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Wie KI-Agenten die Zuordnung von Cyberangriffen erschweren

Wer hinter einem Cyberangriff steckt, ist für Unternehmen und Behörden von großer Bedeutung. Die Antwort hilft dabei, einen Vorfall einzuordnen, mögliche nächste Schritte des Angreifers abzuschätzen und die übergeordnete Bedrohung zu verstehen. Auf politischer Ebene kann sie sogar Sicherheitsbewertungen und diplomatische Reaktionen beeinflussen.

Eine eindeutige Zuordnung ist jedoch schon heute schwierig. Analysten stützen sich selten auf einen einzelnen Hinweis. Sie betrachten unter anderem die eingesetzte Infrastruktur, Schadsoftware, ausgewählte Ziele, typische Arbeitszeiten und frühere Aktivitäten. Auch die Art, wie ein Angreifer vorgeht, kann Hinweise auf seine Identität liefern.

Mit dem zunehmenden Einsatz autonomer KI-Agenten könnte genau das schwieriger werden. Denn das beobachtete Verhalten stammt dann möglicherweise nicht mehr direkt von einem Menschen, sondern von einer Software, die ihre Entscheidungen selbstständig trifft.

Wenn die KI den Angriff ausführt

Fortgeschrittene Cyberangriffe könnten künftig mit deutlich weniger menschlicher Steuerung ablaufen. Ein KI-Agent sucht nach erreichbaren Systemen. Weitere Komponenten identifizieren Schwachstellen, sammeln Zugangsdaten und bewegen sich durch die angegriffene Umgebung.

Der Mensch gibt möglicherweise nur noch das Ziel vor: in ein bestimmtes Unternehmen eindringen, relevante Informationen beschaffen und unnötige Störungen vermeiden. Wie dieses Ziel erreicht wird, entscheidet das System weitgehend selbst.

Dieses Szenario ist nicht mehr rein theoretisch. Anthropic berichtete 2025 über eine KI-gestützte Spionagekampagne, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einem mutmaßlich mit China verbundenen Akteur zugeschrieben wurde. Betroffen waren rund 30 Organisationen aus verschiedenen Branchen und dem öffentlichen Sektor.

KI-Agenten übernahmen dabei weite Teile des Angriffs. Sie suchten nach Schwachstellen, nutzten diese aus, sammelten Zugangsdaten und analysierten die erbeuteten Informationen. Der Mensch musste nur noch begrenzt eingreifen.

Bewährte Erkennungsmerkmale verlieren an Aussagekraft

Für die Zuordnung von Cyberangriffen untersuchen Sicherheitsexperten häufig die Taktiken, Techniken und Vorgehensweisen eines Angreifers. Diese werden auch als TTPs bezeichnet. Vor allem die konkrete Umsetzung eines Angriffs kann einen wiedererkennbaren Fingerabdruck hinterlassen.

Menschliche Angreifer entwickeln Gewohnheiten. Sie verwenden bestimmte Werkzeuge, greifen auf bekannte Skripte zurück und lösen ähnliche Probleme oft auf dieselbe Weise.

KI-Agenten können sich anders verhalten. Sie wählen ihre nächsten Schritte abhängig von der jeweiligen Umgebung. Zwei unabhängige Angreifer könnten mit demselben KI-System daher sehr ähnliche Spuren hinterlassen. Das bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass sie zusammenarbeiten oder zur gleichen Gruppe gehören.

Umgekehrt könnte derselbe Angreifer bei verschiedenen Opfern sehr unterschiedlich auftreten. Der KI-Agent hat in jeder Umgebung einen anderen Weg gewählt. Dadurch wird es schwieriger, Angriffe miteinander in Verbindung zu bringen.

Die Entscheidung der KI wird zum neuen Signal

Etablierte Modelle wie MITRE ATT&CK bleiben weiterhin wichtig. Sie helfen Sicherheitsteams dabei, Angriffe zu beschreiben und geeignete Schutzmaßnahmen abzuleiten. Für die Zuordnung eines Angriffs könnten sie allein jedoch weniger aussagekräftig werden.

Analysten müssen künftig möglicherweise stärker untersuchen, wie ein autonomes System seine Entscheidungen trifft. Interessant ist beispielsweise, wie lange ein Agent eine erfolglose Strategie verfolgt, wann er seinen Ansatz ändert oder ob er für riskante Aktionen eine menschliche Freigabe benötigt.

Solche wiederkehrenden Entscheidungsmuster werden als „Agentic Operational Patterns“ bezeichnet. Während klassische TTPs beschreiben, was während eines Angriffs passiert, geben diese Muster Hinweise darauf, wie das System zu seinen Entscheidungen gelangt.

Falsche Spuren lassen sich leichter erzeugen

Angreifer versuchen schon heute, falsche Spuren zu legen und dadurch den Verdacht auf andere Gruppen zu lenken. Autonome KI könnte solche Täuschungen erheblich vereinfachen.

Ein Angreifer könnte ein System gezielt anweisen, bekannte Vorgehensweisen, Zeitmuster oder Namenskonventionen einer anderen Gruppe zu übernehmen. Der Agent könnte sein Verhalten zudem bei jedem Opfer verändern. Stabile Muster wären dann nur schwer zu erkennen.

So entsteht die Gefahr des sogenannten Attribution Poisoning. Dabei werden Hinweise bewusst erzeugt oder verändert, um die Zuordnung eines Angriffs zu manipulieren.

Gleichzeitig setzen auch Sicherheitsteams zunehmend KI ein, um Angriffe zu gruppieren und zu bewerten. Künftig könnte daher eine KI versuchen, eine falsche Identität zu erzeugen, während eine andere KI versucht, den tatsächlichen Angreifer zu erkennen.

Der Mensch verschwindet nicht vollständig

Auch ein weitgehend autonomer Cyberangriff beginnt mit einer menschlichen oder organisatorischen Absicht. Jemand wählt das Ziel aus, bestimmt die gewünschten Informationen und legt fest, welches Risiko akzeptabel ist. Menschen entscheiden außerdem, welche Modelle, Werkzeuge und Infrastrukturen zum Einsatz kommen.

Für die Attribution könnten deshalb andere Faktoren an Bedeutung gewinnen. Dazu gehören die Auswahl der Opfer, der geopolitische Kontext, der Zeitpunkt einer Kampagne und die Informationen, auf die ein Angreifer wiederholt abzielt.

Der wichtigste Hinweis ist künftig möglicherweise kein einzelner Befehl. Aussagekräftiger könnten die Ziele, Prioritäten und die Risikobereitschaft sein, die sich im Verhalten des Systems zeigen.

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Einzelnen Unternehmen fehlt der Gesamtüberblick

Ein betroffenes Unternehmen sieht, was in seiner eigenen IT-Umgebung passiert ist. Es kann Anmeldungen, Prozesse, Netzwerkverkehr und Dateien untersuchen und daraus den Ablauf des Angriffs rekonstruieren.

Andere Beteiligte sehen weitere Teile des Gesamtbildes. Ein KI-Anbieter kann möglicherweise nachvollziehen, wie Konten mit einem Modell interagiert und welche Werkzeuge sie aufgerufen haben. Cloud-Anbieter, Infrastrukturbetreiber, Security-Unternehmen und staatliche Stellen verfügen jeweils über zusätzliche Informationen.

Eine verlässliche Zuordnung könnte deshalb künftig stärker von einem breiten Blick über verschiedene Systeme und Organisationen hinweg abhängen. Einzelne Unternehmen können einen Angriff weiterhin einordnen und mögliche nächste Schritte abschätzen. Den verantwortlichen Akteur oder das dahinterstehende Land eindeutig zu benennen, dürfte jedoch schwieriger werden.

Schnelle Erkenntnisse werden wichtiger als ein Name

Für strategische Entscheidungen bleibt die genaue Attribution relevant. Während eines schnell ablaufenden KI-gestützten Angriffs können Unternehmen jedoch nicht auf eine abschließende Bewertung warten.

Für die unmittelbare Verteidigung ist wichtiger, welche Fähigkeiten der Angreifer besitzt, welchen Zugang er nutzt und welche Identitäten gefährdet sind. Sicherheitsteams müssen außerdem schnell erkennen, welche Kontrollen funktioniert haben und an welchen Stellen sie nach weiteren Aktivitäten suchen sollten.

Mit dem Einsatz agentischer KI verändert sich damit der Schwerpunkt der Cyber Threat Intelligence. Neben der Frage nach dem Urheber rückt stärker in den Mittelpunkt, welche neuen Angriffsmöglichkeiten entstehen und wie schnell sie sich verbreiten.

Heute liegt der entscheidende Informationsvorsprung möglicherweise weniger darin, den Angreifer sofort benennen zu können. Entscheidend ist, neue Fähigkeiten und Veränderungen früh genug zu erkennen, um das eigene Unternehmen darauf vorzubereiten.