Ping Identity Universal Services: Kontinuierlicher Vertrauensschutz gegen KI-getriebenen Betrug im Enterprise-Identity-Management

Einleitung

Mit den Universal Services stellt Ping Identity einen neuen Ansatz vor, um Vertrauen in digitalen Interaktionen nicht mehr nur im Moment des Logins, sondern kontinuierlich über den gesamten Nutzerlebenszyklus hinweg zu bewerten und zu schützen. Auslöser sind KI-getriebene Betrugsformen wie Deepfake-Identitäten, synthetische Konten und hochgradig automatisierte Social-Engineering-Kampagnen.

Für Unternehmen mit komplexen, oft historisch gewachsenen Multi-Provider-Identity-Landschaften ist dies mehr als ein weiteres Produktfeature: Es ist ein Architekturvorschlag, wie sich Identitätssicherheit, Betrugserkennung und Zero-Trust-Prinzipien in einer konsistenten Steuerungsebene zusammenführen lassen – ohne einen disruptiven Austausch bestehender Systeme.

Kontext: Was hat Ping Identity angekündigt?

Die Kernidee der Universal Services

Am 20. Januar 2026 hat Ping Identity seine Universal Services vorgestellt – eine Sammlung von Identitätsdiensten, die als zentrale Vertrauens- und Kontrollschicht über bestehende Identity-Provider gelegt werden. Ziel ist es, über Kunden‑, Workforce‑, Partner‑ und nicht-menschliche Identitäten hinweg einen gemeinsamen Rahmen für verified trust zu schaffen.

Statt Vertrauen nur einmal beim Login zu prüfen, ermöglichen die Universal Services:

• die kontinuierliche Bewertung von Identitäten über alle Interaktionen hinweg,

• das erneute Verifizieren bei risikoreichen Aktionen (z. B. Zahlungsfreigaben, Rollenänderungen, Recovery),

• die dynamische Anpassung von Sicherheitsmaßnahmen, wenn sich das Risiko ändert.

Ausgangslage: KI-getriebener Betrug und fragmentierte Identitätslandschaften

Die Ankündigung adressiert zwei Entwicklungslinien, die sich derzeit in vielen Organisationen überschneiden:

1. Zunehmend KI-gestützte Angriffe

- Deepfake-Video- oder Sprachmanipulation in KYC- und Remote-Ident-Workflows,

- synthetische Identitäten, die aus echten und generierten Daten zusammengesetzt werden,

- automatisierte Social-Engineering-Kampagnen, die generative KI nutzen, um extrem glaubwürdige E-Mails, Chats oder Support-Interaktionen in großer Zahl zu produzieren.

1. Heterogene Multi-Provider-Umgebungen

- paralleler Einsatz von AD/Entra ID, Okta, Ping, kundenspezifischen IAM-Lösungen, CIAM-Plattformen und Legacy-Systemen,

- unterschiedliche Policy-Engines, Risiko-Scoring-Methoden und Betrugserkennungsmechanismen in einzelnen Applikationen,

- geringe Bereitschaft, funktionierende, aber fragmentierte Systeme zugunsten einer einzigen Plattform zu ersetzen.

Ping positioniert die Universal Services explizit als übergreifende Schicht, die:

• ohne „Rip-and-Replace“ bestehender Identity-Provider auskommt,

• über Standardprotokolle und APIs integriert,

• Policy-, Risiko- und Betrugslogik in einem zentralen Control Plane bündelt.

Detaillierte Analyse: Architektur, Funktionen und sicherheitstechnische Wirkung

Von einmaliger Authentifizierung zu kontinuierlichem Vertrauen

Traditionelle IAM-Ansätze konzentrieren sich auf einen Zeitpunkt: die Authentifizierung. Ist diese erfolgreich, wird Vertrauen oft implizit über die gesamte Session hinweg angenommen. In einer Welt mit KI-basierten Angriffen ist dieses Modell zunehmend angreifbar.

Universal Services verschieben den Fokus von „Authentication“ zu „Continuous Trust“:

• Vor dem Zugriff:

Identitätsverifikation (z. B. Dokumentenprüfung, Biometrics, Device-Bindung) und Risikobewertung (IP-Reputation, Device-Fingerprint, Behavioral Signals) werden genutzt, um festzulegen, ob und wie ein Nutzer einsteigen darf.

• Während kritischer Aktionen:

Bei High-Value- oder High-Risk-Transaktionen können erneute Verifikationen erzwungen werden, etwa durch Zero-Knowledge-Biometrics (über die Keyless-Technologie) oder zusätzliche Faktoren, ohne den kompletten Flow abzubrechen.

