Die Zahl potenzieller Schwachstellen wächst schneller als die verfügbaren Ressourcen vieler Sicherheitsteams. Die Deutsche Telekom hat deshalb untersucht, wie sich KI-Modelle in bestehende Sicherheitsprozesse integrieren lassen, um Sicherheitsanalysen auf deutlich größere IT-Umgebungen auszuweiten. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie etablierte Prüfverfahren skaliert werden können, ohne den personellen Aufwand im gleichen Maß zu erhöhen.
Cybersecurity-Abteilungen stehen zunehmend vor der Herausforderung, immer komplexere IT-Landschaften mit begrenzten personellen Ressourcen abzusichern. Wachsende Softwarebestände, kürzere Entwicklungszyklen und eine steigende Zahl internetexponierter Systeme führen dazu, dass klassische Sicherheitsprüfungen häufig nur selektiv durchgeführt werden können. Vor diesem Hintergrund hat die Deutsche Telekom untersucht, inwieweit moderne KI-Modelle bestehende Sicherheitsprozesse erweitern können, ohne etablierte Verfahren zu ersetzen.
Im Mittelpunkt des Projekts stand die Integration von GPT-5.5 Cyber in bereits teilautomatisierte Sicherheitsprozesse. Ziel war nicht die Automatisierung sicherheitskritischer Entscheidungen, sondern die Ausweitung bestehender Prüfmethoden auf deutlich größere Umgebungen. Dadurch sollte untersucht werden, ob sich Reichweite und Frequenz von Sicherheitsanalysen erhöhen lassen, ohne dass Personalaufwand und Projektdauer im gleichen Verhältnis wachsen.
Nach Angaben der Projektbeteiligten unterstützt künstliche Intelligenz dabei vor allem wiederkehrende Analyseaufgaben. Sicherheitsfachkräfte bleiben weiterhin für Bewertung, Priorisierung und operative Entscheidungen verantwortlich. KI dient dabei als Werkzeug, das bestehende Prozesse ergänzt und deren Skalierung ermöglicht.
Ein Schwerpunkt des Projekts lag auf der Analyse internetexponierter Systeme. Dabei unterstützte das KI-Modell Red Teams bei der Untersuchung öffentlich erreichbarer Endpunkte der Unternehmens-IT. Neben der Überprüfung bereits vermuteter Schwachstellen konnten zusätzliche potenzielle Angriffswege und Risikokonstellationen identifiziert werden. Der wesentliche Nutzen bestand weniger in einzelnen Analyseergebnissen als vielmehr darin, dieselben Prüfverfahren auf deutlich mehr Systeme anwenden zu können.
Ein zweites Einsatzfeld war die automatisierte Untersuchung von Quellcode in GitLab-Repositories. Tausende Codezeilen wurden auf potenzielle Schwachstellen, sicherheitsrelevante Muster und mögliche schädliche Inhalte analysiert. Während solche Prüfungen bislang häufig projektbezogen oder anlassorientiert erfolgten, ermöglichte der KI-gestützte Ansatz eine wesentlich umfassendere Bestandsaufnahme vorhandener Software. Risiken konnten dadurch bereits während des laufenden Betriebs erkannt werden, anstatt erst im Rahmen eines Audits oder bei konkreten Verdachtsfällen sichtbar zu werden.
Mit einer größeren Zahl analysierter Systeme steigt allerdings auch die Menge potenzieller Sicherheitsmeldungen. Nach Einschätzung der Telekom zeigt sich deshalb, dass die eigentliche Herausforderung weniger in der Identifikation zusätzlicher Auffälligkeiten liegt als in deren strukturierter Bearbeitung. Unternehmen müssen Prozesse wie Vulnerability Management, Patch Management, Dokumentation und Risikobewertung stärker automatisieren und enger miteinander verzahnen, damit zusätzliche Erkenntnisse zeitnah in operative Maßnahmen überführt werden können.
„Große Organisationen stehen heute vor der Herausforderung, riesige Mengen an Infrastruktur, Anwendungen und Code sicher zu betreiben. KI kann dabei helfen, Sicherheitsprüfungen breiter und häufiger durchzuführen als bislang möglich. Entscheidend ist, dass die gewonnenen Erkenntnisse in belastbare Prozesse überführt werden“, sagt Jasper von Hoersten, Solutions Engineering Manager, Enterprise bei OpenAI Deutschland.
„Unser Ziel war nicht, bestehende Sicherheitsverfahren durch KI zu ersetzen. Entscheidend war die Frage, ob wir etablierte Prüfprozesse breiter anwenden können, ohne den Ressourcenbedarf im gleichen Maße erhöhen zu müssen. Die Ergebnisse sind sehr vielversprechend. Sie geben einen Eindruck davon in welcher Weise auch die Folgeprozesse optimiert werden müssten, um bestmöglich von der Effizienz profitieren zu können“, sagt Thomas Tschersich, CSO von Deutsche Telekom.
„Fortschritte bei KI ermöglichen es Unternehmen, Sicherheitsanalysen auf deutlich größere Umgebungen auszuweiten. Der entscheidende Faktor bleibt jedoch die Einbettung in bestehende Security-Prozesse. Die Bewertung von Risiken und die Ableitung konkreter Maßnahmen erfordern weiterhin die Expertise erfahrener Sicherheitsteams“, so Tschersich weiter.
Perspektivisch könnten weiterentwickelte KI-Agenten zusätzlich Vorschläge für Codeanpassungen liefern, Patches vorbereiten und deren Einhaltung definierter Sicherheits- und Qualitätsanforderungen überprüfen. Nach Einschätzung der Telekom bleibt jedoch die fachliche Bewertung durch erfahrene Sicherheitsteams unverzichtbar. KI wird damit nicht als Ersatz menschlicher Expertise verstanden, sondern als Instrument, um bestehende Sicherheitsverfahren in deutlich größerem Umfang anzuwenden. Angesichts wachsender Bedrohungslagen und des anhaltenden Fachkräftemangels könnte dieser Ansatz Unternehmen dabei unterstützen, verfügbare Ressourcen gezielter einzusetzen und Sicherheitsanalysen kontinuierlicher durchzuführen.
Der Praxistest verdeutlicht, dass KI insbesondere zur Skalierung bestehender Sicherheitsprozesse beitragen kann. Künftige Entwicklungen dürften sich verstärkt darauf konzentrieren, Analyse-, Bewertungs- und Behebungsprozesse enger miteinander zu verbinden.
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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