LONDON (IT BOLTWISE) – Führungskräfte großer Cybersecurity-Anbieter berichten von sprunghaft steigender Nachfrage nach Notfall-Services. Gleichzeitig sollen Angreifer KI nutzen, um Schritte in Angriffen zu automatisieren und damit schneller zu skalieren. In der Folge geraten Kapazitäten in den Incident-Response-Teams unter Druck, sodass einzelne Unternehmen zeitweise neue Hilfeersuchen abweisen. Für Unternehmen bedeutet das: Schutzkonzepte müssen stärker vorsorgen, nicht nur reagieren.
Die Lage in der Incident-Response wirkt zunehmend wie ein Engpass-Problem: Während Unternehmen nach einem kompromittierten System normalerweise auf kurzfristige Hilfe setzen, melden mehrere marktführende Sicherheitsanbieter, dass die Nachfrage nach akuten Notfallleistungen so stark gestiegen ist, dass sie neue Fälle teilweise nicht mehr in der üblichen Geschwindigkeit aufnehmen können. Im Kern steht dabei nicht allein die Menge der Angriffe, sondern die Veränderung ihrer Ausführung. Aus der Cybersecurity-Praxis heißt es, dass Angreifer Künstliche Intelligenz einsetzen, um wiederkehrende Schritte zu automatisieren – etwa beim Erstellen von Angriffsdetails oder bei der schnelleren Anpassung von Vorgehensweisen an Zielumgebungen. Dadurch können sich Angriffe nicht nur schneller starten, sondern auch häufiger wiederholen, ohne dass dafür jeweils große manuelle Aufwände nötig wären.
Technisch betrachtet trifft der Automatisierungshebel vor allem dort, wo bisher menschliche Abstimmung den Takt vorgab. Wenn Angreifer Skripte, Modell-gestützte Textgenerierung oder andere KI-gestützte Bausteine nutzen, um Prozesse zu beschleunigen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Sicherheitslücken nicht nur entdeckt, sondern in kürzerer Zeit systematisch ausgenutzt werden. Das betrifft nicht nur die ersten Zugriffe, sondern auch nachgelagerte Phasen wie das Reconnaissance-to-Exploitation-Muster, bei dem innerhalb weniger Minuten Entscheidungspunkte entstehen: Welche Konten funktionieren, welche Services reagieren, welche Daten lassen sich priorisieren? Für Verteidiger bedeutet das, dass die Zeitfenster zur Eindämmung enger werden und die Anforderungen an forensische Erfassung, Netzwerksegmentierung und schnelle Ursachenanalyse simultan wachsen. Dass dann auch die Teams selbst schneller ausgelastet sind, ist ein naheliegender Effekt.
Aus Markt- und Kapazitätssicht ist die Meldung deshalb so brisant, weil große Anbieter wie Mandiant, CrowdStrike und Kroll nicht „irgendeine“ Beratungsleistung verkaufen, sondern genau in Situationen gefordert sind, in denen Minuten und Stunden über Folgeschäden entscheiden. Wenn die Nachfrage nach Notfallmaßnahmen sprunghaft anzieht, verschiebt sich das Leistungsversprechen in Richtung Terminverfügbarkeit. Die Folge ist nicht automatisch, dass Sicherheitsfirmen ihre Kompetenz verlieren, sondern dass sie operativ priorisieren müssen: Erstdiagnose, Analyse der Angriffsfläche, Containment, Wiederherstellung und Rückführung in einen sicheren Betrieb sind ressourcenintensiv. In solchen Phasen reicht es für einen externen Anbieter nicht, theoretisch Kapazität zu „haben“; entscheidend ist, dass passende Rollen gleichzeitig verfügbar sind und dass Kundenumgebungen mit dem nötigen Tempo Zugang zu Logdaten, Incident-Artifacts und Systemzuständen bereitstellen.
Historisch betrachtet ist die Automatisierung in der Cyberkriminalität kein neues Phänomen. Bereits seit Jahren werden Phishing, Scans und Teile der Malware-Verteilung automatisiert. Neu ist jedoch, dass Künstliche Intelligenz den Aufwand für qualitativere, variablere Ausgaben reduziert: Das kann die Hürde senken, schnell viele Varianten zu testen, die besser auf Kontexte passen, oder die Kommunikation zwischen Angriffsphasen zu glätten. Wenn Angriffe dadurch weniger „einmalig“ wirken und stärker als skalierbare Kampagnen auftreten, steigt die Zahl der gleichzeitigen Krisen, die in der Verteidigungskette parallel bearbeitet werden müssen. Die Sicherheitsanbieter sind dann nicht nur mit mehr Fällen konfrontiert, sondern mit Fällen, die sich in kürzerer Zeit weiterentwickeln und damit den Aufwand pro Incident verändern können.
Für Unternehmen wird daraus eine klare Konsequenz: Wer glaubt, im Ernstfall ließe sich das Sicherheitsniveau primär durch externe Notfallhilfe stabilisieren, unterschätzt den Engpasscharakter der Response. Wenn große Teams zeitweise Kunden abweisen oder Wartezeiten wachsen, steigt der Wert von präventiven Betriebsmechanismen – zum Beispiel belastbare Detection-Regeln, ein durchdachtes Logging-Setup und klare Runbooks für das schnelle Containment. Ebenso wichtig ist, dass interne Rollen trainiert sind: Incident Commander, Forensik-Koordinator, Netzwerkverantwortliche und IT-Betrieb müssen nicht nur wissen, was zu tun ist, sondern wie schnell sie Zugriff auf relevante Daten herstellen. Gerade weil KI-gestützte Angriffe potenziell schneller eskalieren, entscheidet die Qualität der Vorbereitung über die real erreichbare „first hour“ nach Entdeckung.
In der Praxis heißt das auch, dass Budgets für Sicherheitsprogramme nicht ausschließlich als Kauf von Einzelleistungen gedacht sein sollten. Entscheidend ist die Fähigkeit, Zwischenstufen zwischen Prävention, Detektion und Reaktion zu überbrücken: Was wird bei einem Alarm zuerst geprüft, welche Systeme werden segmentiert, wie wird entschieden, ob man schnell blockiert oder tiefer forensisch untersucht? Wenn externe Teams später hinzukommen, sollten sie auf eine Datenbasis treffen, die bereits in den ersten Minuten entsteht. Das reduziert nicht nur den Zeitbedarf, sondern auch das Risiko, dass wichtige Artefakte durch unklare Prozesse verloren gehen. Angesichts der geschilderten Überlastung wird damit die gesamte Sicherheitsarchitektur – inklusive Governance und Betriebsdisziplin – zum zentralen Hebel.
Schließlich zeigt die Meldung einen strukturellen Trend, den viele IT- und Security-Leitstellen derzeit einordnen müssen: Künstliche Intelligenz wird nicht nur in Verteidigungswerkzeugen relevant, sondern verändert auch den Takt der Angriffe. Damit verschiebt sich das Verhältnis zwischen „Reagieren“ und „Vorbereiten“ weiter zugunsten letzterem. Für die Anbieter selbst bedeutet das wiederum, dass sie ihre Capacity-Planung stärker datengetrieben ausrichten müssen – etwa über Personal- und Prozessflexibilität, priorisierte Service-Level sowie effizientere Übergaben zwischen Kunden und eigenen Teams. Unternehmen sollten diese Dynamik in ihre Risikobetrachtung integrieren, statt Notfallhilfen als dauerhafte Garantie zu behandeln.
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