Insider-Angriffe rücken in den Mittelpunkt der IT-Sicherheit. KI macht Täuschung einfacher, Abläufe schneller und Spuren unauffälliger. Dadurch verschieben sich Prioritäten. Nicht nur externe Hacker, sondern auch interne Risiken fordern Aufmerksamkeit. Wer Insider-Angriffe ernst nimmt, kann bessere Entscheidungen treffen und Schäden deutlich reduzieren.
Was sind Insider-Angriffe – und warum nimmt das Risiko zu?
Insider handeln mit vorhandenem Zugang und Hintergrundwissen. Sie kennen Prozesse, Datenquellen und Schwachstellen. KI verstärkt diesen Vorteil, denn Texte, Stimmen und Bilder wirken damit authentischer. Außerdem nutzen Mitarbeitende oft ungeprüfte KI-Tools. Dadurch gelangen sensible Daten nach außen und Zugangsdaten geraten leichter in falsche Hände. Somit liegt das Eintrittstor häufig im Alltag – und nicht am Perimeter.
Erkenntnisse aus der Exabeam-Studie
Die aktuelle Studie „From Human to Hybrid Attacks“ von Exabeam (Exabeam Report) zeigt deutlich, wie stark KI Insider-Bedrohungen verschärft. Einige zentrale Fakten:
- 64 % der Befragten sehen Insider-Angriffe als gefährlicher an als externe Attacken
- 53 % berichten von einer Zunahme solcher Vorfälle im letzten Jahr
- 76 % der Unternehmen beobachten eine unerlaubte Nutzung von generativer KI durch Mitarbeitende
- 74 % sehen bereits effektivere Insider-Angriffe durch KI, zum Beispiel bei Phishing oder Datenabflüssen
- 93 % erwarten, dass KI die Auswirkungen von Insider-Angriffen künftig weiter verschärfen wird
Diese Zahlen machen klar: Das Problem ist real und verschärft sich stetig. KI beschleunigt Angriffe, verschleiert Spuren und erhöht dadurch das Risiko.
Wie KI Insider-Angriffe verändert
Generative KI senkt die Hürden. Täuschend echte Phishing-Mails, glaubwürdige Stimmen und Deepfakes öffnen neue Türen. Außerdem beschleunigt KI die Recherche, das Schreiben von Code und sogar Betrugsmaschen. Gleichzeitig entstehen „Schatten-KI“-Praktiken. Dabei nutzen Mitarbeitende Tools ohne Freigabe, kopieren Geschäftsdaten in öffentliche Systeme und umgehen Sicherheitsvorgaben. Dadurch wächst das Risiko leiser Datenabflüsse und missbrauchter Identitäten.
Typische Szenarien
- Kompromittiertes Konto lädt nachts große Datenmengen in kleinen Paketen hoch.
- Social Engineering über ein Deepfake-Video erzwingt eine schnelle Zahlungsfreigabe.
- Mitarbeitende exportieren sensible Kundendaten in ein KI-Tool im Internet.
Was Unternehmen jetzt tun sollten
Unternehmen sollten auf klare Regeln und messbare Kontrollen setzen. Daher ist eine verbindliche KI-Nutzungsrichtlinie wichtig. Sie enthält erlaubte Tools, Hinweise zum Umgang mit sensiblen Daten und Schulungen. Außerdem empfiehlt sich das Prinzip „Least Privilege“, starke Mehrfaktor-Authentifizierung und zeitlich begrenzte Zugriffsrechte. Netzwerke lassen sich segmentieren, Admin-Rechte einschränken und Endgeräte absichern.
Darüber hinaus helfen technische Verfahren zur Erkennung auffälligen Verhaltens. Dazu gehört das Protokollieren von Aktivitäten, die mit User-and-Entity-Behavior-Analytics ausgewertet werden. Ungewöhnliche Muster wie hohe Downloadmengen, neue Geräte oder Zugriffe außerhalb der Arbeitszeiten können frühzeitig erkannt werden. Ergänzend schützen Data-Loss-Prevention und sicheres Secrets-Management.
Prozesse sind ebenso wichtig. Vier-Augen-Prinzip bei Freigaben, schnelles Offboarding, regelmäßige Zugriffsprüfungen und klare Regeln für Dienstleister senken Risiken. Außerdem lohnt es sich, Insider-Szenarien regelmäßig zu üben und feste Eskalationspfade festzulegen. Fortschritt wird am besten über Kennzahlen gemessen – zum Beispiel „Zeit bis zur Sperrung eines Kontos“ oder „Quote abgeschlossener Awareness-Trainings“.
Schnellstart in 30 Tagen
- KI-Richtlinie veröffentlichen und erlaubte Tools festlegen
- Admin- und Servicekonten prüfen und unnötige Rechte entziehen
- Wichtige Logquellen aktivieren und einfache UEBA-Regeln einführen
- Grundlegende DLP-Regeln für sensible Dateien anlegen
- Kurzes Awareness-Training zu Insider-Angriffen starten
Insider-Angriffe verschwinden nicht, sie verändern sich. Wer Richtlinien, Technik und Training kombiniert, kann Risiken spürbar verringern. Beginnen Sie klein, messen Sie Fortschritt und verbessern Sie regelmäßig. So bleibt Ihr Unternehmen trotz KI-getriebener Insider-Angriffe widerstandsfähig.
Externe Links
- Studie: Insider-Bedrohungen durch KI sind gefährlicher als externe Cyberangriffe (heise online)
- From Human to Hybrid – Exabeam Report-Hub (Exabeam)
- Exabeam Research: AI supercharges insider threats (Business Wire)
- Insider threats outpace external attacks (FutureCISO)
- Good AI vs Bad AI in Cybersecurity (TechRadar Pro)
Interne Links