Report von Ivanti Wachsendes Vertrauen in Agentic AI

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Agentic AI findet in der Cybersicherheit schnell Verbreitung, doch trotz hoher Akzeptanz besteht laut Ivanti ein Reifegradsdefizit. Es fehlen geeignete, risikobasierte Messgrößen für sichere Entscheidungen.

Agentic AI ist in aller Munde und gewinnt in Unternehmen immer mehr an Fahrtwind. Umso wichtiger ist es, die Sicherheit der KI-Agenten von verschiedenen Seiten zu betrachten. Auch im Report zum Stand der Cybersicherheit von Ivanti war das Thema zentral. Darin hat der Her­steller 1.215 Cybersicherheitsfachleute befragt. 87 Prozent der Sicherheitsteams würden die An­wendung von Agentic AI bereits priorisieren. Insgesamt 77 Prozent würden dem Einsatz agen­tischer KI-Systeme positiv gegenüber stehen und deren eigenständigen Entscheidungen auch ohne menschliche Kontrolle als weitgehend unproblematisch sehen. Dennoch sagen die Stu­di­en­au­to­ren, dass Agentic AI noch kein universelles Vertrauen in der Gesellschaft erlangt hat.

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Fast alle Befragten, 92 Prozent, hätten angegeben, dass Automatisierung die durchschnittliche Reaktionszeit ihres Pipeline-Teams verkürzt. Doch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz variiert dem Report nach über kritische Sicherheitsfunktionen hinweg:

• 53 Prozent der Sicherheitsteams nutzen KI zur Durchsetzung von Cloud-Sicherheitsrichtlinien,

• 44 Prozent für Incident-Response-Workflows,

• 43 Prozent für die Korrelation von Bedrohungsinformationen und

• 42 Prozent für Schwachstellen-Management und -Behebung.

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Wachsendes Vertrauen

Dass das grundsätzliche Vertrauen in KI-Automatisierung zunimmt, ist enorm wichtig, da die Kluft zwischen eskalierenden Cyberbedrohungen und der Fähigkeit von Unternehmen, sich gegen diese zu verteidigen, wächst. 48 Prozent der Sicherheitsexperten hätten angegeben, dass IT-Teams nicht schnell genug auf Cybersicherheitsanliegen reagieren würden. Weitere 40 Pro­zent würden glauben, dass die IT-Verantwortlichen das Risikotoleranzprofil ihrer jeweiligen Unternehmen nicht verstehen. Diese Diskrepanz schadet Ivanti nach besonders dem Exposure Management, das auf Zusammenarbeit zwischen Sicherheit und IT angewiesen ist, um tech­nische Exposure mit den Geschäftszielen zu verbinden.

„Obwohl diejenigen, die sich um die Verteidigung vor IT-Angriffen kümmern, optimistisch im Hinblick auf das Potenzial von KI in der Cybersicherheit sind, zeigen die Ergebnisse von Ivanti auch, dass Unternehmen in Bezug auf ihren Reifegrad, sich gegen eine Vielzahl von Bedrohun­gen zu verteidigen, weiter zurückfallen. Das nenne ich das ‚Cybersecurity Readiness Deficit‘ – ein sich Jahr für Jahr vergrößerndes Ungleichgewicht in der Fähigkeit von Organisationen, ihre Daten, Menschen und Netzwerke vor einer sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungslage zu schützen“, kommentiert Daniel Spicer, Vice President of Security & Chief Security Officer bei Ivanti. „Sicherheitsver­ant­wortliche wissen, dass Zeit und Mitarbeitende ihre wertvollsten Ressourcen sind. KI-Tools sind daher momentan bereits effektiv dabei, Routineaufgaben der Cyberhygiene automatisch zu übernehmen. Aufgaben, die IT-Teams normalerweise viel Zeit kosten würden. Zudem helfen sie dabei, einige der häufigsten Lücken im Schutz der Orga­ni­sation zu schließen.“

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Unzureichende Messgrößen

Interessant ist außerdem, dass Unternehmen den Studienautoren nach am häufigsten Mess­größen nutzen würden, die den Risiko-Kontext nicht ausreichend wiedergeben würden. 60 Prozent der Sicherheitsexperten würden Analysen nutzen, die sich mit den Auswirkungen auf das Unternehmen befassen, um ihre Risikopriorisierung zu bestimmen. Nur 51 Prozent würden einen Cybersicherheits-Exposure-Score beziehungsweise einen risikobasierten Index nutzen. Viele würden hingegen immer noch auf Prozessmetriken wie „durchschnittliche Zeit bis zur Behebung“ (47 Prozent) oder den Prozentsatz behobener Gefährdungen (41 Prozent) setzen. Das Problem liege darin, dass diese Kennzahlen, die sich auf Geschwindigkeit und Anzahl der Behe­bungen konzentrieren, isoliert betrachtet positiv aussehen können. Sie würden jedoch wenig darüber aussagen, ob Behebungsmaßnahmen die Risikoposition tatsächlich verbessern. Spicer erklärt, dass das Problem bei klassischen Kennzahlen sei, dass sie vor allem Geschwin­digkeit und Volumen messen. Dies könne den Eindruck erwecken, Probleme würden effektiv gelöst. Doch diese Werte würden nicht garantieren, dass tatsächlich die schwerwiegendsten oder geschäftskritischen Risiken reduziert würden. Die Folge: Organisationen könnten ein trü­gerisches Sicherheitsgefühl entwickeln, während ihre tatsächliche Angriffsfläche un­ver­ändert bleibe.

„Traditionelle Metriken zeigen nicht, ob sich die tatsächliche Risikoposition eines Unternehmens verbessert oder ob wei­ter­hin kritische Schwachstellen bestehen. Das grundlegende Prob­lem ist, dass Geschwindigkeit nicht gleich Risikoreduktion ist. Ohne eine Messung des Risikos lässt sich nicht beurteilen, ob Maßnahmen zur Behebung von Schwachstellen die Sicherheits­lage der Organisation tatsächlich verbessern oder lediglich die Aktivität optimieren“, sagt Spicer. „Letztlich bedeutet eine schnelle Behebung von Schwachstellen nicht zwangsläufig eine Verringerung des gesamten Cyberrisikos. Ein risikobasierter Exposure-Score geht über rein technische Kennzahlen hinaus, indem er Schwachstellen konsequent in ihren geschäftlichen Kontext einordnet. Er zeigt nicht nur, wo Risiken bestehen, sondern vor allem, welche davon das größte potenzielle Schadensausmaß auf Firmen haben. Dadurch entsteht eine deutlich fundiertere Grundlage für Priorisierungsentscheidungen, die sich an der Risikorelevanz und nicht am Volumen orientieren. Gleichzeitig hilft dieser Ansatz, ein gemeinsames Verständnis zwischen IT und Security zu schaffen, indem technische Schwachstellen mit geschäftlichen Auswirkungen verknüpft werden. Cybersicherheit richtet sich damit klar an Unternehmenszielen und Risikotoleranz aus und entwickelt sich von einer operativen Disziplin hin zu einer Frage strategischer Steuerung.“

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