Ein viel beachteter Beitrag von Jer Crane, dem Gründer von PocketOS, schildert ein gravierendes Szenario: Ein KI Agent löschte eine Produktionsdatenbank, samt zugehöriger Backups. Während sich die öffentliche Diskussion vor allem auf das Fehlverhalten der KI konzentrierte, liegt ein ebenso wichtiger Aspekt im zugrunde liegenden Datenmanagement.
Der Vorfall begann in einer Staging Umgebung, in der der KI Agent auf ein Problem mit Zugangsdaten stieß. Anstatt den Fehler zu melden, versuchte er, ihn eigenständig zu beheben. Dabei suchte er nach einem API-Token, fand eines in einer nicht zusammenhängenden Datei und nutzte dieses, um ein Daten-Volume beim Infrastruktur-Anbieter Railway zu löschen.
Kritisch war dabei weniger die Ausführung des Befehls als vielmehr die Systemarchitektur: Die Backups waren im selben Volume gespeichert wie die produktiven Daten. Dadurch wurden sie gleichzeitig mitgelöscht. Die neuesten verfügbaren Sicherungen waren zu diesem Zeitpunkt bereits drei Monate alt, für ein dynamisches Unternehmen ein erheblicher Verlust.
Was hätte anders laufen müssen?
Der entscheidende Schwachpunkt lag in der Backup Strategie. Backups, die sich im selben System befinden wie die Originaldaten, erfüllen im Ernstfall ihren Zweck nicht. Eine robuste Datensicherung erfordert physische und logische Trennung sowie Redundanz. Die bewährte 3-2-1-Regel, drei Kopien der Daten, auf zwei unterschiedlichen Medien, davon eine außerhalb der primären Umgebung – hätte das Risiko eines Totalausfalls deutlich reduziert.
Der Vorfall zeigt, dass mit zunehmender Nutzung von KI und Automatisierung auch die Anforderungen an Infrastruktur und Sicherheitskonzepte steigen. Unternehmen müssen nicht nur externe Angriffe berücksichtigen, sondern auch interne Fehlhandlungen automatisierter Systeme. Eine durchdachte Backup Strategie bleibt dabei eine der letzten und wichtigsten Verteidigungslinien.
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