Eine präparierte Nachricht genügt: Persistente KI-Agenten können dazu gebracht werden, falsche Fakten dauerhaft in ihrem Gedächtnis zu speichern und in späteren Sitzungen als Wahrheit zu behandeln. Die Angriffstechnik MemGhost zeigt, wie real dieses Risiko bereits ist.

Wer darf auf welches KI-Modell zugreifen? Welche Unternehmensdaten fließen in eine RAG-Anwendung? Und was darf ein KI-Agent eigenständig ausführen? Mit generativer und agentischer KI wächst die Angriffsfläche um Modelle, Datenquellen, APIs sowie neue Berechtigungs- und Aktionspfade.

Analysten von Gartner erwarten ein rasantes Wachstum bei Sicherheitslösungen speziell für KI-Systeme. Getrieben wird der Boom vor allem durch Angriffe auf autonome KI-Agenten und unsichere Lieferketten bei Open-Source-Komponenten.

KI-Systeme werden leistungsfähiger, schneller und breiter einsetzbar. Sie erkennen Muster, analysieren große Datenmengen und liefern Antworten in einer Geschwindigkeit, die vor wenigen Jahren kaum denkbar war.

KI verändert die Sicherheitsfrage in Unternehmen. Es geht nicht mehr nur darum, einzelne Anwendungen oder Zugriffsrechte zu schützen.

Wir haben 50 echte KI-generierte Projekte auf GitHub gescannt. 88 Prozent haben kritische Sicherheitslücken. Was die Daten über den blinden Fleck von Vibe Coding verraten, und was Entwickler jetzt konkret tun können.

Deepfakes, kompromittierte KI-Anwendungen, Prompt Injection und Angriffe auf die Software-Lieferkette: Bei diesen vier Bedrohungen haben es Verteidiger nach Einschätzung von Gartner besonders schwer. Generative KI macht die Lage nicht einfacher, im Gegenteil.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz gehört in vielen Unternehmen inzwischen zum Arbeitsalltag. KI-Tools sollen Prozesse beschleunigen, Teams entlasten und Entscheidungen vereinfachen.