• Bei Änderung der Risikolage:

Erkennt das System signifikante Veränderungen – etwa neue Geolokation, anomales Klick- oder Transaktionsverhalten, ungewöhnliche API-Nutzung – kann es adaptiv reagieren: Session heraufstufen, zusätzliche Kontrollen anfordern oder transaktionale Freigaben blockieren.

Einheitliche Policy- und Risiko-Engine über Identitätssysteme hinweg

Ein wesentliches Merkmal ist die Fähigkeit, Policies zentral zu definieren und über verschiedene Identity-Provider und Anwendungen hinweg einheitlich durchzusetzen:

• Zentralisierte Policies:

Geschäftsregeln lassen sich an einer Stelle formulieren, z. B.:

- „Alle Transaktionen > 10.000 € von neuen Geräten erfordern biometrische Re-Verifikation.“

- „Passwort-Reset-Anfragen über das Callcenter aus Hochrisikoländern müssen durch einen Out-of-Band-Kanal bestätigt werden.“

• Konsistente Risikomodelle:

Statt proprietärer Risiko-Scoring-Logiken pro Applikation nutzen Unternehmen eine gemeinsame Engine, die Signale aus:

- Identity-Verifikation,

- Zero-knowledge-Biometrics,

- Fraud-Detection-Systemen,

- Device-Fingerprinting,

- Threat-Intelligence

zusammenführt.

• Orchestrierung über heterogene Systeme:

Die Universal Services steuern Abläufe über API-Aufrufe und Konnektoren, so dass beispielsweise:

- ein Workforce-Login über Microsoft Entra ID,

- ein Kundenlogin über eine CIAM-Lösung,

- sowie Maschinenidentitäten in einer API-Gateway-Schicht

denselben Richtlinien und Risikoregeln unterworfen werden.

Integration von Zero-Knowledge-Biometrics

Mit Abschluss der Keyless-Übernahme Anfang Januar 2026 hat Ping Identity Zero-Knowledge-Biometrics in sein Portfolio aufgenommen. Die Technologie zeichnet sich insbesondere durch folgende Eigenschaften aus:

• Re-Verifikation in wenigen hundert Millisekunden mit einem Blick oder kurzen Scan,

• keine speicherbaren Roh-Biometriedaten, da nur kryptografisch geschützte Ableitungen genutzt werden,

• Device-Unabhängigkeit, also nutzbar auch in Szenarien ohne dediziertes Hardware-Token oder spezifisches Endgerät.

In Kombination mit den Universal Services ergibt sich ein starker Hebel gegen KI-gestütztes Spoofing:

• Deepfake-Videofeeds oder gestohlene Selfies verlieren an Wert, wenn die biometrische Challenge kryptografisch gebunden und serverseitig verifiziert wird.

• Wiederholte, schnelle Re-Verifikationen werden praxistauglich – etwa bei besonders sensiblen Workflows (z. B. Freigabe hoher Zahlungsbeträge, Änderung von Sicherheitsparametern, Zugriff auf vertrauliche Quellcodes).

Unterstützung für nicht-menschliche und AI-Identitäten

Bemerkenswert ist, dass Ping die Universal Services nicht nur für Mensch-zu-System-Interaktionen positioniert, sondern explizit auch für nicht-menschliche Identitäten und AI-Agents:

• Service-Accounts, Bots, Skripte und Microservices,

• agentische KI-Systeme, die z. B. automatisiert Zahlungen auslösen, Verträge prüfen oder Supportfälle bearbeiten.

Gerade hier besteht ein wachsendes Risiko:

• kompromittierte API-Schlüssel können zu massiven Datenabflüssen führen,

• unzureichend gesteuerte AI-Agents könnten unbeabsichtigt Geschäftslogik missbrauchen,

• Angreifer könnten sich als legitime Agenten ausgeben.

Die Universal Services fungieren als gemeinsamer Orchestrierungs- und Kontroll-Layer, der menschliche und maschinelle Identitäten gleich behandelt: registriert, authentifiziert, autorisiert und laufend überwacht.

Praktische Beispiele und realweltliche Implikationen

Beispiel 1: Customer-Login, Payment und Chargeback-Fraud

Ein E‑Commerce- oder Fintech-Unternehmen betreibt:

• ein webbasiertes Kundenportal,

• eine Mobile App,

• einen Payment-Service mit wiederkehrenden Abbuchungen,

• ein Callcenter für Support und Rückbuchungen.

