Zero Trust und Quanten-Resilienz Was sichere Netzwerke für KI wirklich brauchen

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KI stellt IT-Infrastrukturen vor völlig neue Anforderungen. Kay Wintrich, Enterprise Networking Lead bei Cisco Deutschland, erklärt im Gespräch mit IT-BUSINESS, welche Rolle Agentic AI und Zero Trust dabei spielen und wie Systemhäuser jetzt profitieren können.

Künstliche Intelligenz zwingt Netzwerke, neue Sicherheits- und Performance-Standards zu erfüllen. Die Geschäftschancen mit KI sind unbestritten, aber auch für Angreifer ergeben sich mit der Technologie ganz neue Möglichkeiten. Von Prompt Injection bis zur Manipulation von Trainingsdaten und Deep Fakes hat sich der Werkzeugkasten vergrößert. Besonders die Entwicklungen im Quantencomputing und der Einsatz von Agentic AI verschärfen die Anforderungen für Unternehmen.

Die Quantencomputer kommen

Unternehmen investieren in Netzwerke, meist mit einem Planungshorizont von fünf bis sieben Jahren. Das reicht nach Ansicht von Kay Wintrich, Enterprise Networking Lead bei Cisco Deutschland, kaum aus, um mit der Dynamik am Markt mitzuhalten: „Wir müssen die rasanten Entwicklungen der letzten zwei bis drei Jahre in den Bereichen AI und Quantencomputing berücksichtigen. Neue Netzwerke sollten unter diesen Voraussetzungen auf signifikant gesteigerte Übertragungsperformance bei gleichzeitig verschärften Verschlüsselungsanforderungen ausgelegt werden.“ Nur dann seien sie für das Post-Quantum-Computing-Zeitalter vorbereitet. Glaubt man den verschiedenen Roadmaps der großen Player im Quantencomputing, rückt dieser Zeitpunkt immer näher. IBM plant etwa den Aufbau modularer, vernetzter QPU-Architekturen und Markteinführung des ersten fehlerkorrigierten Systems Starling bis 2029. Der gefürchtete Q-Day, der alle Verschlüsselungen zu Fall bringt, könnte unter Umständen näher sein, als noch viele IT-Entscheider denken.

KI macht es komplizierter

KI-Workloads führen zu dynamischen und schwer vorhersehbaren Netzwerklasten. Von Netzwerkherstellern wie Cisco werden im KI-Zeitalter zwei Komponenten verlangt. Einerseits müssen sie die Sicherheit und Verfügbarkeit der Netze selbst steigern. Andererseits bedarf es Reaktionszeiten auf neue Bedrohungen gegen die Infrastruktur, die nahezu in Echtzeit erfolgen. „Die heutigen Netzwerke werden durch AI auf unterschiedliche Weise verkompliziert. So skalieren beispielsweise AI Agents die Schnelllebigkeit der Bedrohungslagen. Deswegen müssen Security und Policy zentral definiert und dezentral auf allen aktiven Netzwerkelementen durchgesetzt werden. Auf der anderen Seite bedarf es flächendeckenden Einsatz von KI, um den Anforderungen an Analyse und Überwachung überhaupt noch Herr zu werden“, erklärt Wintrich.

Neue Hardware-Ansätze für Performance und Sicherheit

Der Hersteller verfolgt daher den Ansatz, das Netzwerk mit Security durchdringen zu lassen („infusing the network with security“). Und das beginnt mit der Hardware. Die C9000-Serie von Smart Switches soll ihren Beitrag dazu leisten: „Zum einen sehen wir die Thematik Performance (Kommunikationsprofile von AI Agents vs. Chatbots). Zum anderen wird die Sicherheit der bisherigen Verschlüsselungsmethoden durch die Entwicklungen im Bereich Quantencomputing extrem hinterfragt.“ Die neuen Cisco C9000 Smart Switches seien von Grund auf dafür ausgelegt. „Die neuen ASICs der SiliconOne Familie und die entsprechenden Co-Prozessoren unterstützen eine höhere Switching-Performance und Verschlüsselungsleistung zur Absicherung des Systems im PQC-Zeitalter.“ Zudem seien sie auf Energieeffizienz optimiert.

Das Potenzial der KI-Agenten

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, setzt Cisco auf ein neues Sicherheitsparadigma: „Die magische Formel lautet Universal Zero Trust Network Access (UZTNA).“ Diese Lösung liefere „sowohl Sichtbarkeit als auch Absicherung – von Usern und Geräten, einzelnen Applikationen und jetzt auch AI Agents“, wobei der Fokus klar auf der „kontinuierlichen Überprüfung von Identität und Vertrauen – Zero Trust eben“ liege.

Mit Blick auf die Rolle von Agentic AI in Netzwerken verspricht Wintrich: „Das Potenzial ist enorm. Agentic AI wird in allen Aspekten des Betriebs von Netzwerkinfrastrukturen Einzug halten. Das geht von einfachen Konfigurations- und Automationsaufgaben über Echtzeitanalysen und -reaktionen bis hin zur Implementierung von Security Policies.“ Dennoch sei die vollständige Autonomie noch Zukunftsmusik. „Der Status quo ist aktuell, dass Menschen in Zusammenarbeit mit AI Agents Entscheidungen vorbereiten, die vom User final bestätigt werden müssen.“ Damit AI Agents künftig selbstständig handeln könnten, brauche es „strikte Frameworks für den Einsatz und Absicherung bei kritischen Situationen“ sowie klar abgegrenzte Use Cases. Essenziell seien außerdem Schutzmechanismen: „Kontrollen zu unerwünschtem Datenverlust und Leitplanken für Anfragen an die Agenten hinsichtlich Cybersecurity, Privacy und Safety. Wintrich macht deutlich: Erst durch solche Vorgaben werde es möglich, AI Agents als echte Mitarbeiter“ in den Netzwerkbetrieb einzubinden und ihnen vertrauensvoll autonome Aufgaben zu übertragen.

Chancen für Systemhäuser

Channel-Partner spielen für den Cisco-Manager eine umfassende Rolle über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg: Sie seien nicht nur reine Reseller, sondern strategische Partner bei der KI-Transformation. Sie bieten End-to-End-Services an, die Beratung, Design, Implementierung, Sicherheit und Managed Services sowie Schulungen und Go-to-Market-Unterstützung umfassen.

Für Systemhäuser sieht er daher gute Möglichkeiten: „Sie haben in der KI-Ära gute Chancen, weil sie flexibel auf die steigende Nachfrage nach AI-fähiger Infrastruktur und Managed Services reagieren können.“ Besonders geeignet sei das neue Cisco-360-Partnerprogramm, das auch kleineren Partnern ermöglichen soll, in den Partnerstufen nach oben zu klettern. Der Netzwerkhersteller will seinen Partnern den Zugang zu modernen Cloud-Management-Lösungen und Schulungen anbieten, um ihre Expertise zu erweitern und sich als vertrauenswürdige Berater zu positionieren. „So können sie ihre Profitabilität steigern und relevant bleiben, indem sie Kunden helfen, ihre Infrastruktur für KI-Workloads sicher und effizient zu modernisieren“, so Wintrich.

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