Die neuen ABCs der Cybersicherheit: Identität, Sichtbarkeit und Eindämmung

Als Keren Elazari zustimmte, mich im The Segment Podcast zu begleiten, war das Erste, was sie tat, in ihrem Kleiderschrank zu wühlen. Sie suchte nach einem T-Shirt, das eine Zeile enthält, die sie von Bühnen auf der ganzen Welt überliefert hat: Hacker brechen nicht ein, wir loggen uns ein.

Während unseres Gesprächs untermauerte sie die Linie mit Daten.  

Jahr für Jahr, so sagte sie, erzähle der Verizon Data Breach Investigations Report (DBIR) dieselbe Geschichte: gestohlene Zugangsdaten und recycelte Passwörter seien immer noch die Haustür. Während die Ausnutzung von Schwachstellen inzwischen den Missbrauch von Zugangsdaten als oberster Zugriffsvektor abgelöst hat, tritt der Missbrauch von Zugangsdaten weiterhin in 39 % der Sicherheitsverletzungen auf, wenn man die gesamte Angriffskette betrachtet. Das macht sie zur am weitesten verbreiteten Technik in den Daten. (Angreifer kombinieren oft die beiden.) Sie öffnen ein ungepatchtes System und greifen dann direkt nach den Zugangsdaten.

Das Patching hingegen geht rückwärts. Nur 26 % der bekannten ausgenutzten Schwachstellen wurden im vergangenen Jahr behoben, gegenüber 38 % im Vorjahr. Und die mittlere Zeit bis zum Patch erstreckte sich von 32 auf 43 Tage.

Das ist die Kluft zwischen dem Gespräch, das wir über KI in der Cybersicherheit führen, und dem, was Angreifer tatsächlich mit unserer Umgebung machen. KI hat keine neue Klasse von Eindringlingen erfunden, sondern vielmehr die Zeitlinie komprimiert, um Schwächen auszunutzen, von denen wir bereits wussten.  

Kerens Argument ist, dass die Branche Sicherheits-ABCs richtig einsetzen muss, bevor sie wirklich einen Nutzen aus Sicherheits-KI ziehen kann. Ihre Version dieser Grundlagen: Identität, Sichtbarkeit und Eindämmung. Jede Schließung schließt eine Lücke, die KI derzeit vergrößert.

Angreifer brechen nicht ein. Sie loggen sich ein.

Frag Keren, wie sie bei einem Red-Team-Engagement in eine Organisation gelangt, und sie wird dir sagen, was sie nicht tun wird: Sie wird keine Zeit und kein Budget damit verschwenden, einen maßgeschneiderten Exploit von Grund auf zu erstellen.

Aufklärung frisst den Großteil des Zeitplans ein, und wonach sie sucht, ist Zugang. Die Zugangsdaten eines legitimen Mitarbeiters sind der ideale Fund, da dieser Zugang unauffällig abläuft.  

Erst wenn die Low-Effort-Pfade ausgeschöpft sind, denkt sie darüber nach, ein öffentlich zugängliches System anzugreifen, denn das ist die laute Option und diejenige, die am ehesten erwischt wird.

Echte kriminelle Gruppen verfolgen dieselbe Wirtschaftspanne . Keren ging durch die ShinyHunters-Kampagnen, Teil des lockeren Ökosystems, das das FBI als "The Com" bezeichnet. Ihr Handbuch begann damit, den Helpdesk einer Organisation anzurufen, während sie sich als Mitarbeiter mit privilegiertem Zugang ausgaben, und dann den Desk davon zu überzeugen, die Zugangsdaten des Mitarbeiters zurückzusetzen.  

In jüngerer Zeit haben sie das Ganze umgedreht, indem sie den Helpdesk selbst imitieren, einzelne Anmeldehinweise und Passwort-Zurücksetzungen auslösen und die zurückgegebenen Zugangsdaten sammeln. Als diese Gruppen schließlich KI angriffen, so Keren, nutzten sie sie hauptsächlich zur Deepfake-Stimmengenerierung, um ihre soziale Technik zu schärfen.

