Steigende Bedrohungen in der Cloud Warum mehr Angriffe neue Sicherheitsstrategien erfordern

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Agentische KI revolutioniert die Art, wie Unternehmen auf Sicherheitsanforderungen reagieren (müssen). Herkömmliche Lösungen werden von neuen Ansätzen überholt. Mit den richtigen Tricks können Sicherheitsteams das Katz-und-Maus-Spiel mit Betrügern beenden.

Die digitale Landschaft entwickelt sich heute schnell. Unternehmen sehen sich in diesem Zuge zunehmend mit komplexen Cyberbedrohungen konfrontiert – auch wenn es um die Sicherheit von Cloud-Umgebungen geht. Die Integration von KI eröffnet dabei zwar neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Innovationsförderung, sie bringt andererseits neue Sicherheitsherausforderungen mit sich.

Die Angriffe auf die Cloud nehmen zu, traditionelle Verteidigungsmaßnahmen allein reichen nicht mehr aus. Es sind also neue Strategien zur Verteidigung erforderlich. Aris Koios, Technology Strategist bei Crowdstrike, steigt hier tiefer ein. Konkret in Zahlen erklärt er, dass „von 2022 bis 2024 ein Anstieg von Cloud-Angriffen um 329 Prozent beobachtet wurde.“ Bemerkenswert sei, dass die meisten dieser Angriffe nicht auf Malware zurückzuführen waren, sondern der initiale Zugriff der Angreifer mit gültigen Authentifizierungsdaten erfolgte. Allein in der ersten Hälfte des Jahres 2024 sollen 35 Prozent der Cloud-Angriffe (laut Global Threat Report 2025 von Crowdstrike) mit gestohlenen Anmeldedaten eingeleitet worden sein.

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Künstliche Intelligenz (KI) erleichtert es Angreifern, sich mittels Social Engineering Zugang zu verschaffen, indem sie überzeugende Phishing-E-Mails, gefälschte Lebensläufe oder sogar Deepfakes erstellen. „Ein Beispiel hierfür ist ‚Famous Chollima‘, eine mit Nordkorea in Verbindung stehende Gruppe, die diese Taktiken nutzt, um als Remote-IT-Mitarbeiter eingestellt zu werden, sich Zugang zu Cloud-Umgebungen zu verschaffen und sich über Backdoor-Administratorkonten dauerhaft zu etablieren. Mithilfe herkömmlicher Abwehrmaßnahmen werden Angriffe dieser Art nicht erkannt“, erläutert Koios.

KI-gestützte Angriffsformen wie LLM-jacking seien ein Paradebeispiel dafür, wie Angreifer generative KI in der Cloud ausnutzen. Koios weiß: „Wenn sich Angreifer Zugang zu Cloud-Umgebungen verschaffen – insbesondere zu schlecht überwachten –, nehmen sie zunehmend KI-Services ins Visier, nicht nur Daten.“ Die Experten bei Crowdstrike hätten Vorfälle beobachtet, bei denen Angreifer gestohlene Anmeldedaten nutzten, um auf proprietäre LLMs und Basismodelle zuzugreifen, manchmal über offengelegte oder schlecht gesicherte APIs. In einem Fall habe ein unbekannter Angreifer versucht, unbefugte Inferenzabfragen an einem eingeschränkten Modell durchzuführen – wahrscheinlich, um den Zugriff oder die Funktionen weiterzuverkaufen.

Wenn ein KI-Stack in der Cloud läuft, aber nicht wie der Rest der Cloud gesichert ist, wird eine neue Angriffsfläche geschaffen. „Die meisten Unternehmen protokollieren oder überwachen den Inferenzverkehr nicht und behandeln den Zugriff auf Modelle nicht wie eine privilegierte Aktion. Das ist eine Lücke, die Angreifer bereits ausnutzen“, erklärt Koios.

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Sicherheitsteams müssen sich weiterentwickeln, um der zunehmenden KI-gesteuerten Bedrohungslage in der Cloud gewachsen zu sein. Mehr noch sollten sie laut Koios aufhören, siloartig zu denken. Denn „Angreifer respektieren keine Domänen – sie bewegen sich lateral über Cloud, Identitäten, Endpunkte und jetzt auch KI“, so Koios.

Verteidiger würden fundierte technische Kenntnisse in den Bereichen Cloud-Architektur, Identitätssysteme wie IAM und SSO sowie API- und Kubernetes-Sicherheit benötigen. Sie sollten aber auch verstehen, wie KI in der Umgebung aufgebaut ist und verwendet wird, wo sie mit Produktionssystemen in Berührung kommt und wie sie missbraucht werden kann.

Innovative Technologien als Schlüssel

Welchen Stellenwert nehmen Lösungen wie Agentic AI ein, um der zunehmenden Komplexität KI-gestützter Bedrohungen in der Cloud nachhaltig zu begegnen? „Die meisten Cloud-Angriffe sind schneller, als Securityteams reagieren können. Bis ein Ticket eröffnet und weitergeleitet wurde, hat der Angreifer seine Position bereits gewechselt oder Daten exfiltriert“, führt Koios aus. Benötigt werden Systeme, die Alarm schlagen und dann auch Maßnahmen ergreifen.

Agentische KI ermöglicht laut Koios diesen essenziellen Wandel: „Sie liefert nämlich Erkenntnisse, trifft Entscheidungen und führt vollständige Reaktionsworkflows in Echtzeit aus.“ Würde beispielsweise ein verdächtiges Cloud-Dienstkonto mit erhöhten Berechtigungen außerhalb der normalen Aktivitäten entdeckt werden, würde sie den Benutzer autonom isolieren, die Sitzung beenden und sie für die Nachbearbeitung protokollieren.

Dieser Grad an Autonomie sei entscheidend, um mit Gegnern Schritt zu halten, die selbst Automatisierung und KI einsetzen. Nutzer dürfen jedoch nicht ignorieren, dass auch KI-Systeme zu Zielen werden können. Sei es das Vergiften von Modellen während des Trainings oder der Missbrauch von Inferenz-APIs, die Angriffsfläche wird immer größer. Wenn KI in der Produktion eingesetzt wird, wird ein Schutz über den Lebenszyklus hinweg benötigt.

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Agentische KI ist laut Koios mehr als nur eine intelligentere Form der Automatisierung: „Sie ist gewissermaßen ein zweites Paar Hände, das tatsächlich weiß, was zu tun ist. Herkömmliche Automatisierung folgt einem Skript. Wenn A passiert, wird B ausgeführt. Dieses Prinzip funktioniert jedoch nicht, wenn die aktuelle Situation nicht dem Skript entspricht.“

Agentische Systeme hingegen interpretieren das Geschehen, reagieren darauf und passen sich anhand der Ergebnisse an. Sie lernen aus dem Feedback von Analysten sowie aus realen Szenarien und werden mit der Zeit immer besser. Das bedeutet weniger manuellen Aufwand, weniger Fehlalarme und mehr Zeit für die Bedrohungen, die wirklich wichtig sind.

Langfristig können Sicherheitsteams so Alarmmüdigkeit vermeiden und sich auf die Abwehr tatsächlicher Bedrohungen konzentrieren. Sie skalieren nicht mehr mit Personal, sondern mit intelligenten, autonomen Entscheidungen. So könne das Katz-und-Maus-Spiel mit den Alarmen auf lange Sicht beendet werden. Das System eignet sich ideal für repetitive Arbeit, damit sich die Menschen auf Entscheidungen konzentrieren können, die kognitives Urteilsvermögen erfordern.

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