdienstleistungen ist Identity and Access Management (IAM) eine essenzielle Säule der IT-Sicherheitsarchitektur. Generell beruhen alle Maßnahmen und Methoden zur Gewährleistung der IT-Sicherheit auf der Festlegung eines Soll-Zustandes, der Kontrolle des Ist-Zustandes und zur Übereinstimmung beider, dem korrigierenden Eingriff. Durch die Dynamik im Personalwesen ändert sich der Sollzustand im Bereich IAM ständig. Genauso der Ist-Zustand: Durch manuelle Eingriffe direkt am Zielsystem kann er sich ständig ändern.Zum Erhalt der IT-Sicherheit stellt der Abgleich von Soll- und Ist-Zustand für die Verantwortlichen eines IAM-Betriebes eine große Herausforderung dar. Der Einsatz einer IAM-Software oder eines IAM-Systems kann viele Aufgaben zur Synchronisation übernehmen. Trotzdem bleiben zahlreiche, manuelle oder zeitkritische Aufgaben mit hohem Fehlerpotential (einhergehend mit hohen Kosten), bestehen. Mit dem rasanten Fortschritt der Künstlichen Intelligenz (AI) eröffnet sich eine neue Ära des IAM, die weit über bisher bekannten Methoden hinausgeht. AI verspricht nicht nur eine Verbesserung der Effizienz und Sicherheit, sondern auch eine tiefgreifende Transformation der Art und Weise, wie Zugriffsrechte verwaltet und Sicherheitsbedrohungen erkannt werden können. Welche Rolle spielt AI zukünftig für die Umsetzung von Identity and Access Management? Und wie kann die IT-Sicherheit, insbesondere in hoch regulierten Bereichen wie dem Versicherungs- und Finanzsektor von der AI-Innovation profitieren?
Künstliche Intelligenz bietet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten im Bereich IAM, die das Potenzial haben, bestehende Prozesse zu revolutionieren. Im Kern geht es darum, durch maschinelles Lernen und intelligente Datenanalyse die Sicherheits- und Zugriffsverwaltungssysteme effizienter und reaktionsfähiger zu gestalten.)
Eine der bedeutendsten Stärken von AI liegt in der Anomalie Erkennung. Nicht nur Finanzdienstleister sind ständig mit dem Risiko konfrontiert, dass unbefugte Zugriffe oder ungewöhnliche Aktivitäten ihre Systeme gefährden. Traditionelle regelbasierte Systeme sind oft nicht in der Lage, komplexe und subtile Bedrohungen zu erkennen. AI-basierte Systeme hingegen nutzen fortschrittliche Algorithmen, um aus großen Mengen historischer Daten zu lernen und Abweichungen vom normalen Verhalten zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Analyse von Benutzerverhalten und Systemaktivitäten kann AI ungewöhnliche Muster erkennen, die auf einen möglichen Sicherheitsvorfall hinweisen. Diese Systeme sind in der Lage, in Echtzeit Alarm zu schlagen und so die Reaktionszeit erheblich zu verkürzen. Für Finanzdienstleister bedeutet dies einen entscheidenden Vorteil, da sie oft Ziel von hoch entwickelten und zielgerichteten Angriffen sind.
AI-Systeme können eine Vielzahl von Kontextinformationen nutzen, um das Risiko einer Zugriffsanforderung zu bewerten. Dazu gehören Faktoren wie der Standort des Benutzers, die Tageszeit, das verwendete Gerät und das typische Benutzerverhalten. Wenn beispielsweise ein Benutzer sich plötzlich von einem neuen Gerät oder einer ungewöhnlichen geografischen Region aus anmeldet, kann das System zusätzliche Sicherheitsüberprüfungen verlangen, wie die Eingabe eines zweiten Authentifizierungsfaktors (Multi-Faktor-Authentifizierung, MFA). Diese kontextbasierte Sicherheit erhöht nicht nur den Schutz, sondern verbessert auch die Benutzererfahrung. Legitimen Benutzern wird ein nahtloser Zugang ermöglicht, während verdächtige Aktivitäten sofort hinterfragt und überprüft werden. Dies ist besonders wichtig für Finanzdienstleister, die eine hohe Sicherheit bei gleichzeitig minimaler Beeinträchtigung der Benutzer gewährleisten müssen.
