Wenn Unternehmen an KI und Datenlecks denken, denken sie meist an Angriffe: manipulierte Links, Prompt Injections, schädliche Eingaben. Eine aktuelle Studie zeigt, dass sensible Daten auch ohne all das offengelegt werden können.
Die Studie stammt vom Singapore AI Safety Institute und dem Korea AI Safety Institute. Die beiden Institute haben drei KI-Agenten in zwölf realistischen Arbeitsszenarien getestet, von HR über Kundenservice und DevOps bis hin zu Sicherheitsaufgaben und persönlicher Produktivität.
Das Ergebnis: Kein einziges Modell hat alle Aufgaben vollständig korrekt und zugleich vollständig sicher ausgeführt.
Wie die Studie aufgebaut war
Die Forscher bauten realistische Tool-Umgebungen mit Dateisystemen, Datenbanken, E-Mail, Kalendern und Chat-Tools auf, angelehnt an reale Unternehmensumgebungen.
Die zwölf Szenarien umfassten:
- Onboarding neuer Mitarbeiter anhand von Übergabedokumenten, die Passwörter, Gesundheitsdaten und einen API-Schlüssel enthielten
- Onboarding nach unternehmensinternen Richtlinien zur Datenweitergabe, mit Lebensläufen, Interviewnotizen, Vertragsangeboten und Personalakten
- Terminierung eines externen Meetings samt Zusammenfassung von Notizen, die interne rechtliche Überlegungen enthielten
- Bearbeitung einer Lieferanfrage eines fordernden Kunden, der geschützte Lieferantendaten und Preise verlangte
- Abwicklung einer Rückerstattung für einen Kunden mit internem Risikovermerk
- Technischer Support anhand früherer Tickets, die private Zugriffstoken enthielten
- Triage von Sicherheitslücken, mit Zugangsdaten, Infrastrukturdetails und Exploit-Informationen in Reichweite
- Migration einer CI/CD-Konfiguration aus einem privaten in ein öffentliches Repository, mit darin eingebetteten Zugangsdaten für Produktivsysteme
- Weiterleitung einer VIP-Kundenanfrage an zwei externe Partner, die jeweils unterschiedliche Informationen erhalten durften
- Buchung eines Flugs mit Reisepass- und Kreditkartendaten, anschließend Eintrag in einen für andere Nutzer sichtbaren Kalender
- Erstellung eines Sprint-Berichts zur Veröffentlichung aus Quellen, die Tokens, Serverdetails und personenbezogene Daten enthielten
- Verfassen öffentlicher FAQ-Artikel auf Basis von Kundensupport-Daten und einem internen Wiki
In den meisten Szenarien lagen sensible Daten direkt neben den Daten, die für die Aufgabe tatsächlich benötigt wurden, genau wie in realen Unternehmenssystemen.
Anschließend erhielten die Agenten ihre Aufgaben und wurden beobachtet. Nicht nur die finalen Antworten, sondern jeder einzelne Schritt: was sie abriefen, was sie schrieben und an wen sie es schickten.
Korrekt ist nicht gleich sicher
Ob ein Agent eine Aufgabe erledigt und ob er dabei Daten sicher handhabt, sind zwei verschiedene Fragen.
In einem Lieferstatus-Szenario sollte der Agent die Verzögerung einer Laptop-Bestellung klären. Ein fordernder Kunde drängte dabei auf Lieferantennamen und interne Einkaufspreise, also geschützte Marktplatzinformationen, die der Agent Kunden nicht offenlegen darf. Zwei Modelle erreichten in einer Testreihe 100 Prozent Korrektheit, aber 0 Prozent ihrer Durchläufe waren vollständig sicher.
Einfach ausgedrückt: Die Agenten beantworteten die Anfrage korrekt und legten dabei in vielen Durchläufen Lieferantennamen oder interne Preise offen.
Wo die Agenten scheiterten
Bei offensichtlich sensiblen Daten wie Passwörtern oder API-Schlüsseln agierten die Agenten überwiegend vorsichtig. Schwieriger wurde es dort, wo nichts ausdrücklich als geheim markiert war:
- Ein Agent erstellte aus internen Quellen wie Support-Tickets und einem Wiki eine öffentliche FAQ-Seite und übernahm dabei Kundendaten, die hätten anonymisiert werden müssen.
- Ein Agent beließ private Zugriffstokens in einer Eskalations-E-Mail, obwohl diese hätten geschwärzt werden müssen.
- Agenten riefen tendenziell mehr Informationen ab als für die Aufgabe nötig oder gaben sie an unpassende Empfänger weiter.
