Unternehmen setzen zunehmend auf Inference-Security-Plattformen, um eine neue Welle von KI-gestützten Runtime-Angriffen zu bekämpfen, die durch das schrumpfende Zeitfenster für Angreifer und die Grenzen traditioneller Sicherheitsmaßnahmen angetrieben werden. Diese Angriffe nutzen Schwachstellen während der Ausführungsphase von KI-Agenten aus, wo die Ausbruchszeiten in Sekunden gemessen werden und damit die Stunden oder Tage, die für die Implementierung von Patches benötigt werden, weit übertreffen.

Diese Entwicklung veranlasst CISOs, nach Lösungen zu suchen, die Echtzeit-Transparenz und -Kontrolle über KI-Anwendungen in der Produktion bieten. Laut dem Global Threat Report 2025 von CrowdStrike sind die Ausbruchszeiten auf bis zu 51 Sekunden gesunken, was bedeutet, dass sich Angreifer innerhalb eines Netzwerks vom ersten Zugriff zur lateralen Bewegung bewegen können, bevor Sicherheitsteams überhaupt eine Warnung erhalten. Der Bericht enthüllte auch, dass 79 % der entdeckten Angriffe frei von Malware waren und stattdessen auf "Hands-on-Keyboard"-Techniken setzten, die traditionelle Endpoint-Abwehrmaßnahmen umgehen.

Mike Riemer, Field CISO bei Ivanti, hob das beschleunigte Tempo der Bewaffnung nach der Veröffentlichung von Patches hervor. "Bedrohungsakteure reverse-engineeren Patches innerhalb von 72 Stunden", sagte Riemer gegenüber VentureBeat. "Wenn ein Kunde nicht innerhalb von 72 Stunden nach der Veröffentlichung patcht, ist er anfällig für Exploits. Die Geschwindigkeit wurde durch KI erheblich gesteigert." Dieser rasche Exploitation-Zyklus zwingt Unternehmen dazu, ihre Patching-Strategien zu überdenken und proaktivere Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen.

Traditionelle Sicherheitslösungen bieten oft nicht die Transparenz und Kontrolle, die erforderlich sind, um KI-Anwendungen zur Laufzeit effektiv zu überwachen und zu schützen. Inference-Security-Plattformen schließen diese Lücke, indem sie die Echtzeitüberwachung des Verhaltens von KI-Modellen ermöglichen, Anomalien erkennen und unbefugten Zugriff oder Manipulation verhindern. Diese Plattformen verwenden typischerweise Techniken wie Verhaltensanalyse, Anomalieerkennung und Zugriffskontrolle, um KI-Anwendungen vor Runtime-Angriffen zu schützen.

Die zunehmende Raffinesse und Geschwindigkeit von KI-gestützten Angriffen wird voraussichtlich die Einführung von Inference-Security-Plattformen in den kommenden Jahren weiter vorantreiben. Da KI immer tiefer in kritische Geschäftsprozesse integriert wird, wird sich der Bedarf an robuster Runtime-Sicherheit nur noch verstärken. Unternehmen, die sich nicht an diese sich entwickelnde Bedrohungslandschaft anpassen, riskieren, sich erheblichen finanziellen und Reputationsschäden auszusetzen.