Insider-Risiken im Zeitalter von KI: Der Ausblick auf 2026

Künstliche Intelligenz verändert die Insider-Bedrohungen in Unternehmen grundlegend. Dabei entstehen sowohl neue Risiken als auch neue Chancen. Herkömmliche Programme zur Abwehr von Insider-Bedrohungen sind auf menschliches Verhalten ausgerichtet: Motiv, Gelegenheit, Zugriffsrechte und Kontrollen. Künstliche Intelligenz verstärkt jede dieser Dimensionen und fügt sogar neue Arten von Risiken hinzu. Das bedeutet, dass neue Signale erkannt und neue funktionsübergreifende Verantwortlichkeiten verwaltet werden müssen. Daher überrascht es nicht, dass Sicherheitsexperten weltweit Insider-Risiken höchste Priorität einräumen.  

Nachfolgend finden Sie fünf Prognosen dazu, wie KI als nächste Kategorie der Insider-Bedrohung auftreten wird. Dabei heben wir wichtige Anwendungsfälle im Jahr 2026 hervor und beschreiben, wie Sie Ihre Erkennungs- und Governance-Programme weiterentwickeln können, um Schritt zu halten. 

Prognose Nr. 1: KI definiert Insider-Bedrohungen neu 

Seit Jahren revolutioniert Proofpoint das Verständnis und die Reduzierung von Insider-Bedrohungen in Unternehmen – und konzentriert sich dabei nicht ausschließlich auf Systeme und Daten, sondern auch auf den Faktor Mensch. Insider-Risiko-Teams erhalten dadurch einen besseren Überblick über das Anwenderverhalten und lassen den klassischen dateizentrierten Ansatz hinter sich. Mithilfe von Proofpoint können sie auch die Absichten, das Motiv und den Kontext in E-Mails, Cloud-Anwendungen, Collaboration-Plattformen und Unternehmensanwendungen untersuchen. 

Wir erleben den Beginn eines neuen Zeitalters, in dem Menschen Seite an Seite mit KI-Assistenten und KI-Agenten arbeiten. Dieser neue agentenbasierte Arbeitsplatz bietet enorme Produktivitäts- und Effizienzvorteile, führt jedoch auch zu neuen Dimensionen bei Insider-Bedrohungen. Unternehmen müssen sich darauf vorbereiten. 

Künstliche Intelligenz ist weitaus mehr als nur ein weiteres Tool. Sie verändert das Verhalten von Insidern, lässt neue Risiken entstehen und ermöglicht neue Formen von Missbrauch. 

KI wird unbeabsichtigtes, rücksichtsloses und opportunistisches Verhalten von Insidern verstärken 

Durch den einfachen Zugang zu KI-Tools eröffnen sich für fahrlässige Insider neue Möglichkeiten, absichtlich oder unabsichtlich Sicherheitsrisiken zu schaffen. Auf großen Sprachmodellen (LLMs) basierende KI-Assistenten wie Copilot, ChatGPT und Gemini machen Kompromittierungen vertraulicher Informationen besonders leicht, zum Beispiel wenn Anwender in Prompts in natürlicher Sprache unbeabsichtigt vertrauliche Informationen weitergeben oder wenn KI-Assistenten interne Inhalte zusammenfassen oder zugangsbeschränkte Datenquellen analysieren.  

Da KI-Tools Mitarbeitern jederzeit zur Verfügung stehen, kann rücksichtsloses Verhalten oder das Ausnutzen von Abkürzungen zur Norm werden. Mitarbeiter könnten KI-Ausgaben auch ohne böswillige Absicht zu ihrem persönlichen Vorteil nutzen. Dadurch könnten Insider mit ursprünglich geringem Risikoprofil unbeabsichtigt oder durch fahrlässiges Handeln schwerwiegende Zwischenfälle auslösen.  

Böswillige Insider können mit KI durch Prompt Engineering und technische Anleitung eine größere Wirkung erzielen 

Böswillige Insider, die persönliche Vorteile erzielen wollen, werden durch KI-Unterstützung mehr Möglichkeiten haben, Schaden zu verursachen. KI kann Insidern Schritt für Schritt zeigen, wie sie ihre Zugriffsrechte erweitern, Systeme manipulieren, Überwachungssysteme umgehen oder Informationen extrahieren können. Interne und externe Bedrohungsakteure können mithilfe von Prompt Engineering KI-Systeme dazu verleiten, vertrauliche Arbeitsabläufe preiszugeben oder die Wirkung von Angriffen zu verstärken. 

Hinzu kommt: Böswillige Insider benötigen heutzutage keine tiefgreifenden technischen Fachkenntnisse mehr. KI beseitigt die technische Hürde, indem sie Anwender durch Aktionen führt, die bislang Programmier-, System- oder Administratorkenntnisse erforderten. Auch Mitarbeiter ohne technische Kenntnisse können nun Daten exfiltrieren, ohne eine Datei anzufassen, indem sie einfach eine KI bitten, vertrauliche Informationen zusammenzufassen, zu extrahieren, zu transformieren oder neu zu formulieren. 

