IBM stellt fest, dass 92 % der Unternehmen mit KI-Sicherheitsvorfällen keine grundlegenden Zugriffskontrollen hatten

Hintergrund

Der IBM Cost of a Data Breach Report 2026, basierend auf einer Studie des Ponemon Institute unter 602 Unternehmen, hat erhebliche Sicherheitslücken in KI-Systemen aufgezeigt. Fast alle Unternehmen (92 %), die einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall erlitten, verfügten nicht über ausreichende Zugriffskontrollen für ihre KI-Systeme.
Das Problem liegt selten im KI-Modell selbst. Rund ein Fünftel der betroffenen Unternehmen verzeichnete den Einstiegspunkt über eine kompromittierte API, eine verbundene Anwendung oder einen falsch konfigurierten Cloud-Dienst. Die Art des Modells, ob Open-Source oder proprietär, zeigte keine signifikanten Unterschiede in Bezug auf die Sicherheit.
IBM führt diese Mängel auf grundlegende Versäumnisse zurück, deren Ausnutzung keine hoch entwickelten Angreifer erfordert. Vorfälle mit KI-Systemen verursachten durchschnittliche Kosten von 5,33 Millionen US-Dollar, verglichen mit 4,70 Millionen US-Dollar für solche ohne KI-Komponente. Der globale Durchschnitt für alle Datenschutzverletzungen stieg um 12 % auf 4,99 Millionen US-Dollar. Wenn die Angreifer selbst KI eingesetzt haben, stiegen die Kosten auf 6,04 Millionen US-Dollar; ohne den Einsatz von KI durch die Angreifer beliefen sich die Kosten auf 5,03 Millionen US-Dollar.

Warum es wichtig ist

Sicherheitsverletzungen, die KI-Systeme betreffen, verursachen für Unternehmen durchschnittliche Kosten von 5,33 Millionen US-Dollar und übersteigen damit deutlich Nicht-KI-bezogene Vorfälle. Die gute Nachricht ist, dass 92 % dieser Vorfälle auf Mängel bei grundlegenden Zugriffskontrollen zurückzuführen sind und nicht auf komplexe Angriffe. Für Ihre Organisation bedeutet dies, dass die meisten Risiken durch ein sorgfältigeres Management von Berechtigungen und Konfigurationen gemindert werden können. Sind Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme und die damit verbundenen Dienste diese grundlegenden Schwachstellen nicht aufweisen?

Was zu tun ist

• Granulare und robuste Zugriffskontrollen für alle KI-Systeme implementieren.
• APIs und Anwendungen, die mit KI-Systemen verbunden sind, überprüfen und korrekt konfigurieren.
• Die Konfiguration aller für KI genutzten Cloud-Dienste überprüfen.
• Regelmäßige Audits durchführen, um grundlegende Sicherheitsmängel zu identifizieren und zu beheben.

Was zu vermeiden ist

• Das Vernachlässigen grundlegender Zugriffskontrollen für KI-Systeme vermeiden.
• Risiken durch kompromittierte APIs oder falsch konfigurierte Anwendungen nicht unterschätzen.
• Nicht davon ausgehen, dass die Art des KI-Modells (Open-Source oder proprietär) das Sicherheitsniveau intrinsisch beeinflusst.
• Sich nicht nur auf die Sicherheit des KI-Modells konzentrieren und dabei die unterstützende Infrastruktur ignorieren.

Praktische Auswirkungen

Organisationen, die künstliche Intelligenz einsetzen, sind bei einem Sicherheitsvorfall größeren finanziellen Risiken ausgesetzt, wenn sie keine grundlegenden Sicherheitskontrollen implementieren. Die IBM-Forschung zeigt, dass die meisten Schwachstellen nicht von der Komplexität des KI-Modells oder der Fähigkeiten der Angreifer abhängen, sondern von leicht vermeidbaren grundlegenden Mängeln in der Verwaltung von Berechtigungen und Konfigurationen. Dies macht jede Organisation mit KI-Systemen zu einem potenziellen Ziel, wenn sie sich nicht um die Grundlagen der Sicherheit kümmert, mit durchschnittlichen Kosten von Millionen von US-Dollar pro Vorfall.

Zu vermeidende Fehler

• Standard-Sicherheitskonfigurationen oder übermäßige Berechtigungen auf KI-Systemen nicht ignorieren.
• Die regelmäßige Überprüfung der Sicherheit von KI-Systemen, einschließlich der zugehörigen Infrastrukturen und Dienste, nicht aufschieben.
• Sich nicht ausschließlich auf die Sicherheit des KI-Modells konzentrieren und dabei das gesamte unterstützende Ökosystem vernachlässigen.

Fragen zur Selbsteinschätzung

• Verfügen wir über granulare und aktuelle Zugriffskontrollen für alle unsere KI-Systeme und Daten?
• Wurden unsere APIs und Anwendungen, die mit KI verbunden sind, kürzlich umfassenden Sicherheitsbewertungen unterzogen?
• Ist unser Personal sich der spezifischen Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit KI und Fehlkonfigurationen bewusst?
• Wie verhalten sich unsere Investitionen in KI-Sicherheit zu den potenziellen Kosten eines millionenschweren Sicherheitsvorfalls?