Indische Cybersicherheitsunternehmen einschließlich Indusface und Astra Security setzen KI-Agenten auf Basis großer Sprachmodelle ein, um Software-Schwachstellentests von Tagen oder Wochen auf Stunden zu beschleunigen, so The Economic Times. Der Wandel spiegelt die zunehmende Geschwindigkeit von Angreifern und die sich herausbildende Fähigkeit von KI-Tools wider, Exploits zunehmend autonom zu identifizieren. Das veranlasst Unternehmen, automatisierte Tests einzuführen, um mit sich weiterentwickelnden Bedrohungen Schritt zu halten.
Beschleunigung der Testzeiten
Große Sicherheitstests für Kunden, die früher vier bis fünf Tage dauerten – oder bis zu 20 Tage für größere Anwendungen – werden laut Ashish Tandon, CEO von Indusface, nun innerhalb von Stunden abgeschlossen. Diese Beschleunigung ermöglicht es Sicherheitsteams, Schwachstellen schneller zu erkennen und zu beheben, während sich die Bedrohungslandschaft weiterentwickelt.
Geschwindigkeit von Angreifern und Wachstum von Schwachstellen
Der Bedarf an schnelleren Tests wird durch neue Daten zu den Fähigkeiten von Angreifern unterstrichen. CrowdStrike berichtete, dass die durchschnittliche Zeit bis zum „Attacker Breakout“ im Jahr 2025 auf 48 Minuten gesunken ist. Gleichzeitig prognostiziert Gartner, dass die jährlich dokumentierten Schwachstellen bis 2030 1 Million überschreiten werden – im Vergleich zu etwa 277.000 im Jahr 2025, also einem nahezu vierfachen Anstieg.
Erweiterung der KI-Fähigkeiten
Proofpoint, das letztes Jahr seine Aktivitäten in Indien ausgeweitet hat, stellte fest, dass KI-Agenten helfen, täglich Tausende von Bedrohungswarnungen zu prüfen. Diese Automatisierung adressiert eine zentrale Herausforderung: Unternehmen sehen sich mit strengeren Datenregulierungen und einem Mangel an qualifizierten Sicherheitsanalysten konfrontiert. Die Fähigkeit geht über das reine Sichten von Alerts hinaus: Laut Anthropic identifizierte Claude Mythos Preview einen Bug in OpenBSD, einem Open-Source-Betriebssystem, der 27 Jahre lang unentdeckt geblieben war. Dasselbe Modell erzielte außerdem eine Erfolgsquote von 72,4% beim Umwandeln bekannter Schwachstellen in funktionierende Exploits – gegenüber 14,4% für Opus 4.6, ein früheres Anthropic-Modell.
Behebung und organisatorische Disparität
Während KI die Entdeckung von Schwachstellen beschleunigt, bleibt die Remediation – also der Prozess, Sicherheitsprobleme zu beheben – ein Engpass, der menschliche Prüfung und Freigabe erfordert. Laut Arctic Wolf, einem Cybersicherheitsunternehmen, betrafen 76% der Kompromittierungen in seinen Incident-Response-Fällen eine oder mehrere der 10 bekannten Schwachstellen, für die Patches verfügbar waren, bevor es zur Ausnutzung kam. Diese Lücke könnte sich in der gesamten Sicherheitslandschaft vergrößern: Größere Unternehmen, die über KI-gestützte Erkennungs- und Remediation-Fähigkeiten verfügen, könnten kleineren Organisationen voraus sein, denen ausreichendes Personal oder Budget fehlt, um das Volumen der identifizierten Schwachstellen zu bewältigen.
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