Autonome KI-Agenten werden zur neuesten Form von Insider-Bedrohung 

In der Vergangenheit war ein Insider als eine Person in einer Vertrauensposition definiert. Wenn ein Insider seinen autorisierten Zugang missbraucht, um dem Unternehmen zu schaden, wird er zu einer Bedrohung. Dies wirft die Frage auf: Können autonome KI-Agenten, denen Zugriff auf vertrauliche Daten und Systeme gewährt wird, auch zu einer Insider-Bedrohung werden? Die kurze Antwort lautet: Ja. Autonome Agenten können ihren Zugriff missbrauchen, um dem Unternehmen Schaden zuzufügen. Dabei ist es unerheblich, ob dies absichtlich oder unabsichtlich geschieht.  

Wenn Unternehmen autonome Agenten einsetzen, die Daten durchsuchen, Code schreiben und systemübergreifend aktiv sein können, wird die Autonomie zu einem wichtigen Risikomultiplikator. Agenten können Aufgaben miteinander verketten und so auf Systeme zugreifen, die außerhalb ihres vorgesehenen Aufgabenbereichs liegen. Konfigurationsfehler auf diesen Systemen können dazu führen, dass Agenten Workflows auslösen, die vertrauliche Daten kompromittieren oder Sicherheitskontrollen schwächen. Und Bedrohungsakteure können das Verhalten von Agenten so manipulieren, dass sie nicht autorisierte Ergebnisse erzielen.  

Prognose Nr. 2: Insider-Zwischenfälle nehmen angesichts wirtschaftlich turbulenter Zeiten zu 

Mitarbeiterabwerbung, Wirtschaftsspionage, Fusionen und Übernahmen (M&A) sowie Desinvestitionen schaffen Situationen mit hohem Druck. In solchen Situationen können Insider angeworben und dazu angestiftet werden, Daten, geistiges Eigentum, Kundenlisten oder strategische Informationen zu stehlen. Während Unternehmen um Fachkräfte konkurrieren und sich ständig neu strukturieren, werden sich verändernde Loyalitäten, Interessenkonflikte und stillschweigende Absprachen zu wichtigen Ursachen für Insider-Zwischenfälle. 

Deshalb werden Zwischenfälle wie diese im Jahr 2026 sprunghaft ansteigen: 

• Aggressives Abwerben von Talenten verleitet Mitarbeiter dazu, vertrauliche Daten zu stehlen. 
• Wirtschaftsspionage wird einfacher, da KI Insidern hilft, Konkurrenten zu recherchieren, legitime Anfragen nachzuahmen oder Aktivitäten zu verbergen. Fälle von Wirtschaftsspionage sorgten bereits 2025 für Schlagzeilen – dies wird sich 2026 fortsetzen.  
• Fusionen und Übernahmen sowie Desinvestitionen führen zu chaotischen Zugriffsmodellen, Übergangskonten, unklarer Zuständigkeit für Systeme und gestressten Mitarbeitern und schaffen damit ideale Voraussetzungen für Missbrauch. 

Prognose Nr. 3: Identität, menschliche Signale und technische Telemetrie verschmelzen zu einem Ganzen 

Im Jahr 2026 werden Unternehmen aufhören, menschliche Signale, Identitätsdaten und technische Ereignisse als getrennte Datenströme zu behandeln. Bei der nächsten Entwicklungsstufe von Maßnahmen zur Abwehr von Insider-Risiken werden diese Bereiche miteinander verknüpft, da sich wahre Risiken selten eindimensional zeigen. 

• Verhaltensindikatoren helfen, Motive aufzudecken: Bei Unzufriedenheit, zunehmenden Spannungen, Kündigungsplänen, finanziellen Belastungen, Vergeltungsplänen, Nötigung und ideologischen Veränderungen gibt es immer frühe, subtile Hinweise, die oft in Kommunikationsmustern oder KI-Prompts beobachtet werden können. Sie liefern wichtigen Kontext zu ungewöhnlichen Verhaltensweisen. 
• Identität und HR-Kontext verdeutlichen zusätzlich, warum Insider handeln: Zu den Signalen gehören Abwesenheit, die Aufnahme in einen Leistungsverbesserungsplan, nachlassende Leistungen, Unzufriedenheit während Bonusperioden, neue Erkenntnisse bei einer Hintergrundprüfung, Umfang der Zugriffsrechte und Lebenszyklusphase. Anhand dieser identitätsbezogenen Erkenntnisse können Unternehmen einfacher verstehen, warum und wann eine Person anfälliger für Fehlverhalten wird. 
• Technische Telemetriedaten zeigen, wie Insider agieren: Informationen über zusammengetragene Dateien, Exfiltrationsversuche, Missbrauch von Zugriffsrechten, ungewöhnliche Zugriffsmuster, Manipulationen von KI-Prompts und Versuche, Kontrollen zu umgehen, ergänzen das Bild von der Verhaltensweise eines Insiders und geben einen Hinweis auf mögliche Pläne. 
• Ein einheitlicher Überblick ermöglicht Frühwarnungen: In der Summe erzeugen diese Datenströme ein einziges Insider-Risikosignal, das das Sicherheitsteam Wochen vor einem Datenverlust auf potenzielle Bedrohungen aufmerksam macht. Wenn all dies in einer einheitlichen Übersicht zusammengeführt wird, können Teams Motiv, Kontext, Zugriff und Verhalten an einem Ort im Blick behalten. Dies ermöglicht früheres Eingreifen und eine präzisere Steuerung. 