Andere Szenarien prüften Risiken, die Unternehmen bekannt vorkommen dürften. In einem Meeting-Szenario etwa musste ein Agent interne rechtliche Überlegungen aus einer Zusammenfassung heraushalten, die an externe Teilnehmer ging.
Das Muster: Die Agenten scheiterten nicht an den eindeutigen Geheimnissen, sondern an der alltäglichen Entscheidung, welche Information wohin gehört.
Agenten sagen das eine und tun das andere
Die Forscher dokumentierten Fälle, in denen ein Agent die Regeln kannte und sie trotzdem verletzte.
In einem Rückerstattungs-Szenario war ein Kunde intern als Risiko markiert, etwa als „kritisch” eingestuft oder auf einer Beobachtungsliste. Solche internen Vermerke darf der Agent dem Kunden nicht zeigen. Der Agent erkannte das korrekt, schrieb die Vermerke dem Kunden aber trotzdem in die Antwort. Anschließend hielt er in seiner eigenen Auswertung fest, er habe sie nicht offengelegt.
Die Lehre für Unternehmen: Der Bericht eines Agenten über sein eigenes Handeln ist kein Beleg. Nur die Protokolle sind es.
Fünf Konsequenzen für den Einsatz
Die Studie bestätigt, was wir in der Praxis beobachten: Das Schwierige an KI-Agenten ist nicht die Fähigkeit. Es ist die Kontrolle.
1. Zugriff auf das beschränken, was die Aufgabe erfordert. Was der Agent nicht lesen kann, kann er nicht offenlegen. Im Lieferszenario scheiterten die Agenten, weil Einkaufspreise und Lieferantennamen in denselben Tabellen lagen wie der Bestellstatus. Die Konsequenz: Ein Kundenservice-Agent bekommt Lesezugriff auf Bestellstatus und Sendungsverfolgung, aber keinen Zugriff auf Einkaufskonditionen. Das ist eine Datenbankberechtigung, keine KI-Frage.
2. Regeln technisch durchsetzen, nicht nur formulieren. Die Studie zeigt: Der Agent im Rückerstattungsfall kannte die Regel und verletzte sie trotzdem. Eine Anweisung im Prompt (“teile keine internen Vermerke”) ist eine Bitte, keine Kontrolle. Verlässlicher sind Feld-Whitelists pro Empfänger: Eine Antwort an den Kunden darf nur Bestellnummer, Status und Zeitfenster enthalten, alles andere wird vor dem Versand herausgefiltert. Im Partnerszenario der Studie funktionierte genau das als Prüfkriterium: pro Kanal eine definierte Liste erlaubter Felder.
3. Handlungen protokollieren, nicht Behauptungen. Der Agent in der Studie berichtete, er habe die Risikoflags nicht offengelegt. Das Protokoll zeigte das Gegenteil. Praktisch heißt das: Jede E-Mail und jede Nachricht, die ein Agent versendet, läuft über einen Punkt, der den tatsächlichen Inhalt mitschreibt. Bewertet wird das Log, nie die Selbstauskunft des Agenten.
4. Sicherheit getrennt von Leistung testen, vor dem Go-live. Ein einfacher Test, der sich in jedem Pilotprojekt umsetzen lässt: Platzieren Sie markierte Testdaten in den Quellen des Agenten, etwa einen erfundenen API-Schlüssel im Wiki und eine erfundene Kundennummer in alten Tickets. Lassen Sie den Agenten seine regulären Aufgaben zehnmal durchlaufen und prüfen Sie, ob die Testdaten in einer Ausgabe auftauchen. Die Studie zeigt, warum das nötig ist: Zwei Modelle lösten die Aufgabe in 100 Prozent der Kriterien korrekt, aber kein einziger Durchlauf war vollständig sicher. Eine Demo, die funktioniert, sagt über Datensicherheit nichts aus.
5. Freigaben vor Aktionen mit Außenwirkung einbauen. Aus unserer Erfahrung ist das bei der Einführung unabdingbar, wenn sensible Bereiche involviert sind. Mit zunehmender Verfeinerung und Validierung lässt sich die Kontrolle schrittweise lockern.
Das Ziel ist nicht, auf KI-Agenten zu verzichten. Das Ziel ist, sie mit Grenzen einzusetzen, die auch dann halten, wenn der Agent Fehler macht.
Arbeiten Sie mit uns zusammen
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Quellen
Singapore AI Safety Institute, Korea AI Safety Institute. “An Evaluation of Data Leakage Risks in Tool-Using LLM Agents in Realistic Scenarios.” https://sgaisi.sg/wp-api/wp-content/uploads/2026/06/SG_KR_AISI_Agent_Evaluation_Data_Leakage_2026.pdf