Der Punkt, der bei Sicherheitsführern bleiben sollte, ist, dass Kriminelle unermüdlich kreativ mit dem sind, was sie bereits haben. Sie sitzen auf riesigen Datenbanken mit Benutzernamen und Passwörtern. Multi-Faktor-Authentifizierung ist in vielen Organisationen noch nicht vollständig ausgerollt, und viele der vorhandenen Implementierungen basieren auf Authentifizierungsmethoden, die Keren als weit über das Ablaufdatum hinaus betrachtet.  

Warum KI Angreifer mehr beschleunigt als Verteidiger.

Keren beschrieb KI als Zeitmaschine für Angreifer. Aufklärung, Werkzeuge und Kampagnenplanung, die früher Wochen oder Monate dauerten, können heute in Tagen oder Stunden durchgeführt werden.  

Verteidiger sollten einen vergleichbaren Bonus bekommen, und bisher tun sie das nicht.

Der Grund liegt darin, woran ein KI-Modell seine eigene Arbeit abgleichen kann. Wenn ein großes Sprachmodell (LLM) nach einer Schwachstelle sucht, hat es einen klaren Erfolgstest. Es kann versuchen, den Fehler auszunutzen und zu sehen, ob der Versuch funktioniert. Dieses Bestehen-Nicht-Bestehen-Signal macht die Fähigkeit trainierbar, und sie wird mit jeder Iteration schärfer.  

Patching bietet kein solches Signal. Eine Lösung muss die Produktion überstehen, egal in welcher Variante der Umgebung sie landet, ohne die Anwendung zu zerstören, die sie schützen soll. Keine schnelle automatische Kontrolle kann all das bestätigen.  

Modelle werden immer besser darin, Fehler zu finden. Das Schreiben und sichere Versand der Reparatur bleibt eine langsame, sorgfältige und von Menschen überwachte Arbeit.

Das ist die erste harte Wahrheit aus dem Gespräch. Discovery beschleunigt sich, Sanierung nicht, und die Lücke zwischen ihnen vergrößert sich von selbst. Wie Keren sagte: Man kann nicht einfach "etwas LLM-Pulver darauf streuen" und das als Strategie bezeichnen.

KI hat nicht zwei Jahrzehnte technische Schulden geschaffen, die aus Passwörtern, ungepatchten Systemen, Identitätssprawl und flachen Netzwerken aufgebaut wurden. Es hat nur den Geburtstermin vorgezogen.

Die fortschrittlichsten Angriffe, die sie gesehen hat, bestätigen das. Sie verwies auf die Nationalstaatenkampagne, die Anthropic Ende 2025 als GTG 1002 dokumentierte, in der der Angreifer KI-Agenten einsetzte, um einen Eindringling von Anfang zu Ende zu orchestrieren. Diese Orchrierung war ein echter Fortschritt. Dennoch vermutet Keren, dass der erste Zugriff selbst völlig normal aussah: wahrscheinlich gestohlene Zugangsdaten oder eine vergessene Lücke in der Umwelt, die solide Fundamentaldaten geschlossen hätten.

Warum eine Netzwerksicherheitsbewertung von außen beginnen sollte

Kerens zweite harte Wahrheit ist, dass Angreifer eine Zielumgebung oft besser verstehen als die Verteidigenden.

Sie glaubt nicht, dass das ein Kompetenzproblem ist. Sicherheitsteams verteidigen ein lebendiges Unternehmen, kein Labor. Ein Live-Unternehmen betreibt die Gehaltsabrechnung, integriert Anbieter, startet Cloud-Workloads und verbindet APIs. Jede dieser notwendigen Aktivitäten schafft eine Angriffsfläche.

Schatten-IT und Schatten-KI folgen derselben Logik. Die Menschen übernehmen das, was ihnen hilft, ihre Arbeit zu machen. Angreifer nutzen sie in der sicheren Annahme, dass die Lücken vorhanden sind – eine Annahme, von der Keren sagt, dass sich fast immer auszahlt.

Sie hat ein verwandtes Muster bei Sicherheitstools angesprochen. Die meisten Teams betreiben mittlerweile zwischen 50 und 60 Sicherheitsprodukte und gehen davon aus, dass sich all diese Abdeckung summiert. Aber wenn man diese Fähigkeiten gegen einen echten Angriffspfad abbildet, sei es die Lockheed Martin Kill Chain oder MITRE ATT&CK, werden die Lücken offensichtlich.  

