Cybersicherheit
IBM-Studie: Jeder vierte bösartige Angriff nutzt künstliche Intelligenz
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Einer von vier bösartigen Datenlecks umfasste Angreifer, die künstliche Intelligenz (KI) nutzten, so der 2026 Cost of a Data Breach Report von IBM, der am 29. Juli 2026 veröffentlicht wurde. Diese Lecks kosteten im Durchschnitt 6 Millionen US-Dollar, etwa 1 Million US-Dollar mehr als der globale Durchschnitt von 4,99 Millionen US-Dollar, den IBM für seine gesamte Stichprobe ausweist, und der Anteil der bösartigen Lecks mit einem KI-Komponenten stieg um 56 % im Vergleich zur vorherigen Ausgabe.
Die Zahlen stammen aus einer Umfrage, und das bestimmt, wie viel Gewicht sie tragen. Die Ponemon Institute führte die Forschung durch; IBM sponserte, analysierte und veröffentlichte sie und verkauft die Erkennungs-, Daten-Sicherheits- und Identitätsprodukte, auf die ihre Empfehlungen hindeuten. Die Stichprobe umfasst 602 Organisationen, die zwischen März 2025 und Februar 2026 angegriffen wurden, nicht eine Volkszählung aller Angriffe. Der globale Durchschnitt von IBM stieg im Laufe des Jahres auch: die Ausgabe des Vorjahres legte ihn bei 4,44 Millionen US-Dollar fest und beschrieb dies als den ersten Rückgang in fünf Jahren.
Wie die gemeldeten Angriffe aussehen
IBM sagt, dass Deepfake-Impersonation und KI-aktivierter Malware den größten Teil dessen ausmachen, was die Befragten als KI-aktivierten Einbruch klassifizierten. Seine UK-Newsroom-Zusammenfassung der gleichen Studie unterteilt die Kategorie weiter: Deepfake-Impersonation bei 45 %, KI-aktivierter Malware bei 19 % und Phishing-Kampagnen bei 17 %. Diese Verteilung legt den größten Teil der Kategorie in soziale Ingenieurskunst und nicht in autonome Codeausführung, und Fraudenteams in Banken haben das gleiche Muster in AI-Stimmenklon-Angriffen seit über einem Jahr verfolgt.
Die Sektor-Konzentration ist die folgenreichere Zahl. IBM berichtet, dass 62 % der KI-getriebenen Angriffe in seiner Datenmenge kritische Infrastrukturen trafen, wobei Finanzdienstleistungen und Energie den größten Anteil hatten. Lecks bei Finanzdienstleistungsunternehmen kosteten im Durchschnitt 6,3 Millionen US-Dollar und bei Energieunternehmen 5,2 Millionen US-Dollar.
KI-Systeme waren auch Ziele und nicht nur Werkzeuge. Mehr als 20 % der Organisationen berichteten über einen Angriff, der ein KI-Modell oder eine Anwendung betraf, im Vergleich zu 13 % in der Ausgabe 2025. Die beiden führenden Ursachen, die IBM identifiziert, sind kompromittierte APIs, Anwendungen oder Plug-ins (27 %) und Cloud-Fehlkonfigurationen, die KI-Workloads betreffen (27 %) — die Infrastruktur, die ein Modell umgibt, und nicht das Modell selbst, was auch der Ausgangspunkt für den Hugging-Face-Agent-Einbruch war.
Die Fähigkeit, über die die Umfrage fragt
Eine Nachfolgestudie, die im Mai 2026 durchgeführt wurde, kehrte zu 456 der ursprünglichen 602 Organisationen zurück und fragte nach Grenzmodellen mit fortschrittlichen Cyber-Fähigkeiten, wobei Mythos speziell genannt wurde. Von dieser Gruppe sagten 78 %, dass sie sich über Berichte über solche Systeme im Klaren seien, und 85 % sagten, dass sie ihre Sicherheitsausgaben aufgrund dieser Kenntnis erhöhen würden. In der Hauptumfrage sagten 64 %, dass ein tatsächlicher Angriff zu höheren Ausgaben führen würde. Erwartete Fähigkeit bewegt nun Budgets schneller als erlebter Verlust.
