Inhalte passen sich in Echtzeit an Übernimmt agentische KI bald Security Awareness Trainings?

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KI-gestützte Phishing-Angriffe verändern sich schneller, als klassische Awareness-Programme reagieren können. Agentische KI soll Simulationen personalisieren, Risiken messen und Beschäftigte im richtigen Moment schulen.

Weltweit setzen Cyberkriminelle zur Unterstützung ihrer Phishing-, Spear Phishing und Social Engineering-Angriffe immer häufiger auf gekaperte oder bösartige KI-Tools. Diese ermöglichen es ihnen, massenweise – und dennoch personalisiert – mit potentiellen Opfern in Kontakt zu treten und diese auf einen weitergehenden Angriff vorzubereiten.

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Awareness unter Pflicht- und KI-Druck

Um dies zu verhindern, reichen klassische Schulungen, Übungen und Trainings zur Anhebung des Security Awareness nicht mehr aus. Auch die Unterstützung durch einfache KI-Systeme genügt nicht mehr. Was wirklich hilft, sind Schulungs- und Trainingssysteme, die auf agentische KI setzen. In Echtzeit können diese sich dem Verhalten und dem Alltag ihrer Anwender anpassen und berücksichtigen dabei unter sämtliche aktuell populären Angriffsvektoren.

Um der quanti- wie qualitativ wachsenden Bedrohung effektiv begegnen zu können, genügt es nicht mehr, sich auf traditionelle Schulungs- und Trainingsprogramme zur Anhebung des Sicherheitsbewusstseins zu verlassen. Benötigt werden komplexere Systeme. Solche, die das Verhalten der Mitarbeiter kontinuierlich und in Echtzeit prüfen, analysieren und optimieren können. Benötigt werden daher agentische KI-Systeme.

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Mehr Autonomie in Sicherheitstrainings

Herkömmliche KI-Systeme basieren im Wesentlichen auf vordefinierten „Wenn-Dann“-Strukturen. Starre Befehlsketten werden abgearbeitet. Agentische KI-Systeme hingegen agieren unabhängig, treffen kontextbasiert Entscheidungen und reagieren flexibel auf unvorhergesehene Eingaben. Im Kontext von Phishing-Sicherheitstrainings bedeutet dies, dass an die Stelle von zeitlich befristeten, inhaltlich starren Massen-Kampagnen ein intelligentes Ökosystem tritt, das Simulationen und Hilfestellungen in Echtzeit autonom und individuell – auf Basis der realen Nutzerinteraktionen – zuführt und koordiniert.

Wie wichtig diese technologische Weiterentwicklung ist, verdeutlicht ein Blick auf die derzeitige Cybersicherheitslage. Laut dem aktuellen Phishing Threat Trends Report von KnowBe4 erfolgen mittlerweile 86 Prozent aller Phishing-Angriffe unter Zuhilfenahme von Künstlicher Intelligenz. Immer häufiger setzen Cyberkriminelle auf generative KI-Tools, um personalisierte Phishing-E-Mails zu verfassen – ohne grammatikalische Fehler, in bestem Business-Jargon. Und diese KI-gestützten Angriffe mutieren immer wieder neu, in einer Geschwindigkeit, bei der kein menschliches Sicherheitsteam mit dem Aufspüren, Erfassen, Analysieren und Verfassen der entsprechenden Warnhinweise an die Belegschaft noch hinterherkommen könnte. Genau hier kommt nun agentische KI ins Spiel. Neue Angriffsvektoren erkennt und analysiert sie schon im Moment ihres Entstehens, entwickelt und speist angepasste Taktiken direkt in laufende Schulungs- und Trainingsprogramme ein.

Möglich macht all dies ein Geflecht spezialisierter digitaler Agenten, die über das bereits erwähnte agentische KI-System zusammengehalten und orchestriert werden. Ein dedizierter Phishing-Agent arbeitet hier Hand in Hand mit einem Vorlagengenerierungs-Agenten und einem Callback-Agenten zusammen. Gemeinsam analysieren sie das individuelle Nutzerverhalten und erstellen autonom Simulationen, die den aktuellen, realen Angriffsszenarien in nichts nachstehen.

