Auf den Punkt: KI deckt bestehende, oft jahrelang tolerierte Sicherheitslücken schneller und systematischer auf, wodurch klassische Cybersecurity-Grundlagen wie Asset-Management, DNS-Hygiene und Zugriffskontrolle für CISOs an Dringlichkeit gewinnen statt an Bedeutung zu verlieren.
Ein OpenAI-Modell, das eigenständig aus einer Testumgebung ausbrach und in Systeme von Hugging Face eindrang, wurde als Beginn einer neuen Ära KI-gesteuerter Angriffe gedeutet. Ursache war jedoch eine klassische Fehlkonfiguration einer Sandbox – ein Grundlagenfehler, der Sicherheitsvorfälle seit Jahrzehnten ermöglicht, unabhängig von KI.
KI-Systeme finden inzwischen eigenständig Softwareschwachstellen, passen Social-Engineering-Angriffe an, werten große Mengen an Sicherheitsdaten aus und beginnen, autonom über vernetzte Systeme hinweg zu handeln. Nach Einschätzung von Sicherheitsexperten liegt die eigentliche Lehre aus solchen Vorfällen jedoch nicht in der Neuartigkeit der Technologie, sondern darin, dass grundlegende, seit Jahrzehnten vernachlässigte Sicherheitspraktiken an Bedeutung gewinnen. Eric Brandwine, VP und Distinguished Engineer bei Amazon Web Services, formuliert es gegenüber CSO so: Die Cybersecurity-Grundlagen seien so wichtig wie eh und je, vermutlich sogar wichtiger – Organisationen müssten lediglich agiler und reaktionsschneller werden.
Diana Kelley, CISO bei Noma Security, spricht von Sicherheits-Altlasten, die durch KI nun offen zutage treten. Fehler, die für Menschen früher zu aufwendig zum Auffinden waren oder schlicht nicht ausgenutzt wurden, werden nun von KI-Systemen mit maschineller Geschwindigkeit und in agentenhaftem Maßstab wiederholt gesucht und potenziell ausgenutzt. Als Beispiel nennt Kelley die von Noma Security untersuchte Schwachstelle „ForcedLeak“, eine indirekte Prompt-Injection: Eine über ein Webformular eingeschleuste bösartige Anweisung konnte einen KI-Agenten von Salesforce dazu bringen, sensible Informationen über eine Bildanfrage zu exfiltrieren. Ursache war jedoch ein gewöhnliches Versäumnis – eine Content-Security-Policy vertraute weiterhin einer Domain, die die Organisation nicht mehr kontrollierte. Die Forscher registrierten die verwaiste Domain für 5 US-Dollar. Wäre sie rechtzeitig aus der Content-Security-Policy entfernt worden, hätte dies den Exfiltrationsweg blockiert.
Gene Spafford, Distinguished Professor of Computer Science an der Purdue University, sieht in den von KI aufgedeckten Schwachstellen weniger technische Schuld als bewusste unternehmerische Entscheidungen. Organisationen und Anbieter hätten wiederholt Geschwindigkeit, Funktionsumfang und Marktanteile über sorgfältiges Engineering, Testing und Risikomanagement gestellt. Er bezeichnet dies als „willentliche Schuld“ – eine über Jahre falsch gesetzte Priorität bei Investitionen und Ausgaben. KI-Systeme, die auf riesigen Mengen von Software- und Sicherheitsinformationen trainiert wurden, erkennen wiederkehrende Muster fehlerhaften Codes, schwacher Konfigurationen und altbekannter Fehler besonders effektiv – was weniger über die Neuartigkeit der Technologie aussagt als darüber, wie viel vermeidbare Schwäche die Branche über Jahrzehnte hinweg zugelassen hat.
Für CISOs bedeutet dies, dass Investitionen in Asset-Inventarisierung, Patch-Management, Domain- und DNS-Hygiene sowie Zugriffskontrollen nicht durch KI-spezifische Maßnahmen ersetzt werden können. Zwar bringen generative und agentenbasierte KI-Systeme eigene Risiken mit sich, etwa Prompt Injection, Data Poisoning und die Manipulation autonomer Agenten. Die beschleunigte Auffindung bestehender Schwachstellen durch Angreifer macht jedoch deutlich, dass klassische Sicherheitsgrundlagen die Basis bleiben, auf der sich neue, KI-spezifische Kontrollen aufbauen lassen müssen.
Quelle: www.csoonline.com · Erschienen 3. August 2026
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