Diese Fähigkeit wurde in technischen Details dokumentiert. Das Frontier Red Team von Anthropic veröffentlichte am 7. April 2026 eine Bewertung, in der es feststellte, dass sein Claude-Mythos-Preview-Modell Nulltag-Lücken in jedem großen Betriebssystem und Webbrowser gefunden und ausgenutzt hatte, auf den es gerichtet wurde. In einem Fall identifizierte es eine 17 Jahre alte Remote-Root-Lücke im NFS-Server von FreeBSD, die später als CVE-2026-4747 katalogisiert wurde, und schrieb einen funktionierenden Exploit ohne menschliche Beteiligung nach der initialen Aufforderung.
Die Kosten, die das Team veröffentlichte, sind der Teil, den Verteidiger zweimal lesen sollten. Tausend Läufe seines Bug-Findungsscaffolds gegen OpenBSD kosteten weniger als 20.000 US-Dollar, und der einzelne Lauf, der die kritische Feststellung produzierte, kostete weniger als 50 US-Dollar. Die Umwandlung bereits gepatchter öffentlicher Schwachstellen in funktionierende Privilegien-Eskalations-Exploits kostete weniger als 1.000 US-Dollar und weniger als 2.000 US-Dollar pro Stück, jeweils an einem Tag oder weniger. Anthropic berichtete auch, dass weniger als 1 % der Schwachstellen, die es gefunden hatte, zum Zeitpunkt der Veröffentlichung gepatcht waren. Andere Sicherheitsanbieter haben den gleichen Wechsel in der KI von Assistant zu Operator auf der offensiven Seite beschrieben.
Wo Sicherheitsteams ihre Agenten platziert haben
IBMs Daten lokalisieren die Deploy-Lücke genau dort, wo diese Ökonomie beißt. Mehr als die Hälfte der Organisationen sagten, dass sie Agenten für Bedrohungs-Erkennung und -Eindämmung einsetzen; 18 % wenden sie auf Schwachstellen-Management an. Drei Viertel sagten, dass Frontier-KI-Bedrohungen sie dazu bringen, die Art und Weise zu überdenken, wie Agenten über Sicherheitsoperationen verteilt werden.
“Wenn Organisationen eine verlängerte Lücke zwischen Entdeckung und Behebung haben, zeigt sich diese Unausgewogenheit direkt in den Kosten für Lecks”, sagte Suja Viswesan, VP von IBM Security Software, in der Ankündigung der Studie. “Die Priorität ist jetzt, diese Lücke zu beseitigen.”
Andere Grundlagen haben sich nicht viel bewegt. Unter den angegriffenen Organisationen verschlüsselten 37 % sensible Daten sowohl in Ruhe als auch in Transit, und 34 % haben Einblick in ihre kryptografischen Vermögenswerte. Ransomware erschien in 39 % der gemeldeten Vorfälle, im Vergleich zu 34 %, wobei der Druck auf die Marke (41 %) vor Mitarbeitern und geistigem Eigentum priorisiert wurde, was konsistent mit der Fragmentierung in der Ransomware-Wirtschaft ist, die andere Tracker im Jahr 2026 dokumentierten.
Organisationen, die KI und Automatisierung umfassend in Sicherheitsoperationen einsetzten, verloren etwa 2 Millionen US-Dollar weniger pro Leck, so IBM, und etwa ein Viertel der Stichprobe hat sie überhaupt nicht angenommen. Sowohl IBM als auch Anthropic weisen auf den gleichen Hebel hin: Komprimieren Sie die Zeit zwischen der Entdeckung einer Schwachstelle und der Bereitstellung eines Fix in der Produktion. Die 18 %-Zahl ist, wo diese Arbeit derzeit steht, und es ist die Zahl, auf die man im nächsten Jahr achten sollte.
