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Schnelle KI-Adaption hat ihren Preis: 123 Tage längere Recovery-Zeiten, höhere Schadenskosten und eine wachsende Angriffsfläche.

Der aktuelle Global Security Research Report zeigt: Viele Unternehmen modernisieren ihre Sicherheitsarchitektur nicht im gleichen Tempo wie ihre KI-Infrastruktur [1].

Die Edge-Cloud-Plattform Fastly Inc. hat die Ergebnisse ihres vierten jährlichen Global Security Research Reports veröffentlicht. Der Bericht belegt, dass AI-First-Unternehmen, also Unternehmen, die KI von Beginn an in zentrale Prozesse und Angebote integrieren, anstatt sie nur ergänzend einzusetzen, bei der Erholung nach Cybersecurity-Vorfällen den Preis zahlen. Der Bericht führt dies darauf zurück, dass die Weiterentwicklung der Sicherheitsarchitektur nicht mit dem Tempo der KI-Integration in der IT-Infrastruktur Schritt hält.

Cybervorfälle treffen AI-First-Unternehmen härter

AI-First-Unternehmen im DACH-Raum geben an, im Durchschnitt fast acht Monate zu benötigen, um sich vollständig von einem Sicherheitsvorfall zu erholen. Das sind 123 Tage mehr als bei Unternehmen, die sich nicht als AI-First bezeichnen.

Die Folgen dieser Verzögerung von vier Monaten sind in der heutigen Echtzeitökonomie erheblich. Die finanziellen Schäden eines Cybersecurity-Vorfalls übersteigen bei AI-First-Unternehmen die von Unternehmen ohne AI-First-Ansatz um 140,5 Prozent. Diese erhöhten finanziellen Auswirkungen sind sowohl auf die längeren Wiederherstellungszeiten als auch auf eine höhere Zahl KI-spezifischer Kompromittierungen zurückzuführen.

Fast die Hälfte der befragten AI-First-Organisationen in der DACH-Region (49 Prozent) gibt an, dass KI bei ihrem jüngsten Sicherheitsvorfall direkt ausgenutzt wurde. Bei Unternehmen, die sich nicht als AI-First bezeichnen, liegt dieser Wert bei 0 Prozent. Die Ergebnisse verdeutlichen, wie KI-native Systeme die potenzielle Angriffsfläche erweitern. Neue Ebenen wie agentische Workflows und dezentrale Datenflüsse erschweren die Absicherung erheblich.

»Die Geschwindigkeit, mit der KI eingeführt wird, verändert Sicherheitsinfrastrukturen nahezu über Nacht. Für AI-First-Unternehmen besteht die Priorität nicht darin, Innovation zu bremsen, sondern Sicherheit im gleichen Tempo zu modernisieren«, erklärt Marshall Erwin, CISO bei Fastly. »Dazu gehört die Absicherung von KI- und Inferenz-Infrastrukturen, das Überwachen und Begrenzen unerwünschter KI-Crawler-Aktivitäten, das frühzeitige Erkennen von Shadow AI sowie die Stärkung des äußeren Perimeters.«

Neue KI-Risiken belasten Infrastruktur und Budgets

Nahezu ein Drittel der AI-First-Unternehmen in DACH (27 Prozent) gibt an, dass der Einsatz von KI zu übersehenen Sicherheitslücken beigetragen hat, die den letzten Sicherheitsvorfall begünstigten. Bei Nicht-AI-First-Unternehmen liegt dieser Anteil bei 21 Prozent. Das weist auf wachsende Herausforderungen bei Transparenz, Kontrolle und der Durchsetzung von Richtlinien für den KI-Einsatz hin. Je tiefer KI in operative Abläufe integriert wird, desto schwieriger wird es für Sicherheitsteams nachzuvollziehen, wo und wie KI eingesetzt wird oder welchen Anteil sie an der Bewältigung von Vorfällen hat.

Gleichzeitig sorgen Praktiken wie KI-Scraping für zusätzliche Kosten und Komplexität in ohnehin stark belasteten Infrastrukturen. Das führt zu operativen Störungen und treibt die Ausgaben in den sechsstelligen Bereich.

»Wir erleben einen grundlegenden Wandel dessen, wofür Unternehmen heute Verantwortung tragen müssen«, so Erwin weiter. »Die Herausforderung beschränkt sich nicht mehr auf böswillige Akteure oder einzelne Sicherheitsvorfälle. Es geht vielmehr darum, eine Infrastruktur zu managen, die schnell und häufig unsichtbar wächst.«

Für viele Unternehmen sind diese Risiken längst Realität. Allein KI-Scraping hat sich für über die Hälfte der Organisationen (57 Prozent) zu einem relevanten Kostenfaktor entwickelt. Die durchschnittlichen jährlichen Auswirkungen auf die Infrastruktur liegen bei über 372.059 Euro.

