AI Act: Warum die verschobene Frist bei KI-Sicherheit täuscht
Die Hochrisiko-Regeln des AI Act kommen später – zentrale Vorgaben für General Purpose AI gelten jedoch bereits. Seit August kann das europäische AI Office einschreiten. Besonders bei Modellen mit systemischem Risiko wird damit die technische Kontrolle privilegierter Zugriffe zum Compliance-Thema.
Die Verschiebung wichtiger Fristen des europäischen Artificial Intelligence Act (AI Act) kann einen falschen Eindruck vermitteln. Zwar sollen die Regeln für eigenständige Hochrisiko-KI-Systeme erst ab Dezember 2027 greifen. Für General Purpose AI (GPAI) hat die Durchsetzung jedoch bereits am 2. August 2026 begonnen. Das europäische AI Office kann Informationen und Dokumentationen verlangen, Zugriff auf Modelle für Evaluierungen fordern und Gegenmaßnahmen bis hin zum Rückruf eines Modells anordnen. Bei Verstößen drohen bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.
Compliance reicht bis zu den Zugangsdaten
Besonders technisch wird der freiwillige GPAI Code of Practice. Anbieter können ihn nutzen, um die Einhaltung ihrer gesetzlichen Pflichten nachzuweisen. Das Kapitel Safety and Security richtet sich an Anbieter besonders leistungsfähiger GPAI-Modelle mit systemischem Risiko und beschreibt konkrete Maßnahmen zur Beherrschung dieser Risiken.
Dabei geht es nicht nur um Richtlinien und Dokumentation. Geschützt werden müssen unter anderem Modellgewichte und die dafür benötigte Infrastruktur. Zugriffe durch Mitarbeiter, Dienste und automatisierte Prozesse müssen kontrolliert und Insider-Risiken begrenzt werden. Damit wird Identity and Access Management (IAM) unmittelbar zum Bestandteil der KI-Compliance.
Maschinenidentitäten wachsen mit der KI
Das Problem verschärft sich durch Non-Human Identities (NHI). Trainingscluster, Fine-Tuning-Pipelines, Anwendungen und Inference-Endpunkte benötigen Service Accounts, Schlüssel, Tokens oder andere maschinelle Zugangsdaten. Eine Keeper-Security-Studie von 2026 nennt das Management solcher nicht-menschlichen Identitäten für 35 Prozent der befragten deutschen Unternehmen als eine der größten Sicherheitslücken beim KI-Einsatz.
Je stärker Unternehmen KI automatisieren, desto schneller entstehen solche Identitäten. Werden Berechtigungen dauerhaft vergeben oder Zugangsdaten unkontrolliert in Konfigurationsdateien, Pipelines und Entwicklungsumgebungen verteilt, wächst die Zahl potenzieller Zugänge zu kritischen KI-Ressourcen.
Vom Secret-Tresor bis zum Sitzungsprotokoll
Für besonders schützenswerte KI-Infrastrukturen ergeben sich daraus konkrete technische Maßnahmen:
- Zugangsdaten für Trainings- und Modellumgebungen zentral und geschützt verwahren
- dauerhafte privilegierte Rechte durch zeitlich begrenzte Just-in-Time-Zugriffe ersetzen
- Zugriffe auf Modellgewichte nach Least Privilege beschränken
- privilegierte Sitzungen vollständig und revisionssicher protokollieren
Damit lässt sich später nicht nur nachweisen, wer Zugriff haben durfte, sondern auch, wer tatsächlich wann auf kritische Modellressourcen zugegriffen hat.
Die Fristverschiebung für Hochrisikosysteme verschafft Unternehmen Zeit bei Klassifizierung und Konformitätsverfahren. Sie verschiebt jedoch nicht die bereits geltenden GPAI-Regeln. Wer seine KI-Sicherheitsarchitektur erst 2027 auf den Prüfstand stellt, könnte deshalb bei Modellen mit systemischem Risiko bereits heute bestehende Anforderungen übersehen.
Shane Barney, CISO bei Keeper Security
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