KI-Agenten könnten Web3-Anwendungen nutzerfreundlicher gestalten und den Handel mit Kryptowährungen vereinfachen. Gleichzeitig bergen sie erhebliche Sicherheitsrisiken für dezentrale Ökosysteme. Ryan Kirkley, CEO von Global Settlement Network, warnt beispielsweise davor, dass zukünftige KI-gesteuerte Angriffe selbst die größten Bridge-Hacks, bei denen Hunderte Millionen US-Dollar verloren gingen, in den Schatten stellen könnten.

Autonome Angreifer: Eine neue Bedrohungsdimension

Autonome KI-Agenten liefern bösartigen Akteuren Werkzeuge für automatisierte und hochskalierbare Angriffe. Diese Agenten lernen, passen sich an und nutzen Schwachstellen in Echtzeit aus, ohne menschliches Eingreifen. Sie können WLAN-Netzwerke, Passwörter und Wallets gleichzeitig ins Visier nehmen, was traditionelle Cybersicherheitsabwehrmechanismen vor große Herausforderungen stellt.

Kirkley betont: „Future AI-driven attacks could dwarf even the largest bridge hacks seen in recent years.“ Die Geschwindigkeit der Schwachstellenausnutzung hat sich bereits stark verändert. 2018 benötigten Angreifer im Durchschnitt 771 Tage, um eine Schwachstelle zu instrumentalisieren. Für 2026 wird erwartet, dass diese Zeit auf rund vier Stunden sinkt.

Diese Entwicklung wird direkt mit dem verstärkten Einsatz von KI und Automatisierung durch Angreifer in Verbindung gebracht.

Explosion der Schwachstellen und Lernfähigkeit der Angreifer

Die Verbreitung sogenannter agentic AI führte im zweiten Quartal 2026 zu einem Anstieg der offengelegten Schwachstellen um 36 Prozent. Historisch lag der quartalsweise Anstieg bei etwa zehn Prozent. Im ersten Quartal 2026 waren es bereits 18,5 Prozent.

Alton Kizziah, CEO von Beazley Security, kommentierte: „The headline this quarter is that AI made the security industry's job noisier without making the attacker’s job fundamentally different. But AI-assisted attacks are gaining in both frequency and effectiveness, and we seem to be watching the attackers learn in real time.“

Im zweiten Quartal 2026 wurden über 20.700 neue Schwachstellen öffentlich offengelegt, davon wurden fast 5.600 als hohes Risiko eingestuft. Beazley Security gab in diesem Zeitraum Warnungen für 21 Hochrisiko-Schwachstellen an seine Kunden heraus, ein Anstieg von 40 Prozent gegenüber dem Vorquartal. Die Zahl der als aktiv ausgenutzten Schwachstellen, die im CISA Known Exploited Vulnerabilities-Katalog gelistet sind, stieg im gleichen Zeitraum hingegen nur um zehn Prozent.

Dies wirft die Frage auf, ob KI vorrangig die Detektionsfähigkeit verbessert oder lediglich die Masse der gemeldeten, aber noch nicht aktiv genutzten Schwachstellen erhöht.

Praktische Beispiele und die Rolle von Red Teaming

Die Fähigkeiten von Angriffs-KI werden in kontrollierten Umgebungen demonstriert. Armadin, ein Unternehmen des Mandiant-Gründers Kevin Mandia, das autonome Angreifer-Schwärme entwickelt und trainiert, führte gemeinsam mit Tenex.ai, einem Anbieter für agentic Security Operations, einen kontrollierten Live-KI-Cyberangriff durch. Dieser Angriff generierte 17 Millionen offensive Aktionen, deckte 38 validierte Angriffspfade auf und produzierte 238 Sicherheitsergebnisse.

Die agentische Plattform von Tenex.ai triagierte 100 Prozent von 101.169 Alerts. Eine vergleichbare Analyse durch ein fünfköpfiges Analystenteam hätte nach Angaben der Beteiligten etwa 2.400 Stunden beziehungsweise vier Monate in Anspruch genommen. Evan Peña, Mitbegründer und Chief Offensive Security Officer von Armadin, kommentierte: „In today’s age of AI, it’s very archaic to think about [100 percent human-led security assessments] when we can scale so significantly with AI.“

Matt Hartman, ehemaliger amtierender Leiter Cyber bei der US Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA), mahnte, dass jedes Unternehmen, „including federal agencies, absolutely needs“ kontinuierliches, KI-natives, KI-fähiges, automatisiertes Red Teaming und Penetration-Testing. Auch Rob Joyce, ehemaliger NSA Cyber Boss, bekräftigte: „You are going to be red-teamed whether you pay for it or not. The only difference is, you know who gets the results delivered to them.“

Herausforderungen für kritische Infrastrukturen und Finanzsysteme

Die Bedrohung durch autonome KI-Agenten betrifft auch kritische Infrastrukturen. Im Juli 2026 warnte CISA vor iranischen Hackern, die speicherprogrammierbare Steuerungen (PLCs) ausnutzen. Im selben Monat meldete Minnesota mindestens 30 wasserbezogene Cybervorfälle.

US-Regierungsbehörden warnten zudem vor Hackern, die Siemens-PLC-Geräte angreifen können. Präsident Trump äußerte am 31. Juli 2026, er glaube nicht, dass Iran an Wasser-System-Angriffen beteiligt sei.

Unterschiedliche Einschätzungen der Urheberschaft erschweren eine koordinierte Abwehr.

Auch der Finanzsektor sieht sich neuen Risiken gegenüber. Binance, laut eigenen Angaben die weltweit größte Krypto-Börse mit über 300 Millionen registrierten Nutzern, führte „Agent OS“ ein. Diese Plattform ermöglicht KI-Agenten den Handel.

Agent OS unterstützt Modelle wie ChatGPT, Claude Code und Cursor, um Nutzern den Einsatz von KI-Agenten für automatisierte Handelsstrategien zu erlauben. Jeff Li, Vice President of Product bei Binance, sagte: „Instead of total freedom, we put the power in users’ hands to give them the granular access control of what they can do through the agent. We put [the control] at the account level to protect the users’ funds.“

Gleichwohl räumte er ein: „We really cannot see the reasoning of what the user’s action is.“ Diese Black-Box-Problematik stellt ein Risiko dar, insbesondere bei Finanztransaktionen.

Der Blick nach vorn: Regulatorische Lücken und die Zukunft der Cyberabwehr

Die Fortschritte der KI stellen Cybersicherheitsexperten vor Herausforderungen. Traditionelle Threat-Modeling-Methoden, die für deterministische Systeme entwickelt wurden, müssen angepasst werden, um mit nichtdeterministischen, generativen und agentischen KI-Systemen umzugehen. Adam Shostack und Jeff Williams betonen, dass KI die Schwächen des Threat Modeling offengelegt habe: „AI didn’t break threat modeling.

It exposed weaknesses that were already there.“

Regulierungs- und Haftungslücken werden in der Recherche als Haupthindernis für die breite Kommerzialisierung und Akzeptanz von Web3-Anwendungen genannt. Greg Brockman, Präsident von OpenAI, schrieb, dass „every organization will need to begin significantly automating its security program to stay secure“. Er forderte die Sicherheitsgemeinschaft dazu auf, Werkzeuge, Praktiken und Playbooks zu definieren, die die Leistungsfähigkeit der Verteidiger schneller erhöhen als die der Angreifer.

Der Kampf zwischen KI-gestützten Angreifern und Verteidigern ist im Gange und prägt die Sicherheitslandschaft. Die Branche steht vor der Herausforderung, Lösungen zu entwickeln, um die Vorteile autonomer KI zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken einzudämmen. Die Weiterentwicklung von Regulierungen und innovativen Abwehrstrategien wird entscheidend sein, um die digitale Sicherheit in der Ära der Künstlichen Intelligenz zu gewährleisten.