Während KI-Agenten bereits Transaktionen genehmigen und Datenbanken manipulieren, können mehr als die Hälfte der Unternehmen ihre Aktionen nicht vollständig nachvollziehen.
KI-Risiken werden zur größten Cybersecurity-Sorge in DACH (38 %), ohne dass Unternehmen KI ablehnen – sie fordern stattdessen mehr Kontrolle, Transparenz und menschliche Aufsicht.
Schnelle KI-Einführung überfordert bestehende Identitätsmanagementsysteme und schafft Sicherheitslücken, die bei Vorfällen zum Komplettausfall führen können.
KI-Brillen verschärfen bestehende Datenabfluss-Risiken durch niedrigere Missbrauchsschwelle, aber Durchsetzung von Verboten scheitert technisch, juristisch und praktisch.
Klassische SASE-Inspektionsmethoden können Datenexfiltration und Missbräuche in KI-gestützten SaaS- und Browser-Umgebungen nicht mehr effektiv unterbinden.
CEOs müssen sicherstellen, dass Geschäftsgeheimnisse nicht in externe KI-Systeme gelangen, da dies Wettbewerbsvorteile gefährdet und regulatorische Risiken mit sich bringt.
Mobile und Remote-Endgeräte sind der Einstiegspunkt für mehr als die Hälfte der Ransomware-Angriffe; vollständige Wiederherstellungen schaffen Unternehmen nicht innerhalb von 24 Stunden.
Systematische API-Abfragen auf GitHub dienen zunehmend der Unternehmensaufklärung vor Angriffen, indem Attacken öffentliche APIs missbrauchen und alte Ghost-Accounts einsetzen, um normale Nutzungsmuster zu imitieren.
Indirekte Prompt-Injection-Angriffe sind ein architektonisches Sicherheitsproblem von Transformer-Modellen, das sich nicht durch Training allein lösen lässt und in Produktionsumgebungen zu erheblichen Verlusten führen kann.
