Architektur vertrauenswürdiger Agenten: Wissensgraphen in sichere Richtlinien-Engines umwandeln

Sie haben Ihren KI-Agenten Zugang zum Wissensgraphen gegeben. Jetzt können sie alles beantworten, basierend auf realen Daten, ohne Halluzinationen. Problem gelöst, richtig? Nicht ganz. Was passiert, wenn jemand den Agenten bittet, vertrauliche HR-Dateien zusammenzufassen? Oder das Gehalt des CEO abzurufen? Was, wenn ein Agent ein kritisches Asset löscht und Sie keine Ahnung haben, warum? Und wie passt das alles zu GDPR oder CCPA? Sicherheit ist der Teil, den die meisten Teams beim Aufbau von wissensbasierten KI überspringen. Und wenn sie darüber nachdenken, greifen sie nach rollenbasierter Zugriffskontrolle, die sich leise in ein Durcheinander von Rollenexplosion und übermäßiger Berechtigung verwandelt. Das ist eine schlechte Kombination mit KI, wo das Verhalten dynamisch und schwer vorherzusagen ist. In dieser Sitzung erfahren Sie, wie Sie Ihren eigenen Graphen in eine Richtlinien-Engine umwandeln können, der Ihre Agenten tatsächlich vertrauen können. Wir behandeln: Warum verknüpfte Daten die Sicherheitsanforderungen für agentische KI erhöhen Warum RBAC scheitert und was stattdessen verwendet werden kann Wie Sie Ihren Graphen als Sicherheitskontext anwenden Realistische Standards, die Sie heute verwenden können: MCP, A2A, OAuth2 und den neuen AuthZEN-Autorisierungsstandard Gast: Alex Babeanu ( https://www.linkedin.com/in/ababeanu/ ) #neo4j #graphdatabase #agenticai #knowledgelayer #knowledgegraph #graphrag #AIAgents