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Mehr Lernerfolg bei unangekündigten Simulationen und Tests

In aller Regel erhalten die Anwender eines Trainings ihr anschließendes Feedback zeitverzögert. Bei zuvor angekündigten Schulungen und Trainingseinheiten ist das auch durchaus sinnvoll, da es das Gehirn zum aktiven Nachdenken zwingt und Informationen langfristig im Gedächtnis verankert. Anders verhält es sich aber bei unangekündigten Verhaltenstests. Hier ist sofortiges Feedback der richtige Ansatz, da es den emotionalen Moment des Fehlers direkt nutzt, um falsche Reflexe zu korrigieren. Bei unangekündigten Trainingseinheiten und Simulationen, die über eine agentische KI durchgeführt werden, kann Feedback unmittelbar und direkt gegeben werden. Eine präzise, kontextualisierte Anleitung kann den Anwender über sein konkretes Fehlverhalten aufklären, etwa an welchen spezifischen Merkmalen er eine simulierte Phishing-Nachricht hätte erkennen können und wie er im Idealfall hätte reagieren sollen. Diese direkte Verknüpfung von Handlung und Aufklärung verankert das richtige Verhalten im Gehirn und reduziert die Chance, dass sich etwaige Flüchtigkeitsfehler beim nächsten Mal – wenn vielleicht eine reale Bedrohung ins Haus steht – wiederholen.

Wissen und punktuelle Sicherheitsschulungen reichen nicht

Viel Awareness, aber wenig Security

Schluss mit starren Lehrplänen

Ein weiterer Pluspunkt: Unter Zuhilfenahme agentischer KI-Systeme kann endlich das traditionelle „Lernen nach dem Gießkannenprinzip“ aufgebrochen werden. Sie verlagern den Lernprozess weg von einer fest terminierten Aktivität hin zu einem kontinuierlichen Vorhaben, das auf echten Risikosignalen basiert. Permanent analysiert das System das Nutzerverhalten, die Ergebnisse vorangegangener Simulationen sowie globale Bedrohungsmuster, um das Training noch im selben Moment anzupassen. Auf diese Weise entwickelt sich die Schulung weg von einer vorübergehenden Pflichtaufgabe, hin zu einem zielgerichteten, dynamischen Prozess, der exakt dort ansetzt, wo die realen Verwundbarkeiten der eigenen Mitarbeiter liegen.

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Personalisierte Trainings für maximale Relevanz im Arbeitsalltag

Und schließlich: Agentische KI-Systeme können Simulationen, Trainings und Schulungen individualisieren. Die Annahme, dass alle Mitarbeiter denselben Bedrohungen ausgesetzt sind und identisch auf Täuschungsversuche reagieren, trifft nicht zu. Zwei Angestellte mit identischen Positionen können ein völlig unterschiedliches Risikoprofil haben, je nachdem, wie stark sie unter Zeitdruck stehen oder wie intensiv sie mit externen Partnern interagieren. Agentische KI ermöglicht eine maßgeschneiderte Personalisierung des Trainings, ohne dass hierzu manuelle Konfigurationen erforderlich wären. Ein Mitarbeiter im Finanzwesen, der regelmäßig dringende Zahlungsaufforderungen bearbeitet, kann so gezielt mit komplexen Szenarien, die Zahlungsaufforderungen beinhalten, konfrontiert werden. Ein Mitarbeiter, der primär interne Kommunikationskanäle nutzt dagegen, erhält eher Simulationen, die auf gefälschten Freigabemeldungen basieren. Durch diese unmittelbare Nähe zur realen Arbeitspraxis des einzelnen Anwenders wird das Gelernte nicht nur besser verstanden, sondern auch dauerhafter im Gedächtnis gespeichert.

