Verizon Mobile Security Index 2025 KI-Angriffe treffen auf menschliche Fehler

Der „Mobile Security Index 2025“ von Verizon zeigt, wie generative Künst­liche Intelligenz und typische Anwenderfehler die Angriffsfläche mobiler Geräte vergrößern. Viele Organisationen investieren mehr, lassen aber zentrale Schutzlücken offen.

85 Prozent der befragten Organisationen berichten von zunehmenden Angriffen auf Smart­phones und Tablets. Ein Drittel sieht die wachsende Zahl und Raffinesse KI-gestützter Attacken als wichtigsten Risikotreiber. Denn KI verbessert Phishing-Mails, Smishing-Nach­richten und Deepfake-Anrufe, sodass sie authentisch wirken und klassische Indikatoren für Betrug immer seltener greifen. Dies sind die Ergebnisse des „Mobile Security Index 2025“ (MSI) von Veri­zon.

Zudem halten 77 Prozent der Befragten KI-gestützte Deepfakes und SMS-Phishing für wahr­schein­lich erfolgreich. Gleichzeitig verweist der „Mobile Security Index 2025“ auf den „Data Breach Investigations Report 2025“ von Verizon: In rund 60 Prozent der bestätigten Sicher­heitsvorfälle spielt ein menschliches Fehlverhalten eine Rolle. Hierzu zählen etwa Klicks auf Phishing-Links, Fehlkonfigurationen oder der sorglose Umgang mit Zugangsdaten. Im MSI nennen 44 Prozent der Unternehmen das Nutzerverhalten als wichtigsten Beitragsfaktor zu mobilen Kompromittierungen.

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Wo entstehen die größten Risiken im Umgang mit generativer KI?

Generative KI (genAI) ist im Arbeitsalltag auf mobilen Endgeräten angekommen. 93 Prozent der Organisationen berichten, dass Mitarbeitende genAI-Dienste auf dem Smartphone nutzen. 64 Prozent sehen das Risiko, dass sensible oder proprietäre Informationen in solche Dienste ein­ge­geben werden, als größte Bedrohung für die sichere Mobilnutzung.

Dennoch verfügen nur 50 Prozent der Unternehmen über definierte und durchgesetzte Nutzungsrichtlinien für genAI auf Mobilgeräten. Weitere 27 Prozent geben an, lose Regeln zu haben. Umfassende Schulungen zu Risiken mobiler KI-Tools etablieren erst 45 Prozent.

Die Studie zeigt zudem einen Zusammenhang mit Mobilgeräteverwaltung: Organisationen mit Mobile Device Management (MDM) bieten deutlich häufiger umfassende KI-Schulungen, defi­nieren und überprüfen genAI-Policies und entziehen Zugriffsrechte automatisiert auf Basis von Risikosignalen. Gleichzeitig stammen rund 70 Prozent der im Rahmen eines Angriffs be­trof­fen­en Geräte aus dem privaten Umfeld der Mitarbeitenden, was die Risiken von Bring Your Own Device (BYOD) unterstreicht.

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Unterschiede zwischen Branchen und Unternehmensgrößen

Kleine und mittelständische Unternehmen fühlen sich als mögliches Angriffsziel: 57 Prozent der KMU sehen sich stärker im Visier von Angreifern als Großunternehmen, 54 Prozent sind überzeugt, im Fall eines Vorfalls „mehr zu verlieren“. Gleichzeitig setzen sie seltener auf fort­geschrittene Maßnahmen wie MDM, Zero Trust sowie Cyber Risk Quantification, also Verfahren, die Cyberrisiken in erwartete finanzielle Schäden übersetzen und Investitionsentscheidungen unterstützen, und bieten weniger häufig umfassende Schulungen zu mobiler Sicherheit und KI-Risiken an.

Große Unternehmen investieren zwar stärker in Kontrollen und Awareness, melden aber häu­fi­ger Ausfälle: 52 Prozent der Enterprise-Organisationen verzeichneten mobile Vorfälle mit Sys­tem-Downtime, bei KMU sind es 37 Prozent. Die dafür Gründe reichen von einer größeren An­griffs­fläche über höhere Transparenz bis hin zu komplexeren Prozessen, die die Umgehung von Sicherheitsvorgaben begünstigen.

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Branchenspezifisch sticht die Energieversorgung hervor: 72 Prozent der Energieunternehmen sehen sich als vorrangiges Ziel, alle Befragten haben mobile Sicherheitskontrollen für KI-ge­stützte Angriffe und Zero-Day-Exploits angepasst. Gleichzeitig sind sie bei Technologien wie Secure Access Service Edge, Zero Trust oder MDM unter dem Branchendurchschnitt und ver­fügen seltener über Notfallpläne, Ransomware-Playbooks oder Cyberversicherungen.

