Das Paradoxon der cyber-resilienten Unternehmen
Cyber-resiliente Unternehmen zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Cyberangriffe nicht nur abzuwehren, sondern auch schnell von ihnen zu erholen und sich kontinuierlich an neue Bedrohungen anzupassen. Diese Organisationen investieren gezielt in erweiterte Bedrohungserkennung, umfassende Supply-Chain-Sicherheit und robuste Incident-Response-Prozesse. Die Zahlen sind beeindruckend: 94% dieser resilienten Unternehmen investieren in die Sicherheit ihrer Software-Lieferkette – im Vergleich zu nur 62% aller Unternehmen.
Doch genau hier zeigt sich das Paradoxon. Trotz ihrer Stärken in der klassischen Cybersicherheit offenbart die Studie eine besorgniserregende Schwachstelle: Nur 30% der Führungskräfte erkennen, dass der eigene KI-Einsatz ein erhöhtes Risiko für die Software-Lieferkette darstellt. Diese Diskrepanz ist alarmierend, denn die rasante Einführung von KI-Tools schafft neue Angriffsflächen, die selbst gut vorbereitete Unternehmen übersehen.
Bei TellTale Consulting sehen wir dieses Phänomen als eine der größten aktuellen Herausforderungen: Unternehmen, die jahrelang in ihre Sicherheitsarchitektur investiert haben, öffnen durch überhastete KI-Integration neue Schwachstellen, die all ihre bisherigen Bemühungen untergraben können.
Warum KI zur Achillesferse werden kann
Die Geschwindigkeit, mit der neue KI-Tools auf den Markt kommen, überfordert selbst die agilsten Sicherheitsteams. Viele Systeme werden implementiert, bevor angemessene Sicherheitsrichtlinien entwickelt oder Governance-Strukturen angepasst werden konnten. Die Folge ist ein unkontrollierter KI-Wildwuchs, bei dem Compliance-Anforderungen ungeklärt bleiben und Mitarbeiter unzureichend geschult sind.
KI-Systeme sind keine isolierten Tools. Sie verarbeiten massive Datenmengen aus verschiedenen Quellen, kommunizieren mit zahlreichen internen und externen Systemen und schaffen neue APIs und Schnittstellen. Oft benötigen sie privilegierte Zugriffsrechte und lernen kontinuierlich, wodurch sie ihr Verhalten ständig verändern. Jede dieser Eigenschaften multipliziert die potenziellen Angriffsvektoren und erweitert die Angriffsfläche dramatisch.
Ein besonders gefährliches Phänomen ist das Vertrauensparadox. Ausgerechnet Unternehmen mit hoher Cyber-Resilienz neigen dazu, KI-Systemen zu schnell zu vertrauen. Die Logik dahinter scheint einleuchtend: „Wir haben bereits so viel in Sicherheit investiert, unsere Infrastruktur ist robust.“ Diese Selbstsicherheit führt jedoch zu unzureichender Prüfung neuer KI-Tools, Vernachlässigung KI-spezifischer Sicherheitsmaßnahmen und einer gefährlichen Überschätzung der eigenen Kontrollmechanismen.
Hinzu kommt die Herausforderung der „KI-Schatten-IT“: Mitarbeiter nutzen KI-Tools ohne Wissen der IT-Abteilung. ChatGPT für Texterstellung, KI-Bildgeneratoren für Präsentationen, automatisierte Datenanalyse-Tools – oft werden sensible Unternehmensdaten in diese Systeme eingespeist, ohne dass Sicherheitsteams davon wissen.
Konkrete Risiken, die oft übersehen werden
Ein zentrales Risiko sind Datenlecks durch KI-Training. KI-Systeme lernen aus den Daten, mit denen sie gefüttert werden. Vertrauliche Informationen können in Trainingsdaten landen, in Modellparametern gespeichert werden oder durch Prompt-Injection-Angriffe extrahiert werden. Bei Cloud-basierten KI-Diensten landen diese Daten möglicherweise auf fremden Servern – eine Tatsache, die vielen Unternehmen nicht bewusst ist.
Moderne KI-Systeme basieren zudem auf einem komplexen Ökosystem aus Open-Source-Bibliotheken, vortrainierten Modellen, Third-Party-APIs und Cloud-Services. Jede dieser Komponenten kann kompromittiert sein oder werden, was das Risiko von Supply-Chain-Angriffen erheblich erhöht.
Die Manipulation von KI-Entscheidungen stellt eine weitere oft unterschätzte Gefahr dar. Angreifer können Trainingsdaten vergiften, Eingaben manipulieren oder Modelle täuschen. Diese sogenannten Adversarial Attacks können weitreichende Konsequenzen haben, wenn KI-Systeme geschäftskritische Entscheidungen treffen.
Marina Riedel