Bisherige Situation:

• Unterschiedliche Login-Mechanismen (Social Login, E-Mail+Passwort, SSO),

• Insellösungen für 3D Secure, Fraud-Scoring im Payment und rudimentäre Callcenter-Authentifizierung,

• generative Phishing-Mails führen zu kompromittierten Konten, Angreifer initiieren betrügerische Zahlungen oder manipulieren Kontodaten.

Mit Universal Services:

1. Onboarding

- Neue Nutzer durchlaufen eine risikobasierte Prüfung mit ggf. Identitätsverifikation (Dokumente, Selfie, ggf. Partnerlösungen via Orchestrierung).

- Ergebnis: verifizierte Identität plus initiales Risikoprofil.

1. Login & Session Management

- Login-Erlebnis weiterhin in Web/App wie gewohnt, aber Risiko-Scoring und Policies liegen zentral.

- Anomale Logins (ungewöhnliche Geolokation, Device-Wechsel, Tor/VPN-Pattern) lösen stärkere Authentifizierung oder Blockierung aus.

1. Zahlungsfreigaben & kritische Änderungen

- Höhere Beträge, Änderung von Bankverbindungen oder Card-on-File-Updates erfordern eine Zero-Knowledge-betriebene biometrische Re-Verifikation.

- KI-gestützte Betrugsversuche via Social Engineering scheitern eher, da Angreifer die biometrische Challenge schwerer bestehen.

1. Chargeback- und Dispute-Management

- Einheitliche Protokolle, wann, wo und wie die Identität verifiziert wurde, erleichtern die Argumentation gegenüber Banken und Schemes.

Ergebnis: weniger Account-Takeovers, geringere Fraud- und Chargeback-Quoten, gleichzeitig ein konsistentes, adaptives Nutzererlebnis.

Beispiel 2: Workforce-Zugriffe in einer Multi-Cloud-Umgebung

Ein globaler Konzern nutzt:

• unterschiedliche Identity-Systeme in Regionen (AD/Entra ID, Ping, Okta),

• mehrere SaaS-Applikationen (HR, CRM, ERP, Collaboration),

• Remote Work, BYOD und externe Partner.

Herausforderungen:

• Uneinheitliche Policies für VPN, Admin-Zugriffe, Remote-Access,

• verschiedene MFA-Lösungen, teils SMS-basiert, teils App-basiert,

• hohe Belastung des Helpdesks durch Passwort-Resets und Recovery-Fälle.

Mit Universal Services:

• Zentrales Policy-Framework für alle Zugriffe, unabhängig vom lokalen Identity-Provider.

• Risikobasierte Stufung: Office-Logins aus bekannten Netzen mit geringem Risiko vs. Admin-Aktionen oder Zugriff auf Produktionssysteme mit starker Re-Verifikation.

• Helpdesk-Absicherung: Jede telefonische Wiederherstellung oder Rollenänderung erfordert eine vom Universal-Services-Layer orchestrierte, starke Identitätsprüfung (z. B. biometrische Challenge über einen zweiten Kanal).

Ergebnis: konsistente Zero-Trust-Umsetzung über Regionen und Provider hinweg, weniger Missbrauch durch kompromittierte Credentials und reduzierte Supportkosten.

Beispiel 3: AI-Agenten mit Finanz- und Datenzugriff

Ein Unternehmen führt agentische KI-Systeme ein, die:

• Rechnungen prüfen und Zahlungen vorbereiten,

• interne Wissensdatenbanken durchsuchen,

• Kundenanfragen autonom beantworten und Workflows im CRM auslösen.

Risiken:

• unkontrollierte Aktionen von Agents mit weitreichenden Rechten,

• unklare Nachvollziehbarkeit („Wer“ hat was entschieden? Mensch oder Agent?),

• mögliche Kompromittierung oder Imitation von Agenten durch Angreifer.

Mit Universal Services:

• Jeder Agent bekommt eine eindeutige Identität und Policy-Zuordnung.

• Aktionen von Agenten unterliegen denselben Risiko- und Autorisierungsregeln wie menschliche Accounts.

• Sensible Aktionen (z. B. das Auslösen einer Zahlung über definierte Schwellen) können eine menschliche Freigabe erzwingen.

Damit wird ein Rahmen geschaffen, in dem Unternehmen AI-Agents produktiv nutzen können, ohne auf grundlegende Governance und Kontrollierbarkeit zu verzichten.

Business-Relevanz: Was Unternehmen jetzt tun sollten

1. Identity- und Fraud-Strategie konsolidieren

Viele Organisationen behandeln Identity Security und Fraud Prevention noch getrennt:

• IAM-Teams kümmern sich um SSO, MFA, Provisionierung,

• Fraud-Teams um Transaktionsbetrug, KYC, Anomalie-Erkennung.

