Was sind die Hauptarten von KI-unterstützten Cyberangriffen und Betrügereien?

Wie kann KI in Cyber-Angriffen eingesetzt werden?

Um KI-unterstützte Angriffe zu verstehen, sollten Sie in Begriffen einer End-to-End-„Angriffspipeline“ denken. KI ersetzt keinen Zugang, keine Infrastruktur oder keine Handwerkskunst, aber sie reduziert Reibung in jedem Schritt von KI und Cyberkriminalität:

• Aufklärung und Profilierung. Angreifer sammeln und fassen Open-Source-Intelligenz (OSINT) zusammen, um verstreute Daten in Zielprofile zu verwandeln: wer Rechnungen genehmigt, welche Anbieter Sie nutzen, welchen Technologiestack Sie erwähnen und welche Geschäftserereignisse (Audits, Erneuerungen, Reisen) ausnutzbare Dringlichkeit schaffen.
• Vorwand-und Konversationsmanagement. LLMs generieren glaubhafte E-Mails, Chatnachrichten und Anrufskripte, einschließlich realistischer Thread-Ergebnisse („Re: Ticket von letzter Woche“), höflicher Dringlichkeit und Stilimitation. Sie machen auch schnelle Iterationen einfach – Angreifer können Dutzende von Varianten erstellen, um zu sehen, welche einen Filter passieren oder einen Empfänger überzeugen.
• Malware, Tools und „Kleber-Code“. KI kann das Schreiben von Skripten (PowerShell, JavaScript), Makrologik und einfachen Ladewerkzeugen beschleunigen, insbesondere das wiederholte „Zusammenfügen“, das LOLBins, Downloads und Persistenzschritte verbindet. Sophos kennzeichnet ausdrücklich böswillige Anwendungsfälle wie das Generieren von Phishing-E-Mails und dem Aufbau von Malware.
• Umgehung und betriebliche Geschwindigkeit. Generative Werkzeuge können Text umschreiben, um keyword-basierte Verteidigungen zu umgehen, Dokumentlayouts ändern und Köderinhalte erzeugen. Während der Ausführung brechen sich Angreifer oft ihren Weg durch Sperren: Falls ein Befehl fehlschlägt, kann ki-unterstützte Fehlersuche Alternativen vorschlagen, was die Zeit verkürzt, die Verteidiger haben, um die Aktivität einzudämmen.
• Skalierung von Ausbeutung und Priorisierung. Automatisierung kann nach exponierten Diensten scannen, Ziele bewerten und Folgeaktionen einreihen, sobald ein Halt existiert. KI kann auch Sicherheitslückenberichte zusammenfassen oder dabei helfen, öffentliche Exploit-Codes an den Stack eines Opfers anzupassen, um „bekannte Probleme“ schneller zu kompromittieren.
• Post-Exploitation und Exfiltration. KI kann bei der Bewertung von Dateifreigaben helfen (was wertvoll ist, was sensibel ist), Exfiltrationsskripte entwerfen und Erpressungsnotizen generieren, die auf die Schmerzpunkte einer Industrie zugeschnitten sind.

Um sich gegen KI-unterstützte Angriffe zu verteidigen, können Sicherheitsteams die Pipeline an mehreren Punkten unterbrechen, einschließlich der schnellen Patch-Sicherung von internetseitigen Systemen, der Reduzierung des Aufklärungswerts (Einschränkung überflüssiger öffentlicher Details), der Stärkung der Identitätsverifizierung für risikoreiche Anfragen und der Einschränkung von Ausführungspfaden (Makros, Skripte, nicht signierte Binärdateien). Fortinet empfiehlt Verhaltensanalysen/UEBA als Ansatz, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, wenn Signaturen und IOCs nicht ausreichen.

Ein nützlicher Gedanke ist „annehmen, die Nachricht ist perfekt.“ Wenn Sie annehmen, dass Grammatik und Ton keinen Hinweis geben, investieren Sie in Kontrollen, die immer noch funktionieren: Authentifizierung, Autorisierung und Ausführungseinschränkungen. Behandeln Sie KI als Multiplikator der Geschwindigkeit von Angreifern, nicht als neue Form des Zugriffs.

Betrieblich sollten Verteidiger mit mehr „Hands-on-Keyboard“-Momenten rechnen, die wie normale Admin-Aktivitäten aussehen. Robustes Logging über Identität, E-Mail und Endpunkt-Scripting-Umgebungen offenbart kritische Aktivitäten, einschließlich OAuth-Zustimmungsmissbrauch, anomale PowerShell-Ausführung, Persistenzmechanismen und ausgehende Daten-Exfiltration. Zentralisierte Korrelation macht Angreiferverhaltensmuster sichtbar.

Wie kann ich vermeiden, auf einen KI-unterstützten Betrug hereinzufallen?

Das Vermeiden von KI-unterstützten Betrügereien geht weniger darum, „KI zu erkennen“, als vielmehr um das Verhärten Ihrer Überprüfungsgewohnheiten, insbesondere wenn eine Nachricht dringend oder emotional aufgeladen ist. Das Schlüsselwort, das Sie im Sinn behalten sollten, ist KI und Cyber-Angriffe: Das Ziel des Angreifers ist es, gezielte Opfer zu bringen, zu zahlen, Anmeldeinformationen preiszugeben oder den Zugriff zu genehmigen. Die folgenden Schritte können hilfreich sein, um KI-basierte Betrügereien rechtzeitig zu erkennen und zu vermeiden:

1. Verlangsamen Sie hochriskante Aktionen. Erstellen Sie eine Regel: Jede Anfrage, die Geld, Anmeldedaten, MFA-Codes, Lohnänderungen, Geschenkkarten oder „Sicherheitsüberprüfungen“ betrifft, löst eine Pause aus. Betrüger verlassen sich auf Geschwindigkeit, um die Überprüfung zu überholen.
2. Überprüfen Sie über einen zweiten kontrollierten Kanal. Wenn eine E-Mail eine Zahlung verlangt, bestätigen Sie dies über eine bekannte Telefonnummer oder ein internes Ticket-System – nicht, indem Sie auf denselben Thread antworten. Bei Sprachanforderungen rufen Sie über eine Verzeichnisnummer zurück, nicht über die Nummer in der Nachricht.
3. Behandeln Sie „neue Anweisungen“ als verdächtig. Neue Bankkonten, neue Portale, neue WhatsApp-Nummern, „temporäre“ E-Mail-Adressen und Last-Minute-Anbieteränderungen sollten einen formellen Überprüfungsschritt und einen zweiten Genehmiger erfordern.
4. Verwenden Sie phishing-resistente Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA). Aktivieren Sie MFA überall, bevorzugen Sie jedoch Passkeys oder Hardware-Keys über SMS oder nur Push-Zustimmungen. Teilen Sie niemals einmalige Codes – echte Support-Teams benötigen sie nicht.
5. Verwenden Sie einen Passwort-Manager und einzigartige Passwörter. Die Wiederverwendung von Anmeldedaten ist ein Kernelement von KI-gesteuerten Angriffen, und Passwort-Manager machen einzigartige Anmeldedaten handhabbar.
6. Seien Sie streng mit Links und Anhängen. Geben Sie bekannte URLs manuell ein, vermeiden Sie unerwartete Archive/HTML/Makro-Dokumente und öffnen Sie notwendige Dateien in einer kontrollierten Umgebung (Ansichtsmodus, Sandbox oder nicht privilegiertes Gerät).
7. Suchen Sie nach Arbeitsflussmismatches, nicht nach Grammatik. KI kann fehlerfreies Schreiben erzeugen. Die Schlüsselfrage ist, ob die Anfrage erwarteten Prozessen, Genehmigungen und Tools folgt.
8. Reduzieren Sie, was Angreifer lernen können. Begrenzen Sie die öffentliche Exposition von Organigrammen, Rechnungsprozessen, persönlichen Kontaktinformationen und Reiseinformationen.
9. Üben Sie realistische Szenarien. Führen Sie Übungen für Deepfake-Audio-Anfragen, „Anbieter-Bankwechsel“-E-Mails und gefälschte Support-Chats durch. Messen Sie, wo Menschen zustimmen, und stimmen Sie die Verfahren ab.

Sophos stellt fest dass Automatisierung menschliche Fehler reduzieren kann, aber Menschen immer noch die endgültige Entscheidung über Zahlungen und die Offenlegung von Anmeldedaten treffen, sodass der Überprüfungsprozess „Bauchgefühl“ schlägt.

Wenn Sie ein Unternehmen sind, fügen Sie zwei organisatorische Gewohnheiten hinzu:

• Verdächtige Berichte an ein einziges Postfach oder eine Ticket-Warteschlange kennzeichnen und leiten;
• Veröffentlichen Sie ein einseitiges „Verifizierungs-Playbook“ für Finanzen, HR und Helpdesk. Das Ziel ist, Mehrdeutigkeit zu beseitigen, damit Menschen nicht unter Druck improvisieren.

Persönlich halten Sie Geräte und Browser aktuell und bevorzugen offizielle App-Stores und verifizierte Vertriebsportale. Wenn Sie aufgefordert werden, einen QR-Code zu scannen oder ein „Sicherheitsupdate“ zu installieren, behandeln Sie es als verdächtig, bis Sie die Anfrage über einen offiziellen Kanal überprüfen. Scam-Kits verwenden zunehmend QR-Codes, Kurzlinks und gefälschte Support-Nummern, um Sie aus der E-Mail zu bewegen, wo die Überprüfung einfacher ist.

KI in Phishing und Social Engineering

KI macht Phishing und Social Engineering gefährlicher, weil es drei Dinge verbessert, mit denen Angreifer historisch kämpften: Personalisierung, langliche Qualität, und Umfang. Deshalb fragen Verteidiger kontinuierlich, wie die KI für Cybersicherheit verbessert wird – sie wollen denselben Geschwindigkeitsvorteil für die Erkennung und Reaktion.

Was ändert sich mit KI-gesteuertem Phishing

• Bessere Vorwände, die auf echte Anbieter, Projekte, Tickets oder Richtlinien Bezug nehmen
• Mehrsprachige Köder mit weniger „nicht einheimischen“ Signalen
• Interaktive Manipulation (Angreifer können einen Chat am Laufen halten und Einwände beantworten)
• Synthetischer Beweis (gefälschte Screenshots, Rechnungen und „Sicherheitswarnungen“)
• Telefonunterstützungsbetrug (eine geklonte „Helpdesk“-Stimme überzeugt Benutzer, Tools zu installieren oder MFA-Eingabeaufforderungen zu genehmigen)

Wie zu verteidigen (praktische Kontrollen)

Folgen Sie diesen Tipps, um sich proaktiv gegen Phishing- und Social-Engineering-Angriffe zu verteidigen:

• Härten Sie das Vertrauen in E-Mails und Domains. Erzwingen Sie SPF/DKIM/DMARC, markieren Sie ähnlich aussehende Domains und überwachen Sie Postfachregeln und externe Weiterleitungen. Behandeln Sie Änderungen an Bankangaben als kontrollierten Prozess mit dokumentierter Verifizierung.
• Reduzieren Sie den Wiederholungswert von Anmeldedaten. Verwenden Sie Single Sign-On (SSO) mit phishing-resistenter MFA und bedingtem Zugriff. Selbst wenn ein Passwort abgefangen wird, sollte es nicht ausreichen, um sich anzumelden.
• Fügen Sie Verhaltenerkennungen für Identitäts- und Postfachmissbrauch hinzu. Fortinet beschreibt die KI-Sicherheit als Analyse großer Datensätze zur Erkennung von Phishing und Anomalien. Wandeln Sie das in Warnungen für unmögliche Reisen, ungewöhnliche OAuth-Zustimmungen, anomale Tokenverwendung, verdächtigen Zugriff auf Postfach-APIs und unerwartete Weiterleitungsregeln um.
• Blockieren Sie einfache anfängliche Ausführungen. Deaktivieren Sie Office-Makros aus dem Internet, beschränken Sie Skript-Interpreter und verwenden Sie Anwendungssteuerung für häufige LOLBins. Viele Social-Engineering-Ketten hängen von „One-Click“-Skript-Ausführungen ab.
• Trainieren Sie für hochwertiges Phishing. Aktualisieren Sie Bewusstseinsprogramme mit Beispielen, die perfekte Grammatik und realistischen Kontext haben. Lehren Sie die Mitarbeiter, Arbeitsabläufe zu überprüfen, nicht die Schreibqualität.
• Sichern Sie den Hilfeweg. Viele Kampagnen enden mit einem Passwort-Reset. Fordern Sie eine strenge Identitätsüberprüfung, protokollieren Sie alle Resets und fügen Sie eine zusätzliche Genehmigung für privilegierte Konten hinzu.

Gestaffelte Verteidigung ist wichtig: Selbst wenn ein Benutzer klickt, sollten starke Authentifizierung, minimaler Berechtigungsbedarf und Anomalieerkennung verhindern, dass eine einzelne Nachricht zu einem vollständigen Kompromiss führt.

Für Teams, die Sicherheitstools betreiben, sollten Erkennungen um „unmögliche Arbeitsabläufe“ herum aufgebaut werden: Ein Benutzer authentifiziert sich von einem neuen Gerät und erstellt sofort Posteingangsregeln; ein Hilfe-Reset wird von massiven Dateidownloads gefolgt; oder ein Finanzkonto initiiert ein neues Auszahlungskonto für Anbieter und loggt sich dann aus einer ungewöhnlichen Geolokalisation ein. Diese Sequenzen sind oft zuverlässiger als jeder einzelne IOC.

Um das Phishing-Risiko zu reduzieren, sandkasten Sie potenziell bösartige Anhänge, deaktivieren Sie unzuverlässige Kurzlinks und markieren Sie Aktivitäten von neuen Domains und unbekannten Absendern. Kombinieren Sie das mit klaren UI-Hinweisen, wie externe Absenderbanner, Warnungen für ähnlich aussehende Domains und Reibung für Nachrichten, die Anmeldeinformationen-Resets oder finanzielle Änderungen anfordern.

Was, wenn ich von einem KI-unterstützten Cyber-Angriff ins Visier genommen wurde?

Wenn Sie vermuten, dass Sie kompromittiert wurden, besteht Ihr erstes Ziel darin, Beweise einzugrenzen und zu sammeln, bevor Angreifer erneut Zugriff erlangen können oder Druck auf Sie ausüben, eine überhastete Entscheidung zu treffen. Dies zeigt, wie KI die Cybersicherheit beeinflusst: KI-gesteuerte Angreifer bewegen sich schneller und bleiben länger bestehen, wodurch Verteidiger gezwungen sind, mit Geschwindigkeit, Struktur und Konsistenz zu reagieren.

Tipps für Einzelbenutzer

1. Beenden Sie die Interaktion; verhandeln Sie nicht mit dem Betrüger.
2. Sichern Sie zuerst Ihre E-Mail: Passwort zurücksetzen, MFA aktivieren, unbekannte Sitzungen/Geräte widerrufen.
3. Überprüfen Sie die Wiederherstellungseinstellungen, Weiterleitungsregeln und aktuelle Anmeldungen.
4. Überprüfen Sie Finanzkonten auf neue Zahlungsmethoden oder Transaktionen; setzen Sie sich schnell mit Ihrer Bank/Ihrem Anbieter in Verbindung.
5. Erhalten Sie Beweise: E-Mails (mit Headern), Chatverläufe, Telefonnummern, Sprachmemos, Screenshots und alle Dateien/Links.

Tipps für Organisationen

1. Sichern Sie Kompromittierte Assets. Isolieren Sie betroffene Endpunkte und Konten; deaktivieren oder setzen Sie kompromittierte Benutzer zurück; widerrufen Sie Tokens und Sitzungen.
2. Sammeln Sie Telemetrie, bevor Sie „aufräumen“. Erfassen und exportieren Sie E-Mail-Artefakte, erfassen Sie EDR-Prozesstabellen, ziehen Sie Proxy- und DNS-Logs, abrufen von Identitätsanbieter-Logs und Archivierung von Postfacheinsichtsdaten,.
3. Suchen Sie nach weiteren Maßnahmen. Überprüfen Sie OAuth-Zugriffsfreigaben, prüfen Sie die Erstellung von Postfachregeln, überprüfen Sie neue MFA-Registrierungen, auditieren Sie privilegierte und administrative Änderungen und durchsuchen Sie nach Aktivität bei der Datenstaging in der Cloud-Speicherung.
4. Begrenzen Sie geschäftliche Auswirkungen. Einfrieren von Zahlungsänderungen und Anbieteraktualisierungen; drehen Sie Geheimnisse/API-Schlüssel, wo Exposition möglich ist.
5. Koordinieren Sie die Antwort. Weisen Sie einen Vorfallskommandanten zu, behalten Sie einen Vorfallkanal bei und vermeiden Sie parallele Korrekturen, die Beweise zerstören.
6. Beseitigen und wiederherstellen. Entfernen Sie die Persistenz, erstellen Sie dort wo nötig ein Image erneut, stellen Sie nur nach Bestätigung, dass der Zugriff entfernt wurde, wieder her und führen Sie Lessons Learned durch.

Fortinet hebt hervor dass KI-gestützte Sicherheit die schnelle Erkennung und Reaktion im großen Maßstab unterstützt, betont jedoch auch bewährte Verfahren wie menschliche Aufsicht und regelmäßige Aktualisierungen – Automatisierung treibt Geschwindigkeit, Menschen sorgen für Kontrolle.

Nach der ersten Eindämmung den Einfluss bewerten:

• Wurden irgendwelche Daten abgerufen oder exportiert?
• Wurden irgendwelche privilegierten Konten berührt?
• Hat der Angreifer neue MFA-Methoden registriert oder persistente Postfachregeln erstellt?

Die Beantwortung dieser Fragen gibt an, ob Sie Passwort-Resets für eine Teilmenge von Benutzern, einen umfassenderen Token-Widerruf oder ein vollständiges Endpunkt-Abbild benötigen. Überprüfen Sie auch die externe Offenlegung: Wenn der Vorfall Anbieterrechnungen oder Kundensupport betraf, benachrichtigen Sie diese Gegenparteien, damit sie wachsam auf nachfolgende Angriffe vorbereitet sind.

Wenn der Köder Malware-Ausführungen beinhaltete, erfassen Sie ein Speicherabbild (wenn möglich) und Schlüsselartefakte (Prefetch, Shimcache/Amcache, geplante Aufgaben, Autoruns). Validieren Sie Backups, bevor Sie die Wiederherstellung vornehmen, und nehmen Sie an, dass Anmeldedaten, die auf dem betroffenen Host verwendet wurden, kompromittiert sind. Für cloud-zentrische Vorfälle exportieren Sie Identitäts- und Prüflogs und überprüfen Sie alle neuen App-Registrierungen, Dienstprinzipale oder API-Schlüssel, die während des Fensters erstellt wurden.

Gibt es einen Unterschied zwischen KI und Deepfakes?

KI umfasst Mustererkennung, Vorhersage und Generierung von Inhalten, während Deepfakes eine gezielte KI-gesteuerte Technik darstellen. In der Cybersicherheit bedeutet KI häufig maschinelle Lernmodelle, die Anomalien erkennen, Malware klassifizieren oder Analysen automatisieren. Fortinet beschreibt KI in der Cybersecurity durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen zur Verbesserung von Erkennung, Prävention und Reaktion, indem Daten mit Geschwindigkeiten und Größenordnungen analysiert werden, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen.

Ein „Deepfake“ wird als spezifische Anwendung von KI (typischerweise Deep Learning) beschrieben, die Medien erzeugt oder verändert, sodass sie echt erscheinen – am häufigsten Audio, Bilder oder Video. Deepfakes sind ein Teilbereich der generativen KI, der sich auf synthetische Medien konzentriert, statt auf Log-Analyse oder Verhaltensdetektion. Fortinet beschreibt Deepfakes auch als KI, die gefälschte Audio-, Bild- und Videoinhalte erzeugt.

Warum der Unterschied wichtig ist:

• Textscams verlassen sich auf die Verifizierung von Workflows; Deepfakes fügen „perzeptive“ Täuschung hinzu (man hört/sieht die Person).
• E-Mail-Gateways und MFA helfen gegen Phishing; Deepfake-Betrug benötigt Rückrufprotokolle, Identitätsüberprüfung und Richtlinien wie „keine Genehmigungen durch Sprachnotizen“.
• Menschen vertrauen Gesichtern und Stimmen; ein einziges überzeugendes Video kann E-Mail-Skepsis überstimmen.

Wie man sich gegen Deepfake-basierten Betrug verteidigt

1. Beginnen Sie mit dem Kontext: Ist die Anfrage konsistent mit Prozessen und Genehmigungen?
2. Überprüfen Sie außerhalb des normalen Kanals über eine bekannte Nummer, ein Verzeichnis oder ein Ticketsystem; verwenden Sie gemeinsame Passwörter für sensible Genehmigungen.
3. Bevorzugen Sie interaktive Verifizierung (Live-Anruf mit Challenge-Response) gegenüber weitergeleiteten Clips.
4. Behandeln Sie auch „Cheapfakes“ ernsthaft – einfache Bearbeitungen und gespaltener Ton können genauso effektiv sein wie KI.
5. Bevorzugen Sie vertrauenswürdige Herkunft (verifizierte Meeting-Einladungen, signierte Nachrichten), wo verfügbar.

Auch wenn sich synthetische Medien verbessern, begrenzt gutes Prozessdesign, einschließlich Verifizierung, Aufgabentrennung und geringsten Privilegien, den Schadensradius.

Aus Sicht der Anwenderbildung sollten Sie den Menschen beibringen, dass „sehen nicht mehr glauben heißt“. Ermutigen Sie Mitarbeiter, unaufgeforderte Sprachnotizen und kurze Clips als unzuverlässige Artefakte zu behandeln, ähnlich wie unbekannte Anhänge. In risikoreicheren Rollen sollten Routinetests zur Überprüfung der „Lebendigkeit“ (Live-Video, Rückruf oder persönliche Bestätigung) für jede Aktion in Betracht gezogen werden, die Geld bewegen oder Zugriff ändern kann.

Deepfakes haben auch technische Artefakte, die Aufschluss geben, sind jedoch inkonsistent: Lippensynchronisationswackeln, unnatürliches Blinzeln, seltsame Beleuchtung oder Audio ohne Raumgeräusche und mit abrupten Übergängen. Vertrauen Sie nicht nur darauf. Bauen Sie Kontrollen um die Autorisierung: Fordern Sie einen zweiten Bestätigungsfaktor (Ticket-ID, interne Chat-Bestätigung oder Rückruf) und trennen Sie die Aufgaben, damit nicht eine Person sowohl die Anfrage stellen als auch eine sensible Änderung genehmigen kann.

Was ist die Zukunft von KI-unterstützten Cyberangriffen?

Die nahe Zukunft dreht sich weniger um „KI-Superhacker“ und mehr um Automatisierung plus Realismus. Erwarten Sie, dass KI-unterstützte Kampagnen gezielter, kontinuierlicher und über mehrere Kanäle integrierter werden (E-Mail → Chat → Stimme → Helpdesk). Angreifer werden KI nutzen, um Köder zu entwerfen, Gespräche zu führen, gestohlene Daten zusammenzufassen und mehrstufige Playbooks mit weniger manuellem Aufwand zu koordinieren.

Trends und Vorhersagen im Zusammenhang mit KI-Cyberangriffen

KI-gesteuerte Angriffe verändern die Bedrohungslandschaft, indem sie es Angreifern ermöglichen, das Targeting zu automatisieren, Messaging zu personalisieren und Taktiken schnell zu verfeinern. Die neuesten Trends im Cybercrime zeigen einen Wandel hin zu KI-erweiterten Kampagnen, die Folgendes umfassen:

• Agentengesteuerte Workflows, die scannen, Ziele priorisieren und Folgemaßnahmen auslösen, wenn Opfer reagieren
• Schnellere Personalisierung durch OSINT und Datenlecks, geliefert in der Sprache und dem Ton des Opfers
• Deepfake-Betrug zu geringeren Kosten (sofortige Stimmklone, kurze „ausreichend gute“ Videos)
• Anpassbare Phishing-Infrastrukturen mit KI-generierten Portalen, Formularen und Support-Chatbots
• Schnelles Testen gegen Kontrollen – Angreifer testen Variationen, lernen, was sie blockiert, und passen sich an

Der Gegentrend ist, dass defensive KI ebenfalls besser wird. Sophos betont Verhaltensmustererkennung, Anomalieerkennung und Automatisierung, die Analysten für höherwertige Arbeiten freisetzt. Fortinet beschreibt KI-gesteuerte Sicherheit ähnlich als Echtzeiterkennung im großen Maßstab und hebt Best Practices hervor, wie hochwertige Daten, regelmäßige Modellaktualisierungen und die Beibehaltung menschlicher Überwachung.

Wie man sich gegen KI-gestützte Cyberangriffe zukunftssicher macht

Gartners strategische Trends 2026 heben auch eine wachsende Betonung auf proaktive Cybersecurity hervor, die darauf abzielt, der Geschwindigkeit und Komplexität von KI-gestützten Angriffen zu begegnen. Die folgenden defensiven Maßnahmen können Sicherheitsteams dabei helfen, Organisationen gegen KI-Cyberangriffe zu schützen:

1. Konzentrieren Sie sich auf die Stärkung der Identität. Setzen Sie Phishing-resistente MFA ein, erzwingen Sie bedingte Zugriffspolitiken und reduzieren Sie stehende Privilegien durch ein Mindestmaß an Zugang.
2. Behandeln Sie Verifizierung als Produkt. Standardisieren Sie Rückrufe, verlangen Sie gemeinsame Passphrasen und erzwingen Sie doppelte Genehmigungen, damit Verifizierung einfach, schnell und obligatorisch ist.
3. Zentralisieren Sie Signale und beschleunigen Sie die Priorisierung. Aggregieren Sie Identitäts-, Endpunkt-, E-Mail- und Netzwerktelemetrie und automatisieren Sie dann die Korrelation und Priorisierung von risikoreichen Aktivitäten.
4. Stresstesten Sie menschliche Workflows. Simulieren Sie Angriffe gegen Lieferantenwechselanfragen, Helpdesk-Resets, Führungsgenehmigungen und Finanzprozesse, um Lücken aufzudecken.
5. Fügen Sie KI-Governance hinzu. Validieren Sie KI-Ausgaben, messen Sie falsch-positive Ergebnisse und vermeiden Sie blindes Vertrauen in die Automatisierung.

KI wird das Grundniveau von Betrügereien erhöhen, aber geschichtete Kontrollen und disziplinierte Verifizierung können den Verteidigungsvorteil beibehalten. Im Laufe der Zeit erwarten Sie mehr Vermischung von KI mit Standardwerkzeug: die Exploit-Kette mag noch einfach sein, aber die soziale Manipulation darum wird maßgeschneidert und anhaltend sein. Die beste Verteidigungshaltung wird wie ein Feedback-Loop aussehen –erkennen, eindämmen, lernenund verhärten – sodass jeder Versuch Ihre Kontrollen verbessert und den nächsten Versuch teurer macht.

Erwarten Sie mehr Betonung auf Inhaltsherkunft: signierte E-Mails, geprüfte Absendungsindikatoren, Meeting-Link-Verifizierung und, wo anwendbar, kryptografischer Beweis, dass Medien von einem vertrauenswürdigen Gerät stammen. Parallel dazu werden Organisationen „KI-bereite“ Sicherheitsoperationen-Playbooks übernehmen, die ein höheres Alarmvolumen und schnellere Angreifer-Iterationen annehmen und die Automatisierung nutzen, um Fälle anzureichern und zu leiten, während sich Analysten auf Entscheidungen und Eindämmung konzentrieren.

Ein weiterer aufkommender Trend ist die Notwendigkeit der KI-Governance in der Cybersecurity. Sicherheitsteams müssen bewerten, wie KI-Modelle trainiert und aktualisiert werden, und vermeiden, sich blind auf deren Ergebnisse zu verlassen. KI-getriebene Erkennungen sollten wie jedes andere Signal behandelt werden – validiert, korreliert und auf falsch-positive Ergebnisse überwacht – um sicherzustellen, dass Automatisierung die Sicherheit verbessert, anstatt neue Risiken einzuführen. Die AI-Native Detection Intelligence Platform von SOC Prime ermöglicht es Sicherheitsteams, eine vollständige Pipeline von der Erkennung bis zur Simulation abzudecken und ermöglicht ETL-Erkennung mit Liniengeschwindigkeit, was Organisationen hilft, die KI-Cyberabwehr auf die nächste Stufe zu heben und effektiv KI-unterstützte Cyberangriffe zu vereiteln.