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Mensch-Maschine-Kooperationen nicht vergessen

Auch die Mitarbeiter selbst setzen heutzutage, im Zeitalter der KI, zunehmend auf smarte KI-Assistenten und KI-Agenten, um E-Mails vorzuformulieren oder Daten zu analysieren. Hierdurch entstehen Unternehmen neue, zusätzliche Risiken. Etwa, wenn sensible Unternehmensdaten unbedacht mit externen Systemen geteilt werden oder wenn KI-generierten Inhalten innerhalb der Belegschaft blind vertraut wird. Moderne agentische KI-Systeme berücksichtigen diese Neuerung des Arbeitsalltags. Sie sind in der Lage zu erkennen, wie und wo Mitarbeiter digitale Helfer zum Einsatz bringen. Dieses Wissen können sie dann mit dem realen Verhalten der Mitarbeiter verknüpfen und so das Training exakt auf die Schnittstellen ausrichten, an denen Mensch und Maschine zusammenkommen.

Reale Reaktionen messen und analysieren

Gute, effektive Messsysteme, mit denen sich der Erfolg von Schulungsprogrammen zur Anhebung des Sicherheitsbewusstseins ermitteln lässt, gibt es schon lange. Erinnert sei hier nur an den Security Culture Score, mit dem sich das Sicherheitsbewusstsein der gesamten Belegschaft eines Unternehmens messen lassen kann, und den Reporting Behaviour Score, der das Risikoverhalten des einzelnen Mitarbeiters in den Blick nimmt.

Unter Zuhilfenahme agentischer KI lässt sich die Messung des Lernerfolgs nun aber noch einmal auf eine ganz neue Stufe heben, stärker auf die einzelne Testperson fixiert, umfassender und zugleich kontinuierlicher. Mit Simulationen auf Basis agentischer KI kann der gesamte reguläre Arbeitstag – ohne die Produktivität der Mitarbeiter zu beeinträchtigen – zum Testlabor erweitert werden. Gemessen werden kann etwa die Fehlerwiederholungsquote bei Phishing-Angriffs-Simulationen oder auch die Meldequote bei verdächtigen E-Mails. Eben die reale Reaktion auf Situationen des tatsächlichen Arbeitsalltags. Durch die kontinuierliche Orientierung der Trainingsinhalte an diesen harten Metriken kann sichergestellt werden, dass jede Trainings-Personalisierung einen echten, nachweisbaren Beitrag zur Steigerung der Resilienz des gesamten Unternehmens beisteuert.

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Fazit

Eine zentrale Hürde klassischer Security-Awareness-Programme ist der mit ihrer Umsetzung verbundene Mehraufwand für die Sicherheitsteams. Oft verbringen sie wertvolle Arbeitszeit mit der manuellen Auswertung der Ergebnisse, dem Zuweisen von Nachschulungen und dem Entwerfen neuer Templates. Agentische KI übernimmt solche repetitiven Aufgaben und reduziert den administrativen Aufwand so drastisch. Das System übernimmt die Erkennung von Verhaltensmustern, aktualisiert Trainingsaufgaben autonom und hebt die geschäftskritischen Bereiche hervor, in denen ein menschliches Eingreifen des IT-Sicherheitsteams zwingend erforderlich ist. Die Verwaltung der Programme kann so hocheffizient skaliert werden, ohne Mehrarbeit für die IT-Teams, die sich stattdessen auf andere, strategischere Aufgaben konzentrieren können.

Wer im Zeitalter hochgradig adaptiver, KI-gestützter Angriffe an starren Lernmodulen festhält, verliert den Anschluss und gefährdet die Sicherheit seines Unternehmens. Indem sie Schulungen dynamisch, personalisiert und nachhaltig gestaltet, bietet agentische KI die passende technologische Antwort auf diese Herausforderung. Nur durch die intelligente Verknüpfung von menschlicher Intuition und agentische KI-Unterstützung entsteht in Unternehmen eine nachhaltige Cyber-Resilienz des Faktors Mensch, der Belegschaft, die den Herausforderungen der heutigen digitalen Arbeitswelt wirklich gewachsen ist.

Über den Autor: Dr. Martin J. Krämer ist CISO Advisor bei KnowBe4.

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