Die Universal Services von Ping spiegeln einen Markttrend wider: Identität, Risiko und Betrugsprävention wachsen zu einem gemeinsamen Steuerungsthema zusammen.

Empfehlung:

• Governance-Strukturen prüfen und gegebenenfalls eine gemeinsame Verantwortlichkeit („Head of Digital Trust“, „Identity & Fraud Platform Owner“) etablieren.

• Roadmaps von IAM- und Fraud-Systemen aufeinander abstimmen.

2. Zero Trust praktisch denken – jenseits des Logins

Zero Trust wird häufig als abstraktes Prinzip verstanden. Universal Services liefern eine praktikable Umsetzungsebene:

• kontinuierliche Identitätsprüfung,

• kontext- und risikobasierte Zugriffskontrollen,

• zentrale Policies, die über Systeme hinweg gelten.

Unternehmen sollten ihre Zero-Trust-Programme daran messen, inwieweit:

• High-Risk-Workflows heute tatsächlich zusätzliche Vertrauensprüfungen enthalten,

• bestehende IAM- und Fraud-Systeme integrierbar sind,

• einheitliche Risikomodelle existieren.

3. Multi-Provider-Realität akzeptieren und gezielt überlagern

Vollkonsolidierung auf einen Identity-Provider ist in vielen Konzernen politisch, operativ oder regulatorisch schwer umsetzbar. Der Ansatz von Ping zeigt eine Alternative:

• bestehende Systeme werden nicht ersetzt, sondern gelenkt,

• Policies und Risiko werden darüber gelegt,

• Modernisierung erfolgt schrittweise.

CIOs und CISOs sollten prüfen, ob ein solches Meta-Layer-Modell die Komplexität ihrer Landschaft reduziert, ohne neue Silos zu erzeugen.

4. Privacy-preserving Biometrics strategisch bewerten

Die Kombination aus Zero-Knowledge-Biometrics und Universal Services illustriert einen Trend:

• starke biometrische Verfahren müssen nicht zwangsläufig in einen Konflikt mit Datenschutz geraten,

• wenn Biometriedaten kryptografisch geschützt und nicht rekonstruiert werden können,

• und wenn biometrische Re-Verifikation kontextsensitiv und nutzerfreundlich eingesetzt wird.

Unternehmen sollten:

• rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen (u. a. DSGVO, eIDAS 2.0, Branchenregulierung) prüfen,

• Evaluierungen für datenschutzfreundliche biometrische Verfahren planen,

• Use Cases identifizieren, in denen klassische MFA-Verfahren zu schwach oder zu unkomfortabel sind.

5. AI-Risiken in Identity- und Sicherheitsarchitekturen verankern

Die Ping-Ankündigung macht deutlich: KI ist nicht nur ein Innovationsthema, sondern ein Angriffsvektor.

Konkrete Schritte:

• Bedrohungsmodelle aktualisieren (Deepfakes, synthetische Identitäten, AI-gestützte Social Engineering),

• Test-Szenarien für KI-getriebene Betrugsversuche in Red-Teaming- und Blue-Teaming-Übungen integrieren,

• Evaluieren, wie Universal-Services-ähnliche Konzepte oder Produkte bestehende Lücken schließen können.

Fazit: Identität als kontinuierliche Vertrauensschicht

Die Erweiterung der Ping-Identity-Plattform um Universal Services ist mehr als eine Produktneuerung. Sie steht exemplarisch für einen Wandel im Identity- und Sicherheitsverständnis großer Organisationen:

• Weg von punktueller Authentifizierung,

• hin zu kontinuierlicher, kontextsensitiver Vertrauensbewertung als gemeinsame Schicht über heterogenen Systemen.

Für Unternehmen, die sich mit KI-gestütztem Betrug, komplexen Multi-Provider-Landschaften und wachsenden Zero-Trust-Anforderungen auseinandersetzen, ergeben sich daraus handfeste Implikationen für Architektur, Governance und Technologie-Roadmaps.

Zentrale Takeaways für Entscheider

• Kontinuierliches Vertrauen statt einmaliger Authentifizierung: Universal Services verschieben den Fokus von Login-Sicherheit auf laufende Identitätsprüfung über den gesamten Nutzer- und Transaktionslebenszyklus.

• Zentrale Policy- und Risiko-Engine: Einheitliche Regeln und Risikomodelle über mehrere Identity-Provider hinweg reduzieren Fragmentierung und Inkonsistenzen.