AI kann den Prozess der Zugriffsverwaltung erheblich beschleunigen, indem sie Anfragen auf Basis historischer Daten und vordefinierter Richtlinien prüft. Darüber hinaus ermöglicht AI eine risikobasierte Priorisierung und Automatisierung von Rezertifizierungsprozessen, was besonders in stark regulierten Branchen wie der Finanzdienstleistung von großem Nutzen ist.
Im Identity and Access Management (IAM) gibt es verschiedene Arten der Rezertifizierung, die darauf abzielen, sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugang zu den entsprechenden Systemen und Daten haben. Rezertifizierungen zu Richtlinien, Anwendungs- und Datenzugriff, SoD, privilegierter Konten, externem Zugriff und nicht zuletzt zu Rollen und Benutzerzugängen sind wesentliche Komponenten des IAM-Programms, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.Neben den vorgeschriebenen zyklischen Rezertifizierungen könnte der Einsatz von AI die Rezertifizierungsprozessen im IAM-Bereich erheblich verbessert werden, insbesondere durch die Priorisierung von Aufgaben. AI ermöglicht eine risikobasierte, kontextbewusste und effiziente Priorisierung, die sicherstellt, dass kritische und hochriskante Zugriffsrechte zuerst überprüft werden. Dies trägt nicht nur zur Erhöhung der Sicherheit bei, sondern auch zur Einhaltung von Compliance-Anforderungen und zur Optimierung der Gesamtprozesseffizienz.
AI kann Risikobewertungen für Benutzer, Rollen und Zugriffsrechte durchführen und die Rezertifizierung basierend auf dem Risiko priorisieren:
AI kann den Rezertifizierungsprozess automatisieren und dabei Aufgaben basierend auf vordefinierten Prioritäten zuweisen:
AI kann die Rezertifizierungsintervalle für verschiedene Benutzerrollen und Zugriffsrechte basierend auf deren Kritikalität und Risikoprofil anpassen:
AI kann sicherstellen, dass alle Rezertifizierungsprozesse den aktuellen Compliance-Anforderungen entsprechen, und Compliance-relevante Aufgaben priorisieren:
AI kann den Kontext der Benutzeraktivitäten und der Organisationsstrukturen berücksichtigen, um die Priorisierung der Rezertifizierung zu optimieren:
AI kann historische Rezertifizierungsdaten nutzen, um Muster zu erkennen und zukünftige Rezertifizierungen effizienter zu gestalten:
Das Management von Rollen (Gleiches gilt für Berechtigungen), ist ein komplexer und kontinuierlicher Prozess, der entscheidend für die Sicherheit und Compliance eines Unternehmens ist. AI kann hierbei wertvolle Unterstützung leisten, sowohl bei der initialen Erstellung als auch bei der kontinuierlichen Pflege der Rollen. Bei der initialen Erstellung eines passenden Rollenkonzeptes gibt es verschiedene Ansätze, wie Rolemining oder ein Neuanfang auf der grünen Wiese. Eine Kombination beider Ansätze ist ebenfalls erfolgsversprechend. Die hohe Dynamik in der Applikationslandschaft, Belegschaft und oft auch in der Organisationsstruktur lässt jedoch das beste Rollenkonzept schnell altern. Hier kann AI wertvolle Unterstützung leisten und bestehende Konzepte hochdynamisch mit aktueller Organisationsstruktur, Applikationslandschaft und bestehender Nutzung und kontextbasiert zu optimieren.
AI kann große Mengen an Nutzungs- und Zugriffsdatensätzen analysieren, um Muster und Gemeinsamkeiten zu identifizieren:
AI kann Simulationsmodelle verwenden, um die Auswirkungen verschiedener Rollenkonfigurationen zu testen:
AI kann bei der initialen Zuweisung von Rollen an Benutzer unterstützen:
AI-Algorithmen können regelmäßig die aktuellen Rollen und Berechtigungen überprüfen und sicherstellen, dass sie den aktuellen Anforderungen und Sicherheitsrichtlinien entsprechen. Durch die Analyse von Nutzungsdaten kann AI auch potenzielle Überberechtigungen identifizieren und Vorschläge zur Optimierung der Rollenstruktur machen. Dies unterstützt das Prinzip der minimalen Rechtevergabe, bei dem Benutzer nur die für ihre Aufgaben notwendigen Zugriffsrechte erhalten.