Keren sagte, sie könne in einer hochentwickelten Organisation normalerweise jemanden finden, der zugibt, dass ein bestimmtes System, eine Cloud-Umgebung oder ein neues KI-Projekt einer Abteilung außerhalb all dessen liegt.

Ihre praktische Herausforderung für Sicherheitsteams: eine interne Netzwerksicherheitsbewertung durchzuführen. Tools wie Shodan und Censys sind seit Jahren verfügbar, aber sie trifft immer noch Teams, die sie nie genutzt haben, um ihre eigene Umgebung so zu betrachten, wie es ein Angreifer tun würde.  

Jede ernsthafte Netzwerksicherheitsbewertung sollte das von außen betrachten, denn man kann nicht verteidigen, was man nicht sieht.

Proaktive Paranoia: die drei wesentlichen Sicherheitsgrundlagen

Als Keren sich für den Cyberberuf ausbildete, waren die Grundlagen die CIA-Triade: Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Die halten immer noch. Aber sie beschreiben, was du schützt, und nicht, wie Angreifer es tatsächlich erreichen.

Stattdessen schlägt sie ein aktualisiertes Set vor:

• Identität. Im größten Teil des letzten Jahrzehnts war Identität der größte einzelne anfängliche Zugriffsvektor bei gemeldeten Sicherheitsvorfällen, und die meisten Organisationen verwalten sie bis heute im Denken des 20. Jahrhunderts. Nach Kerens Schätzung entfernt die Reparatur mindestens 20 % der anfänglichen Angriffsvektoren.‍
• Sichtbarkeit. Wenn Angreifer Assets inventarisieren können, die du vergessen hast, startest du den Kampf mit einem Nachteil. Sichtbarkeit ist das, was eine unbekannte Umgebung in eine verteidigungsfähige verwandelt. ‍
• Eindämmung. Das ist diejenige, die Keren als Hackerin am meisten bedeutet, gerade weil sie nicht eingesperrt werden will. Ein Angriff stoppt abrupt, wenn die seitliche Bewegung schwer ist, wenn Netzwerke segmentiert sind und wenn das Eindringen in ein System die nächsten zehn nicht übergibt. Mikrosegmentierung baut diese Eindämmung direkt auf und legt Richtlinien zwischen die Arbeitslasten, sodass ein kompromittiertes System keinen offensichtlichen Weg mehr hat.

Keren bezeichnet die Denkweise hinter allen drei als "proaktive Paranoia" und unterscheidet sie sorgfältig von Angst. Angst lähmt, während proaktive Paranoia vorbereitet. Wie sie sagt, wartest du nicht auf den Regen, um dein Zelt aufzubauen.

Warum übernehmen also nicht mehr Sicherheitsteams diese Arbeit? Keren glaubt, dass das teilweise menschlich ist, denn die Sortierung der Identität fühlt sich an wie das Ausräumen eines Dachbodens. Und es ist zum Teil Priorisierung, weil es schwer ist, Identität, Sichtbarkeit und Eindämmung als nächste große strategische Initiative zu positionieren.  

Die Grundlagen machen KI lohnenswert für die Einführung

Jede KI-Fähigkeit, die ein Sicherheitsteam einsetzen möchte, basiert auf derselben Grundlage: zu wissen, wer sich in Ihrem Netzwerk befindet, was sich in Ihrer Umgebung befindet und wohin ein Eindringling gelangen kann.  

Ein KI-Agent, der Alarme triagt, ist nur so nützlich wie der dahinterstehende Asset-Inventar. Eine automatisierte Reaktion ist nur in einem Netzwerk sicher, in dem der Explosionsradius eines Angriffs bereits begrenzt ist.

Das ist der Teil von Kerens Argument, der es wert ist, in ein Haushaltsgespräch zu gehen. Identität, Sichtbarkeit und Eindämmung sind die Voraussetzungen für eine bestehende KI-Strategie. Überspringt man sie, überlagert man Automatisierung auf eine Umgebung, die niemand vollständig sehen kann, was das Sichtbarkeitsproblem, mit dem du angefangen hast, noch verschärft.

Die Zeitlinie des Angreifers wird immer kürzer. Die Frage für die Verteidiger ist, ob der Boden unter ihrem Werkzeug stabil genug ist, dass irgendetwas davon helfen könnte.

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