KI-Halluzinationen führen durch hochgradig selbstbewusste, aber falsche Ausgaben, die das menschliche Vertrauen ausnutzen, zu ernsthaften Sicherheitsrisiken bei Entscheidungen in kritischen Infrastrukturen. Wenn einem KI-Modell die Gewissheit fehlt, hat es keinen Mechanismus, dies zu erkennen. Stattdessen generiert es die wahrscheinlichste Antwort basierend auf Mustern in seinen Trainingsdaten, auch wenn diese Antwort falsch ist. Diese Ausgaben können autoritativ erscheinen und sind daher besonders gefährlich, wenn sie reale Sicherheitsentscheidungen beeinflussen. Basierend auf dem **AA-Omniscience-Benchmark von Artificial Analysis** ergab eine Bewertung von 40 KI-Modellen im Jahr 2025, dass alle bis auf vier getesteten Modelle bei schwierigen Fragen eher eine selbstbewusste, falsche Antwort als eine richtige lieferten. Da KI eine größere Rolle in Cybersicherheitsoperationen spielt, müssen Organisationen jede KI-generierte Antwort als potenzielle Schwachstelle behandeln, bis ein Mensch sie verifiziert hat. ## Was sind KI-Halluzinationen? KI-Halluzinationen sind selbstbewusst präsentierte, plausibel klingende Ausgaben, die faktisch falsch sind. Basis-Sprachmodelle rufen keine verifizierten Informationen ab; sie konstruieren Antworten, indem sie Wörter und Phrasen aus gelernten Mustern in ihren Trainingsdaten vorhersagen. Da ihre Antworten statistisch wahrscheinlich, aber nicht unbedingt wahr sind, können halluzinierte Ausgaben genauen Informationen ähneln. Während der Halluzination können KI-Modelle nicht existierende Quellen zitieren, nie durchgeführte Forschung erwähnen oder gefälschte Daten mit der gleichen Überzeugung wie vertrauenswürdige Informationen präsentieren. Für Organisationen liegt das Hauptproblem bei KI-Halluzinationen nicht nur in der Ungenauigkeit, sondern auch im fehlgeleiteten Vertrauen. Wenn eine KI-Ausgabe wie die absolute Wahrheit klingt, können Mitarbeiter davon ausgehen, dass sie korrekt ist, und ohne Verifizierung handeln. In Cybersicherheitsumgebungen stellen falsche KI-Ausgaben erhebliche Sicherheitsrisiken dar, da sie nicht nur wichtige Entscheidungen informieren, sondern auch direkt in automatisierte Systeme eingespeist werden, die operative Aktionen auslösen können. Die Ergebnisse können Systemunterbrechungen, finanzielle Verluste und die Einführung neuer Schwachstellen umfassen. ### Was verursacht KI-Halluzinationen? Der erste Schritt zur Minderung der Auswirkungen von KI-Halluzinationen ist das Verständnis, wie sie entstehen. Hier sind die verschiedenen Faktoren, die zu KI-Halluzinationen beitragen können: * **Fehlerhafte Trainingsdaten:** KI-Modelle lernen aus den Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn diese Daten veraltete Informationen oder offensichtliche Fehler enthalten, wird das Modell diese Fehler in seine Ausgaben integrieren. Es wird die Diskrepanzen nicht kennzeichnen; es wird daraus lernen. * **Bias in Eingabedaten:** Die Überrepräsentation bestimmter Muster oder Szenarien kann dazu führen, dass ein KI-Modell diese Muster als universell anwendbar betrachtet, auch wenn der Kontext abweicht. * **Fehlende Antwortvalidierung:** Basis-Sprachmodelle sind nicht darauf ausgelegt, die faktische Richtigkeit zu überprüfen. Sie optimieren auf kohärente, plausible Ausgaben. Obwohl einige Systeme Abruf- oder Grounding-Schichten hinzufügen, um dieses Risiko zu verringern, bleibt der Kern-Generierungsprozess anfällig für Halluzinationen. * **Prompt-Ambiguität:** Vage Eingaben erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Modelle Lücken mit Annahmen füllen, was das Risiko falscher Ausgaben und Halluzinationen erhöht. ## 3 Wege, wie KI-Halluzinationen die Cybersicherheit beeinflussen Nicht jede KI-Halluzination hat die gleiche Auswirkung, aber falsche oder gefälschte Informationen können Organisationen für ernsthafte Cyberbedrohungen anfällig machen. Drei Hauptarten, wie KI-Halluzinationen auftreten, sind übersehene Bedrohungen, erfundene Bedrohungen und falsche Lösungen. ### 1. Übersehene Bedrohungen Die KI-gestützte Bedrohungserkennung beruht oft auf der Identifizierung von Mustern und Anomalien basierend auf historischen Daten und gelerntem Verhalten. Wenn ein Cyberangriff mit bekannten Verhaltensweisen übereinstimmt, funktioniert das KI-Modell gut; wenn nicht, hat das Modell nichts zum Vergleichen, sodass die Bedrohung unbemerkt bleiben kann. Dies ist besonders problematisch für unterrepräsentierte Angriffstechniken und 0day-Angriffe, die Schwachstellen ausnutzen, die dem Hersteller unbekannt und daher ungepatcht sind. Da diese Bedrohungen nicht in den Trainingsdaten reflektiert werden, fehlt dem KI-Modell der ausreichende Kontext, um sie zu kennzeichnen, was zu einer höheren Wahrscheinlichkeit unentdeckter Schwachstellen und einer größeren Exposition innerhalb der Umgebung führt. ### 2. Erfundene Bedrohungen Im Gegensatz zu übersehenen Bedrohungen können KI-Modelle auch Fehlalarme halluzinieren, indem sie normale Aktivitäten fälschlicherweise als bösartig einstufen und Teams vor nicht existierenden Bedrohungen warnen. Beispielsweise kann normaler Netzwerkverkehr als verdächtig fehlinterpretiert werden, was Alarme auslöst, die unnötige Incident-Response-Aktionen erfordern. Diese Fehlalarme können zu Systemabschaltungen, verschwendeten Ressourcen und gestörten Abläufen aufgrund erfundener Bedrohungen führen. Mit der Zeit können wiederholte Fehlalarme zu Alert Fatigue führen, bei der Sicherheitsteams gegenüber allen Warnungen desensibilisiert werden. Dies erhöht das Risiko, dass legitime Bedrohungen in Umgebungen übersehen werden, in denen Teams darauf konditioniert wurden, Warnungen zu misstrauen. ### 3. Falsche Behebung Dies ist eine der gefährlichsten Formen der KI-Halluzination, da sie auftritt, *nachdem* das Vertrauen bereits hergestellt wurde. Zum Beispiel kann ein KI-System selbstbewusst empfehlen, sensible Dateien zu löschen, Systemkonfigurationen zu ändern oder Firewall-Regeln zu deaktivieren. Wenn diese Aktionen ausgeführt werden, insbesondere über privilegierte Konten, können sie Organisationen Identitätsangriffen, lateraler Bewegung oder irreversiblem Datenverlust aussetzen. Selbst wenn die KI-gestützte Bedrohungserkennung korrekt ist, können halluzinierte Anleitungen einen eingedämmten Sicherheitsvorfall zu einem größeren Verstoß eskalieren lassen. ## Wie Organisationen KI-Halluzinationsrisiken reduzieren können Obwohl KI-Halluzinationen nicht vollständig eliminiert werden können, kann ihre Auswirkung durch die folgenden Kontrollen und Governance-Maßnahmen erheblich reduziert werden. ### Menschliche Überprüfung vor der Aktion erforderlich KI-generierte Ausgaben sollten keine sensiblen oder privilegierten Aktionen ohne vorherige menschliche Verifizierung auslösen. Dies ist besonders wichtig für Workflows, die Infrastrukturänderungen, Zugriffsaktualisierungen oder Incident Response beinhalten. Die Überprüfungspflicht sollte nicht nur dann erfolgen, wenn etwas falsch zu sein scheint; Modelle können genauso selbstbewusst klingen, ob sie richtig oder falsch liegen. ### Trainingsdaten als Sicherheitsasset behandeln KI-Halluzinationen lassen sich oft auf Trainingsdaten zurückführen. Die regelmäßige Überprüfung der Daten, die zur Schulung oder zum Grounding von KI-Systemen verwendet werden, durch Eliminierung veralteter Datensätze, verzerrter Datensätze und falscher Informationen reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass diese Fehler in Ausgaben auftreten. Da KI-generierte Inhalte online immer häufiger vorkommen, besteht ein erhöhtes Risiko, dass zukünftige Modelle auf gefälschten Informationen trainiert werden, die von früheren Modellen produziert wurden, in einem Phänomen, das manchmal als Model Collapse bezeichnet wird. Ohne kontinuierliche Daten-Governance steigt das Risiko fehlerhafter KI-Ausgaben nur. ### Least-Privilege-Zugriff für KI-Systeme erzwingen KI-gestützte Systeme sollten nur die Berechtigungen erhalten, die sie zur Ausführung ihrer Aufgaben benötigen. Dies kann ein KI-System sein, das nur Dateien lesen darf, aber nicht löschen – auch wenn eine halluzinierte Empfehlung ihm dies sagt. Durch die Einschränkung des Zugriffs mit Least Privilege stellen Organisationen sicher, dass selbst wenn ein KI-System falsche Anleitungen generiert, es keine Aktionen ausführen kann, die über seine erlaubten Grenzen hinausgehen. ### Investition in Prompt Engineering Training KI-Ausgaben werden stark von der Eingabequalität beeinflusst, sodass ein vager Prompt dem Modell mehr Möglichkeiten gibt, Lücken mit falschen Annahmen zu füllen, was das Risiko von Halluzinationen erhöht. Organisationen müssen die Schulung von Mitarbeitern, insbesondere von denen, die direkt mit KI-Systemen interagieren, priorisieren, wie man spezifische Prompts schreibt, die das Modell dazu bringen, verifizierbare Ausgaben zu produzieren. Mitarbeiter, die verstehen, dass KI-Ausgaben immer vor der Verwendung validiert werden sollten, interpretieren das KI-System seltener standardmäßig als autoritativ. ## Identitätssicherheit in den Mittelpunkt der KI-Governance stellen KI-Halluzinationen werden zu realen Sicherheitsrisiken, wenn sie zu Aktionen führen, was nicht primär ein Modellproblem, sondern ein Zugriffsproblem ist. Sicherheitsvorfälle entstehen, wenn KI-Systeme genügend Zugriff haben, um auf falsche Anleitungen zu reagieren, oder wenn ein Mensch Ausgaben ohne Verifizierung vertraut. **Keeper®** wurde entwickelt, um Organisationen die notwendige Transparenz und Zugriffskontrollen zu bieten, um unbefugten Zugriff zu verhindern, selbst wenn KI-gestützte Entscheidungen falsch sind. Durch die Durchsetzung von Least-Privilege-Zugriff, die Überwachung privilegierter Aktivitäten und die Sicherung sowohl menschlicher als auch nicht-menschlicher Identitäten (NHIs) können Organisationen das Risiko reduzieren, dass KI-Halluzinationen zu schädlichen Sicherheitsvorfällen werden. **Hinweis**: *Dieser Artikel wurde sorgfältig verfasst und für unser Publikum von Ashley D’Andrea, Content Writer bei **Keeper Security**, beigesteuert.*