AI kann Rollen und Berechtigungen basierend auf einer Risikobewertung dynamisch anpassen:
AI kann Änderungen in der Organisationsstruktur und Applikationslandschaft erkennen und proaktiv Anpassungen vornehmen:
AI kann die Einhaltung von Compliance-Vorgaben kontinuierlich überwachen und Berichte erstellen:
Durch den Einsatz von AI bei der Erstellung und Pflege von Rollenkonzepten im IAM können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz und Genauigkeit erhöhen, sondern auch die Sicherheit und Compliance nachhaltig verbessern.
Die Prozesse für Onboarding, Mover und Offboarding folgen oft klar definierten und dokumentierten Workflows. Typische Aufgaben in diesen Prozessen können durch den Einsatz von AI effizienter gestaltet werden, indem manuelle Arbeitsaufwände reduziert und optimiert werden.
Das Onboarding neuer Mitarbeiter ist trotz eines optimierten Rollenkonzepts häufig mit vielen manuellen Aufgaben verbunden, was für Vorgesetzte und Applikationsverantwortliche einen erheblichen Zeitaufwand bedeutet. Zugriffe auf Fileshares, Mitgliedschaften in Gruppen und Verteilern sowie Zugriffe auf Onlinedienste sind oft zeitkritisch, um die Arbeitsbereitschaft des neuen Mitarbeiters schnell herzustellen. Hier kann AI in mehreren Bereichen unterstützen:
Beim Offboarding sind neben dem rollenbasierten Entzug oft weitere manuelle Aufgaben notwendig. AI kann hier ebenfalls wertvolle Unterstützung bieten:
Besondere Aufmerksamkeit ist beim Wechsel von Mitarbeitern innerhalb des Unternehmens erforderlich, insbesondere im Hinblick auf die Einhaltung der Segregation of Duties (SoD)-Regeln:
Der Einsatz von AI in den Lifecycle-Prozessen des IAM bietet zahlreiche Vorteile:
Durch die Integration von AI in die Lifecycle-Prozesse wird das Rollen- und Berechtigungsmanagement im IAM nicht nur effizienter, sondern auch sicherer und benutzerfreundlicher gestaltet.
Die Bearbeitung zum Löschen, Ändern oder Anlegen von Benutzern und Rechten in Applikationen, für die kein vollständiger Automatismus oder Adapter zum vorhandenen IAM-System möglich ist, muss manuell durchgeführt werden. Solche Handlungsanweisungen werden häufig in Form von E-Mails oder anderen schwer automatisierbaren Medien durchgeführt, um die Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.
Ein zeitnaher Soll-Ist-Abgleich erfordert oft zusätzliches manuelles Recherchieren der Ausführungen und Eskalieren bei negativen Ergebnissen. Diese zeitaufwändigen manuellen Arbeiten können durch den Einsatz von AI erheblich optimiert werden.
AI kann diese manuellen Prozesse entweder vollständig übernehmen oder deren Durchführung überwachen, um dem Anforderer, der Compliance und den Applikationsverantwortlichen wertvolle Dienste zu leisten:
Durch den Einsatz von AI bei der Verwaltung manueller Adapter und dezentraler Benutzerverwaltung wird der Prozess nicht nur effizienter und genauer, sondern auch sicherer und nachvollziehbarer. Dies ermöglicht eine bessere Einhaltung von Compliance-Vorgaben und entlastet die Applikationsverantwortlichen und Administratoren erheblich.
Finanzdienstleister unterliegen strengen regulatorischen Anforderungen und müssen regelmäßig Nachweise über die Einhaltung von Sicherheitsstandards erbringen. AI kann dabei helfen, Audit- und Compliance-Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Durch Automatisierung, kontinuierliche Überwachung und proaktive Risikobewertung kann AI die Einhaltung von Compliance-Richtlinien sicherstellen und gleichzeitig die Sicherheit und Effizienz des IAM-Systems verbessern.