• Stärkere Abwehr von KI-getriebenem Betrug: Die Kombination aus Risiko-Orchestrierung und Zero-Knowledge-Biometrics adressiert Deepfakes, synthetische Identitäten und automatisierte Account-Übernahmen.

• Unterstützung für menschliche und nicht-menschliche Identitäten: Universal Services schaffen eine gemeinsame Vertrauensschicht für Nutzer, Services und AI-Agents und ermöglichen damit kontrollierte Automatisierung.

• Pragmatischer Weg zu Zero Trust: Anstatt Identitätslandschaften zu ersetzen, können Unternehmen mit einem übergreifenden Control Plane Zero-Trust-Prinzipien schrittweise und systemübergreifend etablieren.

• Strategischer Handlungsbedarf jetzt: Organisationen sollten Identity-, Fraud- und AI-Strategien enger verzahnen, Governance-Strukturen anpassen und Evaluierungen entsprechender Vertrauensplattformen in ihre Roadmaps aufnehmen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was sind die Ping Identity Universal Services?

Die Ping Identity Universal Services sind eine zentrale Vertrauens- und Steuerungsschicht, die sich über bestehende Identity-Provider legt. Sie verbinden Identitäten, Risiko, Betrugsprävention und Autorisierung, um Vertrauen nicht nur beim Login, sondern kontinuierlich über den gesamten Nutzerlebenszyklus hinweg zu bewerten und zu steuern.

Wie helfen die Universal Services bei der Abwehr von KI-getriebenem Betrug wie Deepfakes und synthetischen Identitäten?

Die Universal Services kombinieren zentrale Risiko-Orchestrierung mit fortschrittlichen Verfahren wie Zero-Knowledge-Biometrics. Dadurch können Deepfakes, synthetische Identitäten und automatisierte Account-Übernahmen schwerer erfolgreich sein, weil risikobasierte Re‑Verifikationen und starke Identitätsprüfungen an kritischen Punkten im Workflow erzwungen werden.

Wie funktionieren kontinuierliches Vertrauen und risikobasierte Zugriffskontrollen in diesem Ansatz?

Statt Vertrauen nur einmal beim Login zu prüfen, bewerten die Universal Services Identitäten laufend anhand von Kontextsignalen wie Gerät, Geolokation und Nutzerverhalten. Bei erhöhtem Risiko werden Sicherheitsmaßnahmen dynamisch angepasst, etwa durch zusätzliche Faktoren, biometrische Re‑Verifikation oder das Blockieren bestimmter Aktionen.

Was ist der Unterschied zwischen herkömmlichem IAM und dem Universal-Services-Ansatz von Ping Identity?

Klassische IAM-Lösungen fokussieren sich meist auf Authentifizierung und Autorisierung innerhalb eines einzelnen Identity-Providers. Die Universal Services hingegen legen sich als Meta-Layer über mehrere Provider, vereinheitlichen Policies und Risikomodelle und ermöglichen eine konsistente Zero‑Trust-Umsetzung über Kunden-, Workforce-, Partner- und Maschinenidentitäten hinweg.

Welche Rolle spielen Zero-Knowledge-Biometrics im Zusammenspiel mit den Universal Services?

Zero-Knowledge-Biometrics ermöglichen schnelle, wiederholbare biometrische Re‑Verifikationen, ohne dass Roh-Biometriedaten speicherbar oder rekonstruierbar sind. In Kombination mit den Universal Services lassen sich so besonders sensible Aktionen, etwa hohe Zahlungsfreigaben oder Admin-Änderungen, durch datenschutzfreundliche, starke Identitätsprüfungen absichern.

Wie unterstützen die Universal Services nicht-menschliche Identitäten und AI-Agents?

Die Universal Services behandeln Bots, Service-Accounts, Microservices und AI-Agents als gleichberechtigte Identitäten mit klaren Policies und Risiko-Regeln. Aktionen dieser Entitäten werden zentral registriert, autorisiert und überwacht, sodass sensible Schritte bei Bedarf eine menschliche Freigabe erfordern und Missbrauch von Agenten oder API-Schlüsseln reduziert wird.

Was sollten Unternehmen jetzt konkret tun, um von Ping Identity Universal Services zu profitieren?

Unternehmen sollten ihre Identity-, Fraud- und AI-Strategien zusammenführen und Governance-Strukturen für „Digital Trust“ definieren. Praktisch empfiehlt es sich, Zero‑Trust-Anforderungen zu analysieren, Integrationspotenziale in der bestehenden Multi-Provider-Landschaft zu prüfen und priorisierte Use Cases für kontinuierliche Vertrauensprüfungen und biometrische Re‑Verifikation zu identifizieren.