Sicherheitsteams in Unternehmen setzen zunehmend auf Inference-Security-Plattformen, um eine neue Welle von KI-gestützten Runtime-Angriffen zu bekämpfen. Für 2026 wird ein sprunghafter Anstieg der Akzeptanz erwartet, da Chief Information Security Officers (CISOs) mit immer kürzeren Reaktionszeiten auf Sicherheitslücken zu kämpfen haben. Der Wandel wird durch Angreifer vorangetrieben, die Schwachstellen in KI-Agenten ausnutzen, die in Produktionsumgebungen eingesetzt werden, wo die Ausbruchszeiten inzwischen in Sekunden gemessen werden und damit traditionelle Sicherheitsmaßnahmen weit übertreffen.

Die Dringlichkeit ergibt sich aus der Geschwindigkeit, mit der Angreifer nun in der Lage sind, Schwachstellen zu bewaffnen. Laut Mike Riemer, Field CISO bei Ivanti, hat KI den Prozess des Reverse Engineering von Patches dramatisch beschleunigt. "Bedrohungsakteure betreiben Reverse Engineering von Patches innerhalb von 72 Stunden", sagte Riemer in einem kürzlichen Interview mit 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."

Der Global Threat Report 2025 von CrowdStrike hob die Schwere der Situation hervor und dokumentierte Ausbruchszeiten von nur 51 Sekunden. Das bedeutet, dass sich Angreifer vom ersten Zugriff bis zur lateralen Bewegung innerhalb eines Netzwerks bewegen können, bevor die Sicherheitsteams überhaupt eine Warnung erhalten. Der Bericht enthüllte auch, dass eine beträchtliche Mehrheit, 79 %, der Erkennungen malwarefrei waren, was darauf hindeutet, dass sich Angreifer zunehmend auf "Hands-on-Keyboard"-Techniken verlassen, um herkömmliche Endpoint-Abwehrmaßnahmen zu umgehen.

Traditionelle Sicherheitsmodelle erweisen sich in dieser neuen Bedrohungslandschaft als unzureichend, da ihnen die Transparenz und Kontrolle fehlt, die erforderlich sind, um KI-Agenten zur Laufzeit zu überwachen und zu schützen. Das Problem wird dadurch verschärft, dass viele Unternehmen immer noch auf manuelle Patching-Prozesse setzen, die Wochen oder sogar Monate dauern können, was sie anfällig für Exploits macht.

Inference-Security-Plattformen begegnen dieser Herausforderung, indem sie KI-Modelle in der Produktion in Echtzeit überwachen und schützen. Diese Plattformen können Angriffe wie Model Evasion, Data Poisoning und Adversarial Reprogramming erkennen und verhindern, die speziell auf KI-Systeme abzielen. Indem sie Einblick in das Verhalten von KI-Modellen zur Laufzeit geben, ermöglichen diese Plattformen Sicherheitsteams, Bedrohungen zu erkennen und auf sie zu reagieren, bevor sie erheblichen Schaden anrichten können.

Es wird erwartet, dass die Akzeptanz von Inference-Security-Plattformen in den kommenden Jahren weiter zunehmen wird, da KI in Unternehmensumgebungen immer weiter verbreitet ist und Angreifer ihre Techniken immer weiter verfeinern. Die Fähigkeit, KI-Modelle zur Laufzeit zu schützen, wird zu einer kritischen Anforderung für Unternehmen, die ihre Daten sichern und ihren Wettbewerbsvorteil erhalten wollen.