Diese Kosten markieren jedoch erst den Anfang. 37 Prozent der Unternehmen berichten von steigenden Infrastrukturkosten als direkte Folge von KI-Aktivitäten. 43 Prozent waren mit operativen Störungen konfrontiert, und 36 Prozent meldeten Beeinträchtigungen für Online-Besucher, etwa durch langsame Ladezeiten oder fehlerhafte Funktionen. Für viele zeigt sich damit eine schleichende Kostenentwicklung bei gleichzeitig wachsender architektonischer Komplexität.

Sicherheitsinvestitionen halten mit der Entwicklung nicht ausreichend Schritt

Als Reaktion investieren Unternehmen verstärkt in Sicherheitslösungen für dieses neue Zeitalter. Agentische Transparenz (62 Prozent), API-Sicherheit (54 Prozent) und Web Application Firewalls (51 Prozent) zählen zu den wichtigsten Investitionsfeldern. Diese Maßnahmen reichen jedoch nicht aus. 65 Prozent der Befragten äußern Sorge vor Distributed-Denial-of-Service-Angriffen auf KI-Agenten. Mehr als die Hälfte (52 Prozent) sieht zudem einen erhöhten Bedarf an spezifischer KI-Sicherheitsexpertise, um ihre Systeme wirksam zu schützen.

»Von unüberwachter agentischer Aktivität bis hin zu steigenden Scraping-Kosten sind die Risiken real, sowohl operativ als auch kommerziell«, so Erwin. »Deshalb werden Lösungen für Web Application and API Protection zu geschäftskritischen Werkzeugen. Sie schaffen die notwendige Transparenz und Kontrolle, um Innovationen am Edge sicher zu gestalten.«

Weitere Informationen zur Modernisierung der Sicherheitsinfrastruktur und dazu, wie sich Unternehmen schneller von Cybersecurity-Vorfällen erholen können, finden sich im vollständigen Global Security Research Report.

[1] Für die Studie wurden 2.000 IT-Entscheider mit Einfluss auf Cybersecurity befragt. Die Teilnehmenden stammen aus großen Unternehmen unterschiedlicher Branchen in Nord-, Mittel- und Südamerika, Europa, dem asiatisch-pazifischen Raum sowie Japan. Die Online-Befragung wurde im vierten Quartal 2025 von Sapio Research per E-Mail-Einladung und Online-Fragebogen durchgeführt. Aus dem DACH-Raum wurden 200 IT-Entscheider befragt.

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Was ist AI-Scraping?

AI‑Scraping bezeichnet das automatisierte Extrahieren von Webdaten mithilfe künstlicher Intelligenz, also eine Weiterentwicklung des klassischen Web‑Scrapings. Der Kernunterschied: Statt starrer Regeln (CSS‑Selektoren, XPath) nutzt AI‑Scraping Modelle aus Machine Learning, NLP und Computer Vision, um Inhalte inhaltlich zu verstehen und dadurch robuster, flexibler und kontextsensitiver zu arbeiten.

Was AI‑Scraping ausmacht

Kontextuelles Verständnis — AI erkennt Muster, Bedeutungen und Zusammenhänge im Text oder Layout einer Seite, statt nur HTML‑Strukturen abzuarbeiten.
Robustheit bei Layout‑Änderungen — Klassische Scraper brechen, wenn sich das DOM ändert; AI‑Scraper können sich anpassen.
Umgang mit dynamischen Websites — AI‑Scraping kann Inhalte erfassen, die erst durch JavaScript gerendert werden (React, Angular, Vue).
Erkennung unstrukturierter Daten — Auch Tabellen, Listen, Textblöcke oder visuelle Elemente können extrahiert werden.

Warum AI‑Scraping genutzt wird

Weniger technischer Aufwand — Viele Tools funktionieren ohne Code oder mit natürlicher Sprache.
Weniger Wartung — Keine fragilen Selektoren, die bei jeder kleinen Änderung brechen.
Höhere Effizienz — Schnellere Datenerfassung, bessere Skalierbarkeit.
Breite Einsatzfelder:
- Markt‑ und Wettbewerbsanalysen
- Preis‑Monitoring
- Social‑Media‑Analysen
- SEO‑Monitoring
- Forschung (z. B. Nachrichten, Produktdaten, Jobanzeigen)

Rechtliche und ethische Aspekte

AI‑Scraping ist nicht per se illegal, aber es gibt klare Grenzen:

Keine privaten oder geschützten Daten extrahieren
Server nicht überlasten
Urheberrechte respektieren
Nutzungsbedingungen beachten
Datenschutzgesetze (z. B. DSGVO) einhalten

Wie AI‑Scraping technisch funktioniert

Rendering der Seite (oft mit Headless Browsern wie Puppeteer/Selenium)
Parsing des DOM
Feature‑Extraktion:
- Textanalyse (NLP)
- Visuelle Merkmale (Computer Vision)
- Kontextsignale
Modellbasierte Identifikation der Zielinformationen
Strukturierte Ausgabe (JSON, CSV, Datenbank)

Albert Absmeier & KI

Welche Sicherheitsprobleme gibt es beim AI-Scraping

AI‑Scraping bringt eine Reihe spezifischer Sicherheitsprobleme mit sich, weil automatisierte, KI‑gestützte Crawler nicht nur schneller und intelligenter agieren, sondern auch gezielt Inhalte auswerten, rekonstruieren oder missbrauchen können. Die wichtigsten Risiken lassen sich in vier Gruppen einteilen: Inhaltsdiebstahl, Infrastrukturbelastung, Datenmissbrauch und Governance‑Schwächen.

