Während des größten Teils des vergangenen Jahrzehnts stand beim Bot-Management eine relativ einfache Frage im Mittelpunkt: Stammt diese Interaktion von einem Menschen oder einem Bot?
Diese Frage wird uns weiterhin beschäftigen, doch sie allein reicht nicht mehr aus. Agentische KI bringt autonome Agenten hervor, die schlussfolgern, planen und handeln können. Diese Agenten können Websites navigieren, Inhalte interpretieren, sich an Veränderungen anpassen und komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe mit wenig oder ganz ohne menschliches Eingreifen ausführen.
Für Sicherheitsteams bedeutet das, dass sich die Herausforderung verlagert: Statt unerwünschte Automatisierung lediglich zu erkennen und zu blockieren, gilt es nun, deren Absicht zu verstehen und zu entscheiden, wie damit umzugehen ist.
In der nächsten Ära des Bot-Managements müssen wir eine andere Frage beantworten: Ist diese Interaktion vertrauenswürdig? Diese Frage steht im Mittelpunkt meiner Session „Vertrauen im Zeitalter der KI-Agenten“, die Teil des On-Demand-Angebots Post-Mythos Security Summit von F5 ist.
“Die Frage ist heute nicht mehr nur, ob man es mit einem Bot zu tun hat. Entscheidend ist vielmehr, was mit dieser Interaktion erreicht werden soll, ob sie vertrauenswürdig ist und wie man damit umgehen sollte.”
Die größere Veränderung liegt nicht im Volumen, sondern in den Fähigkeiten.
Der automatisierte Datenverkehr nimmt weiter zu. Doch die wichtigere Veränderung besteht nicht einfach darin, wie viel Automatisierung Unternehmen beobachten. Entscheidend ist, wozu diese Automatisierung in der Lage ist.
Heutige KI-Agenten können sich erstaunlich ähnlich wie legitime Nutzer verhalten. Sie können sich anmelden, auf einer Website navigieren, Artikel in einen Warenkorb legen, ein Konto registrieren oder eine Transaktion abschließen. Gleichzeitig können Angreifer immer leistungsfähigere Automatisierung nutzen, um Kampagnen zu orchestrieren, die sich über verschiedene Identitäten, Geräte und Sitzungen hinweg anpassen.
Dadurch verschwimmt eine Unterscheidung, auf die sich Sicherheitsteams seit Jahren verlassen. Ein legitimer Einkaufsassistent kann automatisierten Datenverkehr erzeugen, den ein Händler durchaus begrüßt. Für ein automatisiertes System, das Credential Stuffing, Kontoübernahmen, Scraping oder den Missbrauch von Werbeaktionen versucht, gilt das eindeutig nicht. Dennoch können beide mit einer Anwendung auf eine Weise interagieren, die bei isolierter Betrachtung einzelner Anfragen legitim erscheint.
Eine unbedenkliche Anfrage kann dennoch zu einem schädlichen Ergebnis führen
Hier können herkömmliche Ansätze an ihre Grenzen stoßen.
Spezialisierte Tools für Bot-Management und Betrugsprävention lösen in der Regel ein bestimmtes Problem, etwa die Erkennung bösartiger Anfragen oder die Kennzeichnung verdächtiger Transaktionen. Da ihr Einsatzbereich enger gefasst ist, verfügen sie möglicherweise nicht über die nötige Transparenz, um koordinierte Aktivitäten zu erkennen, die sich über mehrere Geräte, Benutzersitzungen, Konten und Phasen der Customer Journey erstrecken. Wettbewerber schützen den Datenverkehr; F5 schützt Geschäftsabläufe.
Betrachten wir einen Bestellvorgang. Eine Anmeldung kann legitim erscheinen. Gleiches gilt für das Aufrufen einer Produktseite, das Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb und das Absenden einer Transaktion. Doch wenn man den gesamten Ablauf sowie die damit verbundenen Identitäten, Geräte und Verhaltensweisen betrachtet, kann sich ein völlig anderes Bild ergeben.
Eine interne Analyse von Bots und Automatisierung ergab beispielsweise, dass die Automatisierung beim Bezahlvorgang auf mobilen Plattformen von Dezember 2025 bis Mai 2026 um 13,38 % zunahm. Dies verdeutlicht, warum der Schutz einzelner Anfragen nicht mit dem Schutz des Geschäftsergebnisses gleichzusetzen ist, zu dem diese Anfragen letztlich führen.
Sicherheits- und Betrugsbekämpfungsteams müssen daher nicht nur erkennen können, ob etwas automatisiert ist. Sie benötigen genügend Kontext, um zu entscheiden, ob eine bestimmte Interaktion zugelassen, überwacht, überprüft oder blockiert werden sollte.
Von der Erkennung zur Entscheidungsfindung in Echtzeit
Die Erkennung von Bots bleibt entscheidend. Doch selbst eine perfekte Identifizierung von Bots würde dieses Problem allein nicht lösen.