AI kann kontinuierlich Benutzerzugriffe überwachen und Anomalien oder Abweichungen von den festgelegten Zugriffsrichtlinien erkennen. Zum Beispiel:
AI kann Risikobewertungen durchführen und dabei helfen, Schwachstellen im IAM-System zu identifizieren:
AI kann die Erstellung von Compliance-Berichten automatisieren und die Genauigkeit der Berichterstattung verbessern:
AI kann personalisierte Schulungsprogramme entwickeln, um Mitarbeiter über die Bedeutung von Compliance und Sicherheitspraktiken im IAM zu informieren:
AI kann regelmäßig Überprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass alle IAM-Prozesse und -Systeme den aktuellen Compliance-Vorgaben und Handlungsanweisungen entsprechen:
Eine der fortschrittlichsten Anwendungen von AI im IAM-Bereich wäre die Vorhersage von Sicherheitsvorfällen im Sinne proaktiver Sicherheitsmaßnahmen. Predictive Analytics, basierend auf AI, könnte es ermöglichen, potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie ausgenutzt werden. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Netzwerk- und Benutzeraktivitäten oder anderen Anomalien können AI-Systeme Muster erkennen, die auf zukünftige Sicherheitsvorfälle hinweisen. Beispielsweise kann AI ungewöhnliche Anmeldemuster oder eine erhöhte Anzahl fehlgeschlagener Zugriffsversuche erkennen und entsprechende Warnungen ausgeben. Dies ermöglicht es den Sicherheitsverantwortlichen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um potenzielle Angriffe zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten können.
Einen eventuell völlig unterschätzten Softfact möchte ich hier noch erwähnen. Er ist die Minimierung persönlicher Reibungsverluste. Ein festgelegtes Qualitätsniveau, maschinell bearbeitet und begründet, erspart oft unnötige und zeitraubende Diskussionen zwischen Compliance und Applikations- und Zielsystemverantwortliche, zwischen Anforderer und Genehmiger. Eine AI bearbeitete Fragestellung mit Handlungsempfhelung führt die Antwort weg von einer Diskussion, hin zu einer Information; eventuell mit imperativem Character. Weg von einer subjektiven, abteilungs- oder zielsystemspezifischen Meinung hin zu einem allseits einzuhaltenden Qualitätsniveau, einer Messlatte, die jeder im Sinne der Compliance zu nehmen hat und jenseits der Diskussionsbasis Akzeptanz genießt.
Trotz der zahlreichen Vorteile gibt es auch Herausforderungen und Risiken bei der Integration von AI in den IAM-Betrieb. Probleme, die sich durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ergeben. Denn letztere können aus unseren herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen stumpfe Schwerter machen und selbst zur Waffe werden. Diese müssen sorgfältig berücksichtigt und gemanagt werden, um den vollen Nutzen der Technologie zu realisieren.
Die Leistung von AI-Systemen hängt maßgeblich von der Qualität und Verfügbarkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu falschen Ergebnissen führen und die Effektivität der AI-Anwendungen beeinträchtigen. Finanzdienstleister müssen sicherstellen, dass sie über umfassende und genaue Daten verfügen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
Der Einsatz von AI im IAM-Bereich wirft auch Fragen zum Datenschutz und zur Compliance auf. AI-Systeme müssen sicherstellen, dass sie sensible Informationen schützen und alle relevanten Datenschutzgesetze und -richtlinien einhalten. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um sicherzustellen, dass AI-Anwendungen sowohl sicher als auch rechtskonform sind.
Die Implementierung und der Betrieb von AI-Systemen erfordern spezialisiertes Fachwissen und Ressourcen. Finanzdienstleister müssen sicherstellen, dass sie über die notwendigen Fähigkeiten und Infrastrukturen verfügen, um AI erfolgreich in ihren IAM-Betrieb zu integrieren. Dies kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere für kleinere Organisationen mit begrenzten Ressourcen.
AI hat das Potenzial, den IAM-Betrieb in der Finanzdienstleistungsbranche grundlegend zu transformieren. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und Predictive Analytics können Unternehmen ihre Sicherheitsmaßnahmen erheblich verbessern und effizienter gestalten. AI-basierte Systeme bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter die Erkennung und Reaktion auf Anomalien in Echtzeit, die Automatisierung von Zugriffsanfragen, adaptive Authentifizierung, optimiertes Rollen- und Berechtigungsmanagement sowie die Vorhersage von Sicherheitsvorfällen.
Trotz der bestehenden Herausforderungen überwiegen die Vorteile, insbesondere in Bezug auf die Erhöhung der Sicherheit und die Reduzierung des manuellen Aufwands. Finanzdienstleister, die AI in ihren IAM-Betrieb integrieren, sind besser gerüstet, um den zunehmenden Bedrohungen der digitalen Welt zu begegnen und ihre Sicherheitsstrategien kontinuierlich zu verbessern. Mit der richtigen Planung und Umsetzung kann AI ein wertvoller Helfer im IAM-Betrieb werden, der nicht nur die Effizienz und Sicherheit erhöht, sondern auch das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden stärkt.
Verwendung von Cookies