LONDON (IT BOLTWISE) – Cyberkriminelle verschleiern Phishing-Inhalte zunehmend so, dass KI-basierte Sicherheitsscanner sie „lesen“, während Menschen die Nachricht als harmlos einstufen. Im Bericht heißt es, dass seit April über eine Million Angriffe mit der Methode „Text Salting“ registriert wurden. Laut einer Harvard-Studie erreichen KI-generierte Phishing-Nachrichten 54 Prozent Klickrate statt 12 Prozent bei herkömmlichen Varianten. Damit rückt eine Abwehr in den Fokus, die nicht nur den Inhalt, sondern auch die Rendering-Kette und den Kontext prüft.
Wenn Phishing früher vor allem mit auffälligen Links, generischen Betreffzeilen und klaffenden Rechtschreibfehlern gearbeitet hat, verlagert sich der Fokus jetzt auf das, was im Posteingang sichtbar bleibt – und was im Hintergrund passiert. Die Methode „Text Salting“, über die seit April laut Quellenangabe mehr als eine Million Angriffe erfasst wurden, nutzt eine simple Schwäche moderner Abwehr: Viele Systeme bewerten Inhalte anhand dessen, was sie technisch verarbeiten können, ohne dass menschliche Leser die Manipulation überhaupt bemerken. Genau hier setzt die Idee an, dem Absender im Quelltext eine ganze Menge „salzartiger“ Zusatztexte mitzugeben, die für Filter plausibel wirken, aber für Menschen nicht sichtbar sind.
Technisch basiert das Vorgehen auf HTML- und CSS-Tricks, mit denen Angreifer Fülltext so platzieren, dass er bei der Darstellung im Mail-Client verschwindet. Genannt werden dabei unter anderem Schriftgrößen von null, unsichtbare Clip-Pfade oder auf null gesetzte Maximalhöhen. Das Ergebnis ist eine Nachricht, deren sichtbarer Inhalt beim Menschen harmlos wirkt – während die Sicherheitssysteme den Rohtext inklusive der versteckten Passagen auswerten. Das „Salz“ verwässert damit die Signalqualität: Scoring-Modelle oder Regelwerke stufen die Nachricht fälschlicherweise als unkritisch ein, weil die bedrohliche Struktur in den überladenen, semantisch belanglosen Textfragmente eingebettet wirkt. Ironischerweise steigt der Druck zusätzlich, weil die Fülltexte häufig selbst mit KI erzeugt werden, um sie umfangreich, aber im sichtbaren Ergebnis unauffällig zu halten.
Für die Wirksamkeit ist entscheidend, dass das Angriffsmuster nicht nur theoretisch funktioniert, sondern sich messbar auf das Nutzerverhalten auswirkt. Eine Studie der Harvard Kennedy School wird im Kontext mit konkreten Klickraten zitiert: Traditionelles Phishing liegt demnach bei 12 Prozent Klickrate, während KI-generierte Nachrichten auf 54 Prozent kommen. Das bedeutet nicht automatisch, dass jede einzelne Mail sofort „durchrutscht“, aber die Größenordnung macht deutlich, wie stark KI-gestützte Generierung und zielgerichtetes Design die Einstiegshürde senken. In der Praxis trifft das Unternehmen und Privatnutzer zugleich, weil die Kampagnen nicht nur Texte verbessern, sondern auch die Abwehrlogik aushebeln, die auf erwartbare Muster wie offensichtliche Links oder klassische Anhänge setzt.
Die finanziellen Folgen werden in dem Bericht exemplarisch über Indien quantifiziert: Betrugsschäden stiegen im Fiskaljahr 2025/26 auf umgerechnet rund 5,4 Milliarden Euro – ein Plus von 46 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Besonders hervorgehoben wird der sogenannte „Chef-Betrug“, bei dem Kriminelle KI-generierte Stimmklone einsetzen, um Vorgesetzte nachzuahmen und Mitarbeiter in Überweisungen zu treiben. Ergänzend zeigt der Blick auf staatlich beeinflusste Akteure, dass die gleiche KI-Infrastruktur auch für Recherche, glaubwürdige Identitäten und Übersetzungen genutzt wird. In der „SpearSpecter“-Kampagne wird etwa beschrieben, wie maßgeschneiderte Konferenzeinladungen Vertrauen aufbauen und die Schadsoftware TAMECAT getarnt als PDF über WebDAV nachgeliefert wird – ein Ablauf, der klassische Datei-Prüfungen leicht umgeht, weil die Zustellung und das Laden entkoppelt sind.
Für Sicherheitsverantwortliche verschiebt sich damit die Frage von „Wie gut ist unser Filter?“ zu „Wie konsequent bildet unser System die Entscheidungsgrundlage nach?“. Der SACR Email Security Report vom 20. Juli fordert deshalb einen Strategiewechsel: Statt rein statischer Erkennung sollen kontextbezogene Untersuchungen stärker in den Mittelpunkt rücken. Genau daraus ergibt sich auch die Folgerung für den Alltag: Wenn Angreifer Inhalte so präparieren, dass der sichtbare Output wenig verrät, reicht eine einzelne Heuristik nicht mehr aus. In den Empfehlungen taucht daher unter anderem die doppelte Rendering-Prüfung auf – also der Abgleich zwischen HTML-Quellcode und tatsächlicher Ausgabe im Client. Ergänzend wird „erklärbare KI“ genannt, die Risikobewertungen in verständlicher Sprache herleiten kann, sowie identitätszentrierte Absicherung über kontinuierliche Überwachung und Multi-Faktor-Authentifizierung, weil Identitätsmissbrauch mit jedem Schritt näher an den Hauptangriffsvektor rückt.
Diese Richtung wird auch durch Testargumente untermauert, die im Bericht genannt werden: Bei einer zehntägigen Evaluierung des Tools von StrongestLayer tauchten 347 fortgeschrittene Bedrohungen auf, die zuvor durch Standard-Gateway- und E5-Sicherheitsfilter gerutscht waren. Die Abgrenzung wird dabei nicht nur über „mehr Treffer“ begründet, sondern über nachvollziehbare Erklärungsketten statt bloßer Risikowerte. Gleichzeitig verweist Check Point auf Inline-Sicherheit für Microsoft-365-Umgebungen, denn Angriffe können nur dann nicht ins Postfach gelangen, wenn die Schutzlogik früh genug entscheidet. Unter dem Strich zeigt „Text Salting“ damit weniger eine einzelne neue Zauberformel als einen strategischen Trend: Abwehr muss die Verarbeitungskette als Ganzes prüfen – von der Nachrichtendigitalität über das Rendering bis hin zum Kontext der Authentizität.
Für Unternehmen bedeutet das vor allem, dass Modernisierung nicht bei einem einzigen Tool enden sollte. Sobald KI-generierte Inhalte nicht mehr zuverlässig über Anhänge oder auffällige Links zu erkennen sind, wird die Kombination aus technischem Rendering-Abgleich, erklärbaren Entscheidungsmechanismen und konsequenten Identitätskontrollen zum praktischen Sicherheitsfundament. Gleichzeitig erhöht die EU-KI-Verordnung den Druck, Sicherheitsprozesse nachvollziehbar und robust zu gestalten – gerade dort, wo Systeme mit KI arbeiten und Risiken automatisiert bewertet werden. Der nächste Schritt ist deshalb weniger „mehr Signaturen“, sondern ein Sicherheitsbetrieb, der auch mit manipulierter Darstellung umgehen kann und Entscheidungen begründet, auditierbar macht und im Incident-Fall schnell überprüfbar hält.
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