Die Fertigung kämpft mit der Verflechtung von Operational Technology (OT) und IT: 85 Prozent der Hersteller halten mobile Sicherheit durch diese Konvergenz für kritischer, 83 Prozent fürch­ten Lieferkettenstörungen und Reputationsschäden durch Sicherheitsvorfälle. Trotzdem hinkt die Branche bei genAI-Richtlinien, Audits, Schulungen und Zero-Trust-Architekturen hinterher.

Im öffentlichen Sektor bewerten 79 Prozent der befragten Institutionen das Risiko, dass Sicher­heitsverletzungen Menschenleben gefährden könnten. 84 Prozent sehen steigende Er­war­tun­gen an Self-Service-Angebote als Treiber zusätzlicher mobiler Schutzmaßnahmen. Behörden liegen bei aktualisierten Kontrollen für KI-Angriffe, bei genAI-Policies und bei Schulungen meist vor anderen Branchen, nutzen jedoch nicht durchgängig alle technischen Bausteine wie Mobile Threat Defense oder Cyber Risk Quantification.

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Wie reagieren Organisationen mit Budgets, Training und Technik?

Finanziell steuern viele Unternehmen gegen: 75 Prozent haben ihre Ausgaben für mobile Sicherheit im vergangenen Jahr erhöht, 76 Prozent rechnen mit einem weiteren Anstieg. 80 Prozent arbeiten mit einem expliziten Sicherheitsbudget, in 89 Prozent dieser Fälle ist ein eigener Posten für mobile Sicherheit vorgesehen. Treiber sind laut Studie vor allem gestiegenes Gefahrenbewusstsein, mehr Nutzer und Geräte, zusätzliche Compliance-Vorgaben sowie der Ausbau mobiler und hybrider Arbeitsmodelle.

Parallel weiten Unternehmen Schulungs- und Testprogramme aus: 62 Prozent schulen neue Mitarbeitende beim Onboarding zur Mobilgerätesicherheit, 58 Prozent bei der Ausgabe eines Geräts. 76 Prozent setzen mindestens jährlich Phishing- und Smishing-Simulationen ein. 88 Prozent haben Schulungen zu KI-Risiken geplant oder bereits umgesetzt, 45 Prozent davon mit umfassendem Ansatz.

Trotz hoher Investitionen bleiben die Folgen von Vorfällen gravierend. 46 Prozent der Orga­ni­sa­tio­nen berichten von mobilen oder IoT-Zwischenfällen mit Downtime, 50 Prozent von Daten­ver­lust. 63 Prozent der Betroffenen sahen erhebliche Auswirkungen wie längere Aus­fall­zei­ten oder Geschäftsstörungen. Das ist ein deutlicher Anstieg gegenüber 47 Prozent im Vor­jahr. 36 Prozent mussten Cyberversicherungs-Sanktionen hinnehmen, etwa höhere Prämien oder eingeschränkte Leistungen.

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Acht Best Practices im Überblick

Verizon liefert in seinem MSI-Report acht Best Practices, die Unternehmen helfen, ihre Endgeräte abzusichern.

• Mobile Device Management und Unified Endpoint Management: Zentrale Verwaltung von Smartphones, Tablets und Laptops über eine Plattform;

• Mobile Threat Defense: Erkennung und Abwehr mobiler Angriffe in Echtzeit, etwa Phishing, bösartige Apps und Gerätekompromittierung

• Zero Trust: Konsequente Identitäts- und Gerätekontrolle vor jedem Zugriff, unabhängig vom Standort

• Secure Access Service Edge: Cloudbasierte Kombination aus Netzwerk- und Sicherheitsdiensten wie Firewall und Secure Web Gateway für mobile und hybride Nutzer

• Sicherer Enterprise-Browser und Secure Web Gateway: Durchsetzung von Richtlinien direkt im Browser, Schutz beim Zugriff auf Web- und SaaS-Anwendungen

• Endpoint Detection and Response: Laufende Überwachung von Endgeräten, Analyse verdächtiger Aktivitäten und automatisierte Gegenmaßnahmen

• Managed Detection and Response: Ausgelagerte 24/7-Überwachung und Incident Response durch einen spezialisierten Dienstleister

• Cyber Risk Quantification: Bewertung von Cyberrisiken in finanziellen Kennzahlen, um Budgets, Versicherungen und Maßnahmen zu priorisieren.

Die Daten zeigen, dass Investitionen in strukturierte Maßnahmen wirken: Nur vier Prozent der Organisationen setzen alle acht im MSI definierten Best Practices um, darunter MDM oder Uni­fied Endpoint Management, Mobile Threat Defense, Zero Trust, sichere Enterprise-Browser, End­point Detection and Response, Managed Detection and Response sowie Cyber Risk Quanti­fi­cation. In dieser Gruppe halbiert sich der Anteil der Unternehmen mit Downtime nach einem mobilen Sicherheitsvorfall, der Anteil mit schweren Folgen sinkt von 63 auf 12 Prozent.

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