David Kellerman, Field CTO bei Cymulate – Interview-Serie

David Kellerman ist der Field CTO bei Cymulate und ein senior technischer Kundenfacing-Experte im Bereich Informationssicherheit und Cybersicherheit. David führt Kunden zu Erfolg und hohen Sicherheitsstandards.

Cymulate ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das Organisationen bei der Validierung von Bedrohungen hilft, um Sicherheitslücken zu schließen, bevor Angreifer sie ausnutzen. Die Plattform ermöglicht es Organisationen, ihre Sicherheitslage zu bewerten und ihre Cyber-Resilienz durch kontinuierliche Entdeckung, Validierung, Priorisierung und geführte Behebung von Sicherheitsschwachstellen zu stärken. Durch Automatisierung und künstliche Intelligenz bietet Cymulate fortschrittliche offensive Sicherheitstests, um Kontrollen, Bedrohungen und Angriffspfade zu validieren. Als offene Plattform integriert Cymulate sich mit bestehender Sicherheits- und IT-Infrastruktur, um den Workflow des Expositionsmanagements zu unterstützen und die Verteidigung in Echtzeit zu verbessern. Durch die Bereitstellung von Breach- und Attack-Simulation (BAS), Expositionsmanagement und Sicherheitslage-Management hilft Cymulate Unternehmen, Schwachstellen zu identifizieren.

Was sehen Sie als den Haupttreiber hinter dem Anstieg von AI-bezogenen Cybersicherheitsbedrohungen im Jahr 2025?

AI-bezogene Cybersicherheitsbedrohungen nehmen zu, weil AI immer leichter zugänglich ist. Angreifer haben jetzt Zugang zu AI-Tools, die ihnen helfen, Malware zu iterieren, Phishing-E-Mails zu erstellen und ihre Angriffe zu verstärken. Diese Taktiken sind nicht “neu”, aber die Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der sie eingesetzt werden, haben sich deutlich erhöht und tragen zu dem bereits langen Rückstand an Cybersicherheitsbedrohungen bei, den Sicherheitsteams angehen müssen. Organisationen eilen, AI-Technologie zu implementieren, ohne vollständig zu verstehen, dass Sicherheitskontrollen um sie herum gesetzt werden müssen, um sicherzustellen, dass sie nicht leicht von Angreifern ausgenutzt werden können.

Gibt es bestimmte Branchen oder Sektoren, die anfälliger für diese AI-bezogenen Bedrohungen sind, und warum?

Branchen, die kontinuierlich Daten zwischen Mitarbeitern, Kunden oder Kunden austauschen, sind anfällig für AI-bezogene Bedrohungen, weil AI es Angreifern ermöglicht, überzeugende soziale Ingenieurskunst-Schemata zu erstellen. Phishing-Scams sind im Grunde ein Zahlen-Spiel, und wenn Angreifer jetzt authentisch aussehende E-Mails an eine größere Anzahl von Empfängern senden können, wird ihre Erfolgsrate deutlich steigen. Organisationen, die ihre AI-gestützten Dienste der Öffentlichkeit zugänglich machen, laden Angreifer möglicherweise ein, sie auszunutzen. Obwohl dies ein inhärentes Risiko darstellt, wenn Dienste öffentlich zugänglich gemacht werden, ist es wichtig, es richtig zu tun.

Was sind die wichtigsten Schwachstellen, denen Organisationen bei der Verwendung von öffentlichen LLMs für Geschäftsfunktionen ausgesetzt sind?

Datenschutz ist wahrscheinlich die größte Sorge. Wenn eine öffentliche Large Language Model (LLM) verwendet wird, ist es schwer zu sagen, wohin diese Daten gehen werden – und das Letzte, was man tun möchte, ist, versehentlich sensible Informationen an ein öffentlich zugängliches AI-Tool zu übermitteln. Wenn vertrauliche Daten analysiert werden müssen, sollten sie innerhalb der Organisation bleiben. Man sollte nicht auf öffentliche LLMs zurückgreifen, die diese Daten möglicherweise an das breite Internet weiterleiten.

Wie können Unternehmen sensible Daten wirksam schützen, wenn sie AI-Systeme in der Produktion testen oder implementieren?

Wenn AI-Systeme in der Produktion getestet werden, sollten Organisationen eine offensive Einstellung (im Gegensatz zu einer defensiven) annehmen. Das bedeutet, dass Sicherheitsteams proaktiv die Sicherheit ihrer AI-Systeme testen und validieren sollten, anstatt auf eingehende Bedrohungen zu reagieren. Kontinuierliches Überwachen auf Angriffe und Validieren von Sicherheitssystemen kann dazu beitragen, dass sensible Daten geschützt und Sicherheitslösungen wie beabsichtigt funktionieren.

Wie können Organisationen proaktiv gegen AI-getriebene Angriffe verteidigen, die ständig evolvieren?

Während Angreifer AI nutzen, um ihre Bedrohungen zu evolvieren, können Sicherheitsteams auch AI nutzen, um ihre Breach- und Attack-Simulation (BAS)-Tools zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie gegen neu auftretende Bedrohungen geschützt sind. Tools wie Cymulates täglicher Bedrohungs-Feed laden die neuesten auftretenden Bedrohungen in Cymulates Breach- und Attack-Simulation-Software, um sicherzustellen, dass Sicherheitsteams ihre Organisationen gegen die neuesten Bedrohungen validieren. AI kann helfen, Prozesse wie diese zu automatisieren, sodass Organisationen agil bleiben und auch den neuesten Bedrohungen gegenüberstanden werden können.