Der nächste Schritt besteht darin, in Echtzeit Entscheidungen auf Grundlage von Identität, Verhalten und Absicht zu treffen. Dazu muss nachvollzogen werden, wer oder was im Laufe der Zeit mit einer Anwendung interagiert. Außerdem müssen der Verhaltenskontext über aktive Sitzungen hinweg aufrechterhalten, eine dauerhafte Geräteidentität etabliert und auffällige Aktivitäten über mehrere Konten hinweg miteinander verknüpft werden.
Mit anderen Worten: Die Lösung besteht nicht einfach in einer besseren punktuellen Erkennung, sondern in besseren Entscheidungen.
Das ist eine wichtige Weiterentwicklung im Bot-Management, denn Automatisierung wird zunehmend zu einem festen Bestandteil des digitalen Geschäftsalltags. Da autonome Agenten immer häufiger im Auftrag von Menschen suchen, einkaufen, buchen und Transaktionen durchführen, können Unternehmen nicht mehr jede automatisierte Interaktion pauschal als etwas betrachten, das unterbunden werden muss. Sie müssen vertrauenswürdige Automatisierung von bösartigen Aktivitäten unterscheiden und angemessen darauf reagieren, ohne legitimen Kunden unnötige Hürden in den Weg zu legen.
Vertrauensentscheidungen im Zeitalter autonomer Systeme treffen
In meiner Session auf dem F5 Post-Mythos Security Summit erläutere ich, wie sich F5 Distributed Cloud Bot Defense weiterentwickelt, um den Anforderungen dieses Umfelds gerecht zu werden, unter anderem durch die Erkennung agentenbasierter KI und Geräteintelligenz. Außerdem werde ich darauf eingehen, wie dauerhafte Geräteidentitäten, Verhaltenskontext und kontenübergreifende Beziehungen Sicherheits- und Betrugsteams dabei unterstützen können, Vertrauensentscheidungen in Echtzeit zu treffen, und wie neue Ansätze für die Identität von Agenten Unternehmen helfen können, legitime KI-gesteuerte Interaktionen zuzulassen und zugleich angemessen auf Missbrauch zu reagieren. Da KI-Agenten sowohl über APIs als auch über Webseiten agieren, arbeitet F5 Distributed Cloud Bot Defense gemeinsam mit F5 Distributed Cloud API Security auf der F5 Application Delivery and Security Platform, sodass Vertrauensentscheidungen jede Interaktion begleiten – unabhängig davon, wo sie stattfindet.
Die Bot-Erkennung löste ein wichtiges Problem, als sich automatisierte Skripte noch leichter von menschlichen Aktivitäten unterscheiden ließen. Agentische KI verändert diese Ausgangslage.
Im Zeitalter der Autonomie werden nicht die Unternehmen erfolgreich sein, die die meisten Bots blockieren, sondern diejenigen, die wissen, welchen Interaktionen sie vertrauen können, und auf Grundlage dieser Entscheidungen in Echtzeit handeln.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, sehen Sie sich unbedingt meinen Vortrag auf dem F5 Post-Mythos Security Summit an.
Um mehr über die Technologie zu erfahren, mit der F5 der Bedrohung durch den böswilligen Einsatz agentischer KI begegnet, lesen Sie unseren technischen Artikel.
Über den Autor
Ähnliche Blogbeiträge
Vier Gründe, warum Sie den F5 Post-Mythos Security Summit nicht verpassen sollten
Holen Sie sich Expertenrat, um Ihre Apps, APIs und Modelle in der Post-Mythos-Welt zu schützen.
Von einer App zu einer Flotte von KI-Agenten: Ein 90-Tage-Framework für KI-Sicherheit
Vermeiden Sie den kostspieligen Ansatz „Erst bereitstellen, später absichern“ – mit einem umfassenden Framework zum Schutz von KI-Modellen, Anwendungen und autonomen Agenten.
Fünf Stufen antifragiler Cyberresilienz verwandeln Praxis in Ergebnisse
Erfahren Sie, wie fünf Stufen antifragiler Resilienz Störungen in adaptive Verhaltensweisen überführen, die Ausfälle begrenzen und hybride Multicloud-Architekturen stärken.
Warum Ihre KI-Richtlinien, Governance und Leitplanken nicht warten können
KI-Richtlinien und -Governance dürfen nicht länger als reine Formalitäten oder Zukunftsthemen betrachtet werden. Sie müssen durch praktische, durchsetzbare Leitplanken ergänzt werden.
Wenn „privat“ nicht privat ist: Wie ChatGPT-Unterhaltungen öffentlich wurden
KI verändert die Arbeitsabläufe in Unternehmen, doch eine übersehene Einstellung hat bereits Tausende vertraulicher Unterhaltungen öffentlich zugänglich gemacht
KI-Nutzung verstehen: Warum Unternehmen Transparenz brauchen
Anstatt einen zu laxen oder zu strengen Ansatz zu verfolgen, können Unternehmen durch mehr Transparenz bei der KI-Nutzung fundierte und durchsetzbare Entscheidungen treffen.