KI-Agenten-Governance mit LangChain4j und Copilot Studio

Prompt Injection, Konnektoren, Audit und RBAC

KI-Agenten gehen schneller live als jedes Änderungsmeeting – und ein Copilot mit mandantenweitem Zugriff „nur zum Testen“ ist schnell ausgerollt. Diese Folge zeigt anhand echter Fälle in LangChain4j und Copilot Studio, was bei Prompt Injection, zu weit gefassten Konnektoren und Audit-Lücken kaputtgeht und welche Lösungen wirklich greifen.

▶ KI-Agenten-Governance mit LangChain4j und Copilot Studio: Prompt Injection, Konnektoren, Audit und RBAC (KI-Synchronfassung)

Das erfahren Sie:

1. Prompt Injection stoppen: Positivlisten für Tools, erzwungene JSON-Schema-Ausgaben, Musterfilter für Geheimnisse und gesperrte Systemprompts
2. Überberechtigte Konnektoren entschärfen: ein Dienstprinzipal pro Agent, geringste Rechte, getrennte Umgebungen und Sicherheitsgruppen mit Ablaufdatum
3. Lückenlose Nachvollziehbarkeit mit strukturierten Protokollen, durchgängigen Korrelations-IDs, Content-Hashes und klaren Aufbewahrungs-SLAs
4. Das Agenten-RBAC-Modell mit den vier Rollen Leser, Runner, Writer und Admin – plus Genehmigungsworkflow und automatischem Ablauf
5. DLP-Richtlinien und eine Red-Team-Checkliste mit CI-Gates, die Releases bei fehlendem Schema oder mandantenweitem Bereich stoppen

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.