Auf den Punkt: Zu viele Fehlalarme in Sicherheitstools führen zu Alarmmüdigkeit und erhöhen das Risiko, dass echte Angriffe übersehen werden, weshalb Sicherheitsteams die Falsch-Positiv-Rate ihrer Werkzeuge kontinuierlich überwachen müssen.
Eine zu hohe Zahl an Fehlalarmen in Sicherheitswerkzeugen führt zu Alarmmüdigkeit und erhöht das Risiko, dass echte Angriffe übersehen werden. Karen Kent von Trusted Cyber Annex ordnet ein, worauf Sicherheitsteams beim Abwägen zwischen falsch-negativen und falsch-positiven Ergebnissen achten müssen.
Jedes Sicherheitswerkzeug, das zur Erkennung von Angriffen konzipiert ist, arbeitet fehleranfällig. Seit Jahrzehnten versuchen Forscher und Hersteller, die Genauigkeit der Bedrohungserkennung zu verbessern, ohne dabei die Erkennungsleistung zu schwächen. Im Kern steht dabei stets ein Zielkonflikt: Ein falsches Negativ liegt vor, wenn ein Tool einen tatsächlichen Angriff nicht erkennt. Ein falsches Positiv entsteht, wenn gutartige Aktivität fälschlich als bösartig eingestuft wird. Maßnahmen, die die Zahl falscher Negative senken, erhöhen in der Regel die Zahl falscher Positive – und umgekehrt.
Gerät dieses Gleichgewicht aus der Balance, wirkt sich das unmittelbar auf den Betrieb von Sicherheitsteams aus. Eine zu hohe Anzahl an Fehlalarmen führt zu Alarmmüdigkeit: Analysten werden mit Warnungen überflutet, die sich als harmlos herausstellen, und laufen dadurch Gefahr, echte, glaubwürdige Angriffswarnungen zu übersehen oder vorschnell abzulehnen. Genau dieses Szenario beschreibt der Artikel als besonders beunruhigend für Sicherheitsteams.
Betroffen sind praktisch alle gängigen Kategorien von Cybersicherheitslösungen, die zur Bedrohungserkennung eingesetzt werden: Anti-Malware- und Anti-Phishing-Systeme, SIEM-Plattformen, Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS), Data-Loss-Prevention-Lösungen (DLP), Firewalls sowie Endpoint Detection and Response (EDR). Jede dieser Lösungen kann bei falscher Kalibrierung sowohl zu viele als auch zu wenige Warnungen produzieren.
Für Sicherheitsverantwortliche ergibt sich daraus eine konkrete operative Aufgabe: die Fehlalarmrate der eingesetzten Werkzeuge fortlaufend zu überwachen und zu dokumentieren. Nur wer systematisch erfasst, wie oft ein Tool falsch-positive Warnungen erzeugt, kann Regeln, Schwellenwerte und Erkennungslogiken gezielt nachjustieren, um Alarmmüdigkeit im Team zu vermeiden und die Reaktionsfähigkeit auf reale Vorfälle zu erhalten.
Quelle: www.computerweekly.com · Erschienen 4. Mai 2026
Lumi AI News — KI-assistierte Kuratierung gemaess Art. 50 EU AI Act. Paraphrase und Klassifikation durch Lumi News Pipeline v1.8.2.