Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) integrieren künstliche Intelligenz (KI) rasch in den Betrieb und gehen dabei über traditionelle Unternehmensanwendungen hinaus. Von intelligenten Assistenten im Einzelhandel bis hin zu prädiktiven Analysen im Gesundheitswesen wird KI mittlerweile in Ladengeschäften, Kliniken, Lagerhäusern und Außenbüros eingesetzt. Dabei geht es nicht nur um die Einführung von KI; Es geht darum, wo die KI läuft. Der Trend geht dahin, Arbeitslasten von zentralisierten Rechenzentren an den „Edge“ zu verlagern – die physischen Orte, an denen gearbeitet wird und Kunden interagieren.
Diese Dezentralisierung verspricht schnellere Erkenntnisse, zuverlässigere Abläufe und eine größere Reaktionsfähigkeit. Allerdings verändern sich dadurch auch die Anforderungen an die Netzwerkinfrastruktur grundlegend. Edge-Standorte erfordern eine konsistente Bandbreite, Echtzeit-Datenpfade und lokale Verarbeitungsfunktionen und sind nicht ständig auf die Cloud angewiesen. Das Kernproblem besteht darin, dass die Sicherheit oft hinter der Konnektivität zurückbleibt, da Unternehmen sich beeilen, KI-Lösungen bereitzustellen.
Warum der Wechsel zu Edge AI?
Unternehmen verlagern KI aus drei Hauptgründen an die Edge:
- Reaktionsfähigkeit in Echtzeit: Manche Entscheidungen tolerieren keine Cloud-Latenz. Das Identifizieren von Artikeln in Regalen, das Erkennen medizinischer Anomalien oder das Erkennen von Sicherheitsrisiken erfordert sofortiges Handeln.
- Belastbarkeit und Datenschutz: Durch die lokale Speicherung der Daten wird die Abhängigkeit von zentralisierten Systemen verringert, Ausfallzeiten minimiert und die Datensouveränität gewahrt. Dies ist besonders wichtig für die Compliance und den Umgang mit sensiblen Informationen.
- Mobilität und Bereitstellungsgeschwindigkeit: KMU mit verteilten Abläufen (Remote-Teams, Pop-up-Standorte, saisonale Hubs) benötigen eine schnelle Bereitstellung von KI-Tools, ohne auf den Aufbau komplexer Infrastrukturen warten zu müssen. Drahtlose Konnektivität, einschließlich 5G, ermöglicht diese Flexibilität.
Die wachsende Sicherheitslücke
Da die Konnektivität schneller wächst als die Sicherheit, entstehen Schwachstellen. Unternehmen setzen möglicherweise KI-fähige Kameras oder Sensoren ein, ohne klare Sicherheitsrichtlinien festzulegen. Kliniken könnten mobile Geräte mit unzureichender Verkehrssegmentierung einführen und Lagerhäuser könnten auf nicht übereinstimmende WLAN-, Kabel- und Mobilfunkverbindungen angewiesen sein, die für KI-gesteuerte Abläufe schlecht gerüstet sind. Jeder Edge-Standort wird praktisch zu einem kleinen, nicht überwachten Rechenzentrum.
Die Angriffsfläche vergrößert sich dramatisch. In einem Einzelhandelsgeschäft könnten Kameras, Sensoren, POS-Systeme und Personalgeräte denselben Zugangspunkt teilen. Eine Klinik könnte gleichzeitig Diagnosetools, Tablets und Videokonsultationen einsetzen. Eine Fertigungshalle könnte Robotik, Sensoren und Analyseplattformen kombinieren … alle miteinander verbunden und mit minimaler Sicherheitsüberwachung.
Zero Trust: Eine Notwendigkeit am Rande
Das traditionelle „Inside“-Netzwerkkonzept bricht zusammen, wenn KI über mehrere Standorte verteilt ist. Jedes Geschäft, jede Klinik oder jeder Außendienststandort wird zu seiner eigenen Mikroumgebung. Zero Trust bietet einen Rahmen zur Bewältigung dieser Komplexität, indem die Identität statt des Standorts überprüft, Benutzer und Geräte kontinuierlich authentifiziert und der Zugriff segmentiert wird, um im Falle eines Verstoßes die seitliche Bewegung einzuschränken.
Zero Trust am Edge bedeutet:
- Der Zugriff wird basierend darauf gewährt, wer ein Benutzer oder Gerät ist, nicht wo es sich befindet.
- Vertrauen ist nicht dauerhaft; Die Authentifizierung wird kontinuierlich neu bewertet.
- Die Segmentierung verhindert, dass Angreifer sich frei zwischen Systemen bewegen können.
Dieser Ansatz ist von entscheidender Bedeutung, da auf vielen Edge-Geräten herkömmliche Sicherheitssoftware nicht ausgeführt werden kann. Sichere mobile Konnektivität und SIM-basierte Identitätsüberprüfung helfen bei der Authentifizierung von IoT-Geräten, 5G-Routern und Sensoren, die IT-Teams sonst möglicherweise übersehen würden.
Standardmäßig sichere Netzwerke: Die Zukunft der KI am Edge
Ein bedeutender architektonischer Wandel ist im Gange: Netzwerke, die von Anfang an mit integrierter Authentifizierung, Segmentierung und Überwachung ausgestattet sind. Anstatt die Sicherheit über die Konnektivität zu legen, werden beide zusammengeführt. Lösungen wie die SASE-Plattform von T-Mobile for Business (unterstützt von Palo Alto Networks Prisma SASE 5G) veranschaulichen diesen Ansatz und vereinen sicheren Zugriff mit Konnektivität in einem einzigen, über die Cloud bereitgestellten Dienst. Private Access bietet Zugriff mit den geringsten Privilegien, und T-SIMsecure authentifiziert Geräte auf der SIM-Ebene und ermöglicht so die automatische Überprüfung von IoT-Sensoren und 5G-Routern.
Die Entwicklung der KI-gestützten Sicherheit
In Zukunft wird KI nicht nur am Rande laufen, sondern ihn auch aktiv sichern. Selbstheilende Netzwerke und adaptive Richtlinien-Engines optimieren den Datenverkehr, passen die Segmentierung automatisch an und erkennen standortspezifische Anomalien. Unternehmen, die jetzt ihre Konnektivitäts- und Sicherheitsgrundlagen modernisieren, sind am besten in der Lage, KI sicher und zuverlässig zu skalieren.
Unternehmen müssen der Integration von Netzwerksicherheit und KI-Bereitstellung Priorität einräumen. Die Kluft zwischen Konnektivität und Sicherheit wird kleiner, aber proaktive Maßnahmen sind zum Schutz vor neuen Bedrohungen in einer dezentralen KI-Landschaft unerlässlich.