Welche Rolle spielen automatisierte Sicherheitsvalidierungsplattformen wie Cymulate bei der Minderung der Risiken, die durch AI-getriebene Cyber-Bedrohungen entstehen?

Automatisierte Sicherheitsvalidierungsplattformen können Organisationen helfen, neu auftretende AI-getriebene Cyber-Bedrohungen durch Tools zu identifizieren, zu validieren und zu priorisieren, die darauf abzielen, Bedrohungen zu identifizieren. Da AI ein Multiplikator für Angreifer ist, ist es wichtig, nicht nur potenzielle Schwachstellen in Netzwerken und Systemen zu erkennen, sondern auch zu validieren, welche tatsächlich eine Bedrohung für die Organisation darstellen. Erst dann können Expositionen effektiv priorisiert und die gefährlichsten Bedrohungen zuerst gemindert werden, bevor weniger dringende Punkte angegangen werden. Angreifer nutzen AI, um digitale Umgebungen auf potenzielle Schwachstellen zu scannen, bevor sie hochspezifische Angriffe starten, was bedeutet, dass die Fähigkeit, gefährliche Schwachstellen auf automatisierte und effektive Weise anzugehen, noch nie so wichtig war.

Wie können Unternehmen Breach- und Attack-Simulation-Tools einsetzen, um sich auf AI-getriebene Angriffe vorzubereiten?

BAS-Software ist ein wichtiger Bestandteil des Expositionsmanagements, da sie es Organisationen ermöglicht, realistische Angriffsszenarien zu erstellen, die sie nutzen können, um Sicherheitskontrollen gegen die aktuellsten Bedrohungen zu validieren. Die neuesten Bedrohungs-Intelligenz und primäre Forschungsergebnisse der Cymulate Threat Research Group (in Kombination mit Informationen über neu auftretende Bedrohungen und neuen Simulationen) werden täglich auf Cymulates BAS-Tool angewendet, um Sicherheitsverantwortlichen zu alarmieren, wenn eine neue Bedrohung nicht von den bestehenden Sicherheitskontrollen blockiert oder erkannt wurde. Mit BAS können Organisationen auch AI-getriebene Simulationen an ihre einzigartigen Umgebungen und Sicherheitsrichtlinien anpassen, mit einer offenen Architektur, um benutzerdefinierte Kampagnen und fortgeschrittene Angriffsszenarien zu erstellen und zu automatisieren.

Welche drei Empfehlungen würden Sie Sicherheitsteams geben, um vor diesen neu auftretenden Bedrohungen zu bestehen?

Bedrohungen werden jeden Tag komplexer. Organisationen, die kein effektives Expositionsmanagement-Programm haben, riskieren, gefährlich zurückzufallen, daher wäre meine erste Empfehlung, eine Lösung zu implementieren, die es der Organisation ermöglicht, ihre Expositionen effektiv zu priorisieren. Als nächstes sollte sichergestellt werden, dass die Expositionsmanagement-Lösung BAS-Funktionen enthält, die es dem Sicherheitsteam ermöglichen, neu auftretende Bedrohungen (AI und andere) zu simulieren, um zu prüfen, wie die Sicherheitskontrollen der Organisation funktionieren. Schließlich würde ich empfehlen, Automation zu nutzen, um sicherzustellen, dass Validierung und Testen kontinuierlich erfolgen, nicht nur während periodischer Überprüfungen. Da sich die Bedrohungslandschaft von Minute zu Minute ändert, ist es kritisch, aktuelle Informationen zu haben. Bedrohungsinformationen vom letzten Quartal sind bereits hoffnungslos veraltet.

Welche Entwicklungen in der AI-Technologie sehen Sie in den nächsten fünf Jahren, die entweder die Cybersicherheitsrisiken verschärfen oder mindern könnten?

Viel wird davon abhängen, wie leicht zugänglich AI bleibt. Heute können niedrigstufige Angreifer AI-Fähigkeiten nutzen, um ihre Angriffe zu verstärken, aber sie erstellen keine neuen, beispiellosen Taktiken – sie machen bestehende Taktiken nur effektiver. Im Moment können wir (meistens) dafür kompensieren. Aber wenn AI weiterhin fortschreitet und leicht zugänglich bleibt, könnte sich das ändern. Vorschriften werden hier eine Rolle spielen – die EU (und in geringerem Maße die USA) haben Schritte unternommen, um die Entwicklung und den Einsatz von AI zu regulieren, also wird es interessant sein zu sehen, ob dies einen Effekt auf die AI-Entwicklung hat.

Erwarten Sie eine Verschiebung in der Priorisierung von AI-bezogenen Cybersicherheitsbedrohungen gegenüber traditionellen Cybersicherheits-Herausforderungen?

Wir sehen bereits, dass Organisationen den Wert von Lösungen wie BAS und Expositionsmanagement erkennen. AI ermöglicht es Angreifern, schnell fortgeschrittene, gezielte Kampagnen zu starten, und Sicherheitsteams benötigen jeden Vorteil, den sie bekommen können, um vor ihnen zu bleiben. Organisationen, die Validierungstools nutzen, werden es erheblich leichter haben, den Kopf über Wasser zu halten, indem sie die dringlichsten und gefährlichsten Bedrohungen zuerst priorisieren und mindern. Denken Sie daran, dass die meisten Angreifer nach einem leichten Ziel suchen. Sie können nicht jeden Angriff stoppen, aber Sie können vermeiden, sich selbst zu einem leichten Ziel zu machen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Cymulate besuchen.