Architektur vertrauenswürdiger Agenten: Wissensgraphen in sichere Richtlinien-Engines verwandeln

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Sie haben Ihren KI-Agenten Zugriff auf den Wissensgraphen gegeben. Jetzt können sie alles beantworten, basierend auf echten Daten, ohne Halluzinationen. Problem gelöst, oder? 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 steht das alles im Einklang mit der DSGVO oder CCPA? Sicherheit ist der Teil, den die meisten Teams beim Aufbau wissensbasierter KI auslassen. Und wenn sie darüber nachdenken, greifen sie oft auf rollenbasierten Zugriff (RBAC) zurück, was sich ruhig in einem Chaos von Rollenexplosion und Überberechtigung verwandelt. Das ist eine schlechte Kombination mit KI, bei der das Verhalten dynamisch und schwer vorherzusagen ist. In dieser Sitzung lernen Sie, wie Sie Ihr eigenes Graf in eine Richtlinien-Engine verwandeln, der Ihre Agenten tatsächlich vertrauen können. Wir behandeln: Warum verbundene Daten die Sicherheitsrisiken für agentische KI erhöhen Warum RBAC scheitert und was stattdessen zu verwenden ist Wie Sie Ihr Graf 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/ )