Risiken für Inhalte und geistiges Eigentum

Systematischer Content‑Diebstahl — KI‑Scraper kopieren ganze Wissensbasen, Preislisten oder redaktionelle Inhalte, um eigene Modelle zu trainieren oder Konkurrenzprodukte zu bauen. Das führt zu Markenverwässerung und Verlust von SEO‑Vorteilen.
Unautorisierte Weiterverwendung — Inhalte tauchen später in generativen Modellen oder RAG‑Systemen ohne Attribution auf, was rechtliche und wirtschaftliche Schäden verursacht.
Rekonstruktion sensibler Muster — KI kann aus fragmentierten Daten Zusammenhänge ableiten, die ein klassischer Scraper nicht erkennen würde.

Risiken für Infrastruktur und Verfügbarkeit

Massive Lastspitzen — KI‑Scraper erzeugen oft extrem hohe Request‑Volumina, weil sie ganze Websites sequenziell und vollständig erfassen. Ein Beispiel: 131.000 Requests in 30 Minuten durch nur 104 IPs.
Umgehung von Caching‑Mechanismen — Viele KI‑Bots laden bewusst nicht aus dem Cache, um »frische« Inhalte zu extrahieren, was Serverlast und Kosten erhöht.
DDoS‑ähnliche Muster — Auch wenn das Ziel nicht die Lahmlegung ist, kann die Last faktisch wie ein Angriff wirken.

Risiken für Datenschutz und Compliance

Extraktion sensibler Daten — KI‑Scraper können personenbezogene oder vertrauliche Informationen erkennen und strukturieren, selbst wenn diese nur implizit oder verteilt vorliegen.
Verstöße gegen DSGVO & Urheberrecht — Unautorisierte Datenverarbeitung, fehlende Rechtsgrundlage für Text‑ und Datamining oder Missachtung von Robots.txt können zu erheblichen Haftungsrisiken führen.
Profiling‑Gefahr — KI kann aus öffentlich verstreuten Daten Profile erstellen, die ursprünglich nicht als zusammenhängend gedacht waren.

Strategische Risiken für Unternehmen

Wettbewerbsnachteile — Konkurrenten können durch KI‑Scraping komplette Produktkataloge, Preisstrukturen oder technische Dokumentationen replizieren.
Verlust der Datenhoheit — Einmal extrahierte Inhalte lassen sich kaum zurückholen; sie können in Trainingsdaten global verteilt werden.
Schwache rechtliche Abschreckung — Viele Jurisdiktionen haben noch unklare Regeln zu KI‑Scraping, was den Anreiz für aggressive Datenernte erhöht.

Erkennungs‑ und Abwehrherausforderungen

KI‑Bots tarnen sich gut — Sie imitieren menschliches Verhalten, rotieren User‑Agents und IPs und umgehen klassische Bot‑Filter.
Uniforme, aber intelligente Crawl‑Muster — KI‑Scraper traversieren Inhalte systematisch (z. B. nach Datum sortiert), was sie schwer von legitimen Crawlern unterscheidbar macht.
Schwierige Governance — CISOs müssen zwischen Offenheit (SEO, API‑Zugriff) und Schutz (WAF, Rate‑Limiting, Bot‑Management) balancieren.

Nicht‑offensichtliche Risiken

Modellvergiftung — Angreifer können gezielt manipulierte Inhalte platzieren, die KI‑Scraper aufnehmen und in Modelle einspeisen.
Shadow‑Copy‑Economy — Kleine Anbieter kaufen Scraping‑APIs, um komplette Branchenwissenbasen zu replizieren.
Reputationsschäden — Wenn Inhalte ohne Kontext in KI‑Systemen erscheinen, kann die Markenbotschaft verzerrt werden.

Albert Absmeier & KI

8785 Artikel zu „KI Sicherheit“

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KI beschleunigt Cyberangriffe – Unternehmen müssen Sicherheit neu denken

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Cyberangreifer nutzen vor allem grundlegende Schwächen im Identitäts‑ und Zugriffsmanagement aus und gehen mit Hilfe von KI schneller, skalierbarer und automatisierter vor. Unternehmen wird geraten, mit einer »Shift‑Left«-Strategie frühzeitig auf KI‑gestützte Sicherheit, Identität als kritische Infrastruktur und kontinuierliche Risiko‑ und Schwachstellenbewertung zu setzen. Besondere Priorität haben dabei die Absicherung von Identitäten, Anwendungen, Lieferketten und KI‑Plattformen…