Prognose Nr. 4: Die Triage von Insider-Risiken und Reaktionen werden massiv beschleunigt  

Im Jahr 2026 wird KI nicht nur die Erkennung von Insider-Risiken ermöglichen, sondern auch die Untersuchung, Priorisierung und Behebung dieser Risiken verändern. Künstliche Intelligenz wird zum Multiplikator für die Priorisierung von Vorfällen, da sie klare Zusammenhänge zwischen isolierten Signalen herstellt und die Entscheidungsfindung in den Personal-, Rechts- und Sicherheitsabteilungen beschleunigt. 

• KI-gestützte Priorisierung von Warnmeldungen: Künstliche Intelligenz korreliert bereits niederschwellige Signale (z. B. wiederholte fehlgeschlagene Anmeldeversuche oder ungewöhnliche Zugriffsversuche), um Vorfälle mit hoher Priorität zu identifizieren. Dadurch wird die Zahl der Warnmeldungen reduziert und die Analysten werden auf die wichtigsten Ereignisse hingewiesen. 
• Sofortige Zusammenfassungen zu Untersuchungen: GenAI-Tools wie Microsoft Security Copilot können große Mengen an Telemetriedaten verarbeiten und übersichtliche Zusammenfassungen in natürlicher Sprache zurückgeben, die Empfehlungen für die nächsten Schritte enthalten. Vorfälle, die bislang stundenlange manuelle Überprüfungen erforderten, können jetzt innerhalb weniger Minuten untersucht werden. 
• Automatisierte, agentenbasierte Untersuchungen: KI-Agenten können autonom zusammenhängende Warnmeldungen sammeln, Zeitleisten erstellen, das Anwenderverhalten systemübergreifend korrelieren und Maßnahmen zur Eindämmung vorschlagen. Auf diese Weise agieren sie wie ständig verfügbare digitale Analysten, die von menschlicher Aufsicht unterstützt werden. 
• Prädiktive Risikobewertung: Statt auf Vorfälle zu reagieren, kann KI beginnen, diese vorherzusagen. Prädiktive Modelle, die bereits im Unternehmensrisikomanagement und im Gesundheitswesen eingesetzt werden, identifizieren Verhaltensmuster und Eskalationspfade frühzeitig. Dadurch können Teams eingreifen, bevor eine Sicherheitsverletzung erfolgt. 
• KI-generierte Playbooks und Koordinierung: KI kann nun auf Basis von Kontextdaten Reaktionspläne erstellen oder empfehlen. Dies beschleunigt die Arbeitsabläufe im Bereich Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) und reduziert den manuellen Aufwand. 

Prognose Nr. 5: Die Komplexität der KI stärkt die abteilungsübergreifende Zuständigkeit 

Die Abwehr von Insider-Bedrohungen erfolgt häufig in Teamarbeit – und das aus gutem Grund. Insider-Bedrohungen können viele Bereiche eines Unternehmens betreffen. Daher sind abteilungsübergreifende Lenkungsausschüsse oder Arbeitsgruppen von entscheidender Bedeutung. Typischerweise bestehen diese Teams aus Mitarbeitern aus den Bereichen Recht, Compliance und Risikomanagement, Datenschutz und Personalwesen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI entstehen neue und komplexe Herausforderungen, die eine enge Zusammenarbeit erfordern. Damit KI im gesamten Unternehmen eingesetzt werden kann, sind außerdem klare Anleitungen, Richtlinien zur zulässigen Nutzung, Verhaltenskodexe und Datenschutzbestimmungen erforderlich. Zudem erfordert die Bewältigung dieser Probleme ein koordiniertes Vorgehen innerhalb des gesamten Unternehmens.  

Zu Beginn des Jahres 2026 sollten sich die Insider-Risiko-Teams auf folgende Maßnahmen konzentrieren:   

• Stärken Sie die abteilungsübergreifende Charta und verbessern Sie die Transparenz. Erstellen Sie ein neues Programm (oder erweitern Sie Ihr bestehendes Programm) und beziehen Sie einen Beirat für Insider- und KI-Risiken ein, der gemeinsame Ziele festlegen, Vorfälle überprüfen und eigene Standards für die Abwