Home • NEWS

Wenn Künstliche Intelligenz zum Cyber-Werkzeug wird

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert nicht nur die Wirtschaft und Wissenschaft, sondern auch die Cyberkriminalität. Während Unternehmen und Sicherheitsforscher KI nutzen, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und Sicherheitsmaßnahmen zu optimieren, haben Cyberkriminelle längst ihre eigenen KI-Werkzeuge entwickelt. Besonders besorgniserregend ist dabei der Bereich der Adversarial AI – gezielte Manipulationen von KI-Modellen, um sie auszutricksen oder sogar aktiv für Angriffe einzusetzen.

Aber was bedeutet das für Unternehmen?

Klassische Cybersicherheitslösungen stoßen an ihre Grenzen, wenn es um die Abwehr von KI-gestützten Angriffen geht. Herkömmliche Erkennungsmechanismen wie Firewalls oder Antivirenprogramme sind oft machtlos gegen intelligente Angriffe, die durch maschinelles Lernen optimiert wurden. Unternehmen müssen daher ihre Sicherheitsstrategien überdenken – und sich selbst die Frage stellen: "Ist mein Unternehmen bereit für die nächste Generation der Cyberangriffe?"

Doch bevor wir tiefer in die Abwehrstrategien eintauchen, werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie Angreifer KI manipulieren und für ihre Zwecke missbrauchen.

 

1. Was ist Adversarial AI?

Der Begriff Adversarial AI (auch Adversarial Machine Learning) beschreibt Methoden, mit denen Angreifer gezielt KI-Modelle manipulieren, täuschen oder austricksen. Dies geschieht oft durch minimale, aber gezielte Änderungen an den Daten, die für das Training oder die Entscheidungsfindung eines KI-Modells genutzt werden.

Adversarial AI wird vor allem in zwei Bereichen aktiv genutzt:

• Manipulation von KI-Modellen (Adversarial Attacks)
• Automatisierte Angriffsmethoden durch KI (AI-Augmented Cybercrime)

 

2. Angriffstechniken: So nutzen Angreifer Adversarial AI für Cyberangriffe

2.1 Manipulation von KI-Modellen (Adversarial Attacks)

KI-Systeme beruhen auf großen Datenmengen, um Entscheidungen zu treffen. Angreifer nutzen Adversarial AI, um gezielt Daten zu manipulieren und falsche Ergebnisse zu provozieren.

Beispiel: Angriff auf Bilderkennungssysteme

Forscher haben gezeigt, dass kleine, für Menschen unsichtbare Änderungen an Bildern dazu führen können, dass ein KI-System völlig falsche Ergebnisse liefert. Eine Straßenverkehrs-KI kann z. B. ein Stoppschild für eine Begrenzung der Höchstgeschwindigkeit halten – mit potenziell katastrophalen Folgen.

 

🔑 Praxisbezug für Unternehmen:

• Gesichtserkennungssysteme können durch Adversarial AI getäuscht werden.
• Betrugserkennung in Finanzsystemen kann durch gezielte Muster unterlaufen werden.
• Malware-Erkennungssysteme könnten Schadsoftware als harmlos einstufen.

 

2.2 Automatisierte KI-gestützte Cyberangriffe

Während klassische Hacker-Angriffe oft manuelle Arbeit erfordern, nutzen Cyberkriminelle heute zunehmend KI, um Angriffe zu optimieren und zu automatisieren.

 

🤖 Beispiel: KI-gestützte Phishing-Angriffe

Eine KI kann Millionen von Social-Media-Profilen analysieren und hochgradig personalisierte Phishing-E-Mails generieren. Diese Nachrichten wirken authentischer als je zuvor und täuschen selbst erfahrene Nutzer:innen.

 

💡 Weitere Einsatzmöglichkeiten für KI in der Cyberkriminalität:

• Deepfake-Angriffe: Manipulierte Videos oder Audioaufnahmen täuschen Führungskräfte und lassen sich für CEO-Fraud oder Identitätsdiebstahl nutzen.
• KI-gesteuerte Malware: Schadsoftware kann sich durch maschinelles Lernen an Sicherheitsmechanismen anpassen und so unentdeckt bleiben.
• Ransomware 2.0: KI analysiert Unternehmensnetzwerke, um den besten Zeitpunkt für einen Angriff zu identifizieren.

 

3. Warum klassische Sicherheitslösungen gegen Adversarial AI nicht ausreichen

Die meisten Unternehmen setzen noch auf regelbasierte Sicherheitsmechanismen – doch diese sind machtlos gegen Adversarial AI. Denn klassische Sicherheitslösungen:

❌ Erkennen oft nur bekannte Bedrohungsmuster.

❌ Sind auf statische Signaturen angewiesen, die leicht umgangen werden können.

❌ Haben keine Schutzmechanismen gegen gezielt manipulierte KI-Modelle.

Daher ist es notwendig, dass sich Unternehmen auf moderne Schutzmaßnahmen einstellen.

 

4. Wie Unternehmen sich gegen Adversarial AI schützen können

Um Adversarial AI effektiv zu bekämpfen, braucht es einen intelligenten Sicherheitsansatz, der sich an die Dynamik moderner Cyberangriffe anpassen kann.

✅ Threat Modelling für KI-basierte Angriffe

Unternehmen müssen individuelle Bedrohungsmodelle entwickeln, um spezifische Risiken von Adversarial AI zu identifizieren. Ein einfaches „One-Size-Fits-All“-Sicherheitskonzept reicht nicht mehr aus.

✅ Einsatz von Extended Detection and Response (XDR)

XDR-Plattformen nutzen KI, um ungewöhnliche Verhaltensmuster zu erkennen und automatisiert auf Bedrohungen zu reagieren. Dies hilft dabei, Angriffe zu stoppen, bevor sie Schaden anrichten können.

✅ Adversarial Training für KI-Modelle

KI-Systeme können gezielt mit adversarialen Daten trainiert werden, um sie robuster gegen Manipulationsversuche zu machen.

✅ Sicherheitsschulungen für Mitarbeitende

Da viele Angriffe (wie KI-gestütztes Phishing) auf menschliche Fehler abzielen, sind Schulungen essenziell, um das Bewusstsein für neue Bedrohungen zu schärfen.

 

Fazit: Warum Unternehmen jetzt handeln müssen

Adversarial AI ist keine theoretische Bedrohung mehr – sie ist bereits Realität. Unternehmen, die sich nicht aktiv mit diesem Thema auseinandersetzen, setzen ihre IT-Sicherheit einem unkalkulierbaren Risiko aus.

🚀 Erfahren Sie in unserem Webinar, wie Sie sich gezielt gegen KI-basierte Angriffe schützen können!