KI-gestützte Bots ahmen menschliches Verhalten immer überzeugender nach und unterlaufen damit klassische Abwehrmechanismen. Thales plädiert für einen Strategiewechsel: Statt Angriffe nur zu blockieren, sollen sie so teuer gemacht werden, dass sich Automatisierung für Angreifer nicht mehr lohnt.
Laut Thales werden sogenannte Predator-Bots über KI-Rückkopplungsschleifen zunehmend eigenständig lernen, wie sie Ziele identifizieren, jagen und angreifen. Jeder Angriff und jede Gegenmaßnahme kostet Ressourcen – Energie, Zeit und Personal. Nach Einschätzung von Tim Chang, VP of Application Security bei Thales, folgt eine wirksame Verteidigung gegen bösartige Bots genau dieser ökonomischen Logik: Sicherheitsteams sollten sich nicht allein auf das Blockieren verlassen, sondern die Kosten und die Komplexität eines Angriffs so weit erhöhen, dass sich Automatisierung für Angreifer nicht mehr lohnt.
Blockieren allein sei noch kein Erfolg, so Chang. Wenn Angreifer immer wieder zurückkehren, funktioniere das Modell nicht. KI-gestützte Bots ahmen menschliches Verhalten – Tippen, Surfen, Pausen, Klicks – zunehmend überzeugend nach, um sich in legitimen Datenverkehr einzufügen. Die entscheidende Frage habe sich damit verschoben: von „Ist dieser Datenverkehr bösartig?“ zu „Wer oder was greift unter welchen Bedingungen und mit welcher Absicht auf eine Anwendung zu?“
Verzerrter Datenverkehr
Laut Thales-Bedrohungsdaten erzeugen Bots inzwischen mehr Datenverkehr im Internet als Menschen, mehr als ein Drittel dieser Aktivität sei bösartig. Neben etablierten Angriffstechniken wie SQL-Injection und Cross-Site-Scripting zählen demnach KI-gestützte „Predator-Bots“ zur grundlegenden Bedrohungslandschaft. Sie kombinieren Verhaltensmissbrauch, der legitime Nutzer imitiert, mit volumetrischen Angriffen, die Infrastruktur überlasten oder Absichten verschleiern sollen.
Die wirtschaftlichen Folgen sind nach Unternehmensangaben erheblich: Unsichere APIs und Bot-Angriffe verursachen weltweit jährlich hohe Verluste – nicht nur durch Ausfälle, sondern auch durch das Sammeln von Preisdaten, Bestandshortung, manipulierte Arbeitsabläufe und einen schleichenden Vertrauensverlust in digitale Angebote.
Solange ein Angriff weniger kostet als seine Abwehr, behalten Angreifer laut Chang strukturell die Oberhand. Menschen, Bots, APIs, Agenten und automatisierte Systeme interagieren kontinuierlich über moderne Anwendungen hinweg, oft ohne einheitliche Kontrollen für Identität, Zugriff und Governance. Statische Anmeldedaten stoßen hier an ihre Grenzen. Sicherheit müsse Identität stattdessen als dynamisches Signal begreifen, das durch Kontext und Verhalten geprägt wird.
Angriffe verteuern statt nur blockieren
Traditionelle Abwehrmaßnahmen seien für eine andere Ära konzipiert worden, erläutert Chang. Statische Kontrollen setzten voraus, dass Automatisierung primitiv und leicht erkennbar ist; Ratenbegrenzungen unterstellten vorhersehbares Angreiferverhalten. Selbst verhaltensbasierte Abwehrmaßnahmen gerieten unter Druck, da Bots menschliche Nuancen immer besser nachahmten. Mitunter trainierten Abwehrmaßnahmen Angreifer unbeabsichtigt, indem sie Schwellenwerte offenlegten, die künftige Angriffe günstiger machten.
Entscheidend sei stattdessen die Kosten-Nutzen-Rechnung der Angreifer, so Chang: Ein Angriff lohne sich, sobald der erzielte Wert die Kosten übersteigt – unabhängig von der eingesetzten Technik. Wer Angriffe lediglich verlangsamt, ohne diese Statik zu verändern, müsse mit einer anhaltenden Bedrohung rechnen.
Ökonomie gegen den Angreifer wenden
Chang zieht eine Parallele zur „Poison Pill“ aus der Unternehmensfinanzierung, die feindliche Übernahmen unerschwinglich teuer macht. In der Anwendungssicherheit gelte ein ähnliches Prinzip: Statt sämtliche Abwehrkosten intern zu tragen, könnten Unternehmen diese auf die Angreifer verlagern. Techniken wie Proof-of-Work, fortgeschrittenes Fingerprinting und identitätsbewusste Verhaltensdurchsetzung machten jede Interaktion für Bots und automatisierte Tools schrittweise teurer. Angreifer hörten nicht auf, wenn sie blockiert werden, sondern erst, wenn eine Fortsetzung wirtschaftlich keinen Sinn mehr ergibt. Skalierung würde so für Angreifer vom Vorteil zum Nachteil.
APIs als zentrale Schnittstelle
APIs seien zum primären Berührungspunkt zwischen Menschen, Maschinen und autonomen Agenten geworden, so Chang. Agentenbasierte Systeme brächten neue Risiken mit sich: automatisierte Aktionen ohne klare Identität, API-Missbrauch in Maschinengeschwindigkeit und eine eingeschränkte Nachvollziehbarkeit automatisierter Entscheidungen. Passive Erkennung reiche dafür nicht mehr aus; Anwendungssicherheit müsse aktiv, identitätsorientiert und kontinuierlich durchgesetzt werden. Unternehmen, die identitätsorientierte Kontrollen einführen, sichern nach Einschätzung von Chang nicht nur ihre Systeme, sondern auch Umsatz, Kundenvertrauen und langfristiges Wachstum.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
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