Zero-Trust-Prinzipien für Ihre Copilot-Bereitstellung

Von Mirko Peters · 2026-08-13

Willkommen zurück im Begleitblog zum Podcast! Während Organisationen darum wetteifern, generative künstliche Intelligenz einzuführen, haben Tools wie Microsoft 365 Copilot grundlegend s…

Automatisch mit KI aus dem Originalbeitrag übersetzt. Englisches Original lesen

Willkommen zurück im Begleitblog zu unserem Podcast! Da Organisationen generative künstliche Intelligenz zügig einführen, hat sich mit Tools wie Microsoft 365 Copilot die Art, wie wir mit Arbeitsdaten interagieren, grundlegend verändert. Um diese beispiellose Produktivität zu nutzen, ist jedoch ein grundlegendes Umdenken bei der Absicherung unserer digitalen Umgebungen erforderlich. In diesem Beitrag vertiefen wir unser jüngstes Gespräch und zeigen, wie grundlegende Sicherheitsrahmen Ihre KI-Einführung schützen können. Für eine ausführliche Betrachtung dieser Konzepte mit einem Branchenexperten lohnt sich ein Blick in die passende Episode Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft].

Einführung in Zero Trust und Copilot-Bereitstellungen

Wenn Sie einen KI-Assistenten in Ihren Mandanten einführen, gewähren Sie einem automatisierten Agenten im Grunde konversationellen Zugriff auf alles, was Ihre Benutzer sehen können. Ohne geeignete Schutzmechanismen kann die inhärente Leistungsfähigkeit generativer KI schnell zu einem Risiko werden: Sie legt übermäßig geteilte Dateien, veraltete Lücken bei den Berechtigungen und sensible Daten unbefugten Personen offen. Genau hier wird das Zero-Trust-Sicherheitsmodell unverzichtbar. Anstatt standardmäßig allem innerhalb des Unternehmensnetzwerks zu vertrauen, zwingt Zero Trust uns dazu, jede Transaktion kontinuierlich zu überprüfen, den Zugriff auf das absolut notwendige Minimum zu beschränken und stets davon auszugehen, dass jederzeit ein Sicherheitsvorfall eintreten kann. Wenn Sie dieses Rahmenwerk auf Ihre Microsoft 365 Copilot-Bereitstellung anwenden, stellen Sie sicher, dass Innovation der Sicherheit nie vorauseilt.

Die Kernprinzipien verstehen: Explizite Überprüfung, geringste Berechtigung und Assume Breach

Um eine KI-gestützte Arbeitsumgebung erfolgreich abzusichern, sollten Sie Ihre Strategie auf den drei zentralen Säulen von Zero Trust aufbauen:

• Explizite Überprüfung: Autorisieren und authentifizieren Sie stets auf Basis aller verfügbaren Datenpunkte, darunter Benutzeridentität, Standort, Gerätezustand, Dienst oder Workload, Datenklassifizierung und Auffälligkeiten. Im Kontext von Copilot bedeutet das, dass sowohl der Benutzer, der die KI mit einer Eingabe anspricht, als auch die zugrunde liegenden Datenquellen, die abgefragt werden, konsequent authentifiziert und verifiziert werden.
• Geringste Berechtigung: Beschränken Sie den Benutzerzugriff durch Just-In-Time- (JIT) und Just-Enough-Access-Modelle (JEA), risikobasierte adaptive Richtlinien und Datenschutzmaßnahmen. Für Copilot ist dieses Prinzip von zentraler Bedeutung, denn die KI übernimmt die Berechtigungen des Benutzers. Haben Benutzer übermäßige Berechtigungen, zeigt Copilot bereitwillig Daten an und fasst sie zusammen, auf die sie laut Berechtigungslage bei einer klassischen Dateisuche eigentlich nicht zugreifen dürften.
• Assume Breach: Minimieren Sie den Explosionsradius eines Vorfalls, indem Sie den Zugriff nach Netzwerk, Benutzer, Geräten und Anwendungskontext segmentieren. Verschlüsseln Sie durchgängig und nutzen Sie Analysen, um Transparenz zu gewinnen, Bedrohungen zu erkennen und Ihre Abwehrmaßnahmen kontinuierlich zu verbessern. Beim Einsatz von KI müssen Sie davon ausgehen, dass sensible Abfragen oder bösartige Prompt Injections auftreten werden. Deshalb sind robuste Überwachungs- und Auditmechanismen erforderlich, um Auffälligkeiten sofort zu erkennen und einzudämmen.

KI-Risiken im Zeitalter generativer KI

Der Einsatz generativer KI-Werkzeuge in einem Unternehmensökosystem bringt besondere Sicherheitsherausforderungen mit sich, für die traditionelle Sicherheitsperimeter nie konzipiert wurden. Diese Risiken zu verstehen, ist der erste Schritt zu einer wirksamen Strategie zur Risikominderung.

Bedrohungen für die Datensicherheit stehen bei Unternehmensverantwortlichen ganz oben auf der Liste. Übermäßige Berechtigungen sind in den meisten Cloud-Umgebungen weit verbreitet und machen geschäftskritische Dateien anfällig für Offenlegung. Wenn Benutzer mit KI-Assistenten interagieren, kann ein schlecht gesichertes Dokumentenrepository dazu führen, dass sensible HR-Unterlagen, Finanztabellen oder proprietärer Quellcode zusammengefasst und im Chatfenster ohne große Umstände ausgegeben werden. Darüber hinaus können Datenlecks durch unsachgemäße API-Integrationen, unkontrollierte Shadow-AI-Nutzung oder gezielte Prompt-Injection-Angriffe entstehen, die das Modell dazu bringen sollen, seine Sicherheitsfilter zu umgehen.

Compliance-Anforderungen verschärfen diese technischen Risiken zusätzlich. Unternehmen unterliegen strengen regionalen und branchenspezifischen Vorschriften zu Datenschutz, Datenspeicherort und ethischem Einsatz von KI. Generative KI verarbeitet in Echtzeit enorme Mengen unstrukturierter Daten. Ohne spezielle Werkzeuge ist es daher außerordentlich schwierig, einen lückenlosen Prüfpfad zu erhalten. Hinzu kommt, dass sich Insider-Risiken exponentiell vergrößern. Ein Mitarbeitender könnte versehentlich vertrauliches geistiges Eigentum in einen externen KI-Prompt einfügen. Ein autonomer Agent mit zu weitreichenden Berechtigungen könnte sensible Betriebsdaten ohne ausreichende menschliche Kontrolle ändern.

Die wichtigsten Funktionen von Microsoft Purview für die KI-Sicherheit

Glücklicherweise müssen Sie diese komplexen Herausforderungen nicht ungeschützt angehen. Microsoft Purview ist eine umfassende, einheitliche Plattform für Data Governance. Sie wurde entwickelt, damit Unternehmen ihren Datenbestand in Multicloud-Umgebungen erkennen, schützen und steuern können.

Das Herzstück der KI-Sicherheitsfunktionen von Purview sind Vertraulichkeitsbezeichnungen. Mit ihnen klassifizieren Sie Dokumente, E-Mails und Chats nach ihrer geschäftlichen Auswirkung und ihrer Vertraulichkeitsstufe. Wenn Sie Purview in Microsoft 365 Copilot integrieren, berücksichtigt die KI diese Bezeichnungen. Ist ein Dokument als streng vertraulich markiert, übernimmt Copilot diese Schutzeinstellungen. So wird verhindert, dass der Inhalt für nicht berechtigte Benutzer offengelegt oder zusammengefasst wird.

Data Loss Prevention (DLP) ist ein weiterer zentraler Baustein. DLP-Richtlinien in Purview prüfen Inhalte in Echtzeit über alle Microsoft-365-Dienste hinweg. Versucht ein Benutzer, eingeschränkte Daten in einen Copilot-Prompt einzugeben, oder erzeugt Copilot eine Ausgabe mit sensiblen Informationen, die gegen die Richtlinien des Unternehmens verstößt, kann das System die Aktion sofort blockieren. In Verbindung mit einem leistungsfähigen Lebenszyklusmanagement für Daten, Überwachungsprotokollen und eDiscovery sorgt Purview dafür, dass Ihr Unternehmen die vollständige Transparenz und Kontrolle über seine KI-Interaktionen behält.

Konfiguration von Microsoft Purview für die Copilot-Sicherheit

Theorie in die Praxis umzusetzen, erfordert ein strukturiertes Vorgehen bei der Konfiguration Ihrer Microsoft-Purview-Umgebung. Wenn Sie diese Kontrollen korrekt implementieren, ist Ihre Copilot-Einführung von Beginn an sicher und compliant.

Aktivieren Sie zuerst Vertraulichkeitsbezeichnungen für Ihre SharePoint- und OneDrive-Speicherorte. Ohne diesen grundlegenden Schritt kann Copilot unter Umständen auf verschlüsselte oder sensible Dateien zugreifen, die keine ordnungsgemäße Metadatenklassifizierung besitzen. Nutzen Sie anschließend Data Security Posture Management (DSPM) für KI, um nicht verwaltete sensible Daten automatisch zu erkennen und Compliance-Empfehlungen mit einem Klick umzusetzen. Konfigurieren Sie außerdem leistungsfähige DLP-Richtlinien, die Unternehmenschats überwachen und die unzulässige Übertragung regulierter Datentypen blockieren.

Auch die Überwachung ist ebenso wichtig. Nutzen Sie das Copilot-Dashboard und die Überwachungsprotokolle von Purview, um Kennzahlen zur Nutzung, den Prompt-Verlauf und Datenzugriffe nachzuverfolgen. Diese Werkzeuge liefern wertvolle Telemetriedaten. Sie helfen Sicherheitsteams dabei, Auffälligkeiten zu erkennen, potenzielle Insider-Risiken zu untersuchen und Governance-Richtlinien im Laufe der Zeit zu verfeinern. Ergänzen Sie Ihre technische Konfiguration abschließend durch ein umfassendes Schulungs- und Sensibilisierungsprogramm für Benutzer. Wenn Mitarbeitende lernen, wie sie Prompts sicher formulieren, welche Risiken Shadow AI birgt und wie sie sensible Daten verantwortungsvoll behandeln, entsteht eine Unternehmenskultur, in der Sicherheit im Mittelpunkt steht.

Praxisbeispiele: Microsoft Purview im Einsatz

Unternehmen unterschiedlicher Branchen setzen Microsoft Purview bereits ein, um ihre KI-Anwendungen abzusichern und kritische Werte zu schützen. Im Finanzdienstleistungssektor nutzen Institute wie die British Columbia Investment Management Corporation (BCI) Zero-Trust-Architekturen zusammen mit den Werkzeugen von Purview für Datenschutz und Überwachung. So gelingt es ihnen, schnelle technologische Innovation und strikte regulatorische Compliance in Einklang zu bringen.

Im Gesundheitswesen müssen Organisationen geschützte Gesundheitsinformationen (Protected Health Information, PHI) nach strengen Rahmenwerken wie HIPAA schützen. Durch die Integration von Microsoft Purview mit Copilot können Gesundheitsdienstleister Patientendaten automatisch klassifizieren, die Compliance-Berichterstattung vereinfachen und sicherstellen, dass KI-Werkzeuge nur autorisierte medizinische Datensätze anzeigen. Ähnlich nutzen Industrieunternehmen Purview, um wertvolles geistiges Eigentum zu schützen, etwa CAD-Konstruktionen und technische Rezepturen. Dazu setzen sie auf strikte Datensegmentierung, Multi-Faktor-Authentifizierung und automatisierte DLP-Richtlinien. Diese verhindern, dass proprietäre Dateien von generativen KI-Modellen indexiert oder offengelegt werden.

Best Practices für eine laufende KI-Governance

Die Absicherung Ihrer Copilot-Bereitstellung ist kein einmaliges Projekt, sondern eine dauerhafte betriebliche Aufgabe. Damit Ihre Sicherheitslage mit der wachsenden KI-Nutzung Schritt hält, sollten Sie diese grundlegenden Best Practices beachten:

• Richtlinien regelmäßig überprüfen: Technologie und Bedrohungslage ändern sich schnell. Planen Sie vierteljährliche Überprüfungen Ihrer Vertraulichkeitsbezeichnungen, DLP-Regeln und Zugriffsrichtlinien mit bereichsübergreifenden Teams aus IT, Sicherheit, Rechtsabteilung und Fachbereichen.
• Teamübergreifende Zusammenarbeit fördern: Brechen Sie Silodenken in Ihrer Organisation auf. Sorgen Sie dafür, dass Sicherheitsexperten, Compliance-Beauftragte und KI-Administratoren gemeinsam einheitliche Data-Governance-Rahmenwerke für alle Microsoft- und Multi-Cloud-Workloads etablieren.
• Risikomanagement automatisieren: Setzen Sie wo immer möglich auf Automatisierung. Nutzen Sie Echtzeitüberwachung, automatisierte Richtliniendurchsetzung und KI-gestütztes Security Posture Management, um übermäßige Freigaben zu erkennen und Risiken sofort zu begrenzen, ohne sich allein auf manuelle Eingriffe zu verlassen.

Häufige Fragen

Wie hilft Microsoft Purview dabei, Copilot abzusichern?

Microsoft Purview bietet einheitliche Datenerkennung, Klassifizierung und Schutzmechanismen. Durch die Anwendung von Vertraulichkeitsbezeichnungen und Echtzeit-Richtlinien für Data Loss Prevention (DLP) stellt Purview sicher, dass Copilot die organisatorischen Sicherheitsgrenzen einhält und nur auf Daten zugreift, für die Benutzer ausdrücklich berechtigt sind.

Kann ich die Copilot-Aktivitäten mit Microsoft Purview überwachen?

Ja. Purview bietet umfangreiche Überwachungsfunktionen, detaillierte Aktivitätsprotokolle und eigene Analyse-Dashboards, mit denen Sicherheitsteams Copilot-Interaktionen, Prompt-Verläufe, Datenzugriffe und Nutzungskennzahlen nachvollziehen können.

Welche Arten von Daten lassen sich mit Vertraulichkeitsbezeichnungen schützen?

Vertraulichkeitsbezeichnungen können auf eine Vielzahl von Objekten angewendet werden, darunter Word-Dokumente, Excel-Tabellen, PowerPoint-Präsentationen, E-Mails, Microsoft Teams-Chats sowie Dateien in SharePoint und OneDrive.

Wie wirken DLP-Richtlinien mit Microsoft 365 Copilot zusammen?

DLP-Richtlinien prüfen Inhalte in Echtzeit. Versucht ein Benutzer, über Copilot vertrauliche Informationen zu verarbeiten oder weiterzugeben, die gegen die Compliance-Regeln des Unternehmens verstoßen, kann das System die Aktion pausieren oder blockieren, um unbeabsichtigte Datenlecks zu verhindern.

Ist Schulung der Benutzer für sichere Copilot-Bereitstellungen notwendig?

Unbedingt. Technische Kontrollen allein können menschliche Fehler nicht verhindern. Regelmäßige, rollenspezifische Schulungen stellen sicher, dass Mitarbeitende die Risiken von Prompt Injection und Schatten-KI sowie den richtigen Umgang mit Daten verstehen.

Die Umsetzung von Zero-Trust-Prinzipien mit Microsoft Purview ist der wirksamste Weg, das transformative Potenzial generativer KI zu nutzen und gleichzeitig Ihre Unternehmensdaten sicher und compliant zu halten. Durch die Kombination aus expliziter Überprüfung, Zugriff nach dem Least-Privilege-Prinzip und einer Assume-Breach-Denkweise schaffen Sie eine belastbare Grundlage für moderne Produktivität. Um dieses Thema zu vertiefen und Experteneinblicke in praxisnahe Bereitstellungsstrategien zu erhalten, hören Sie die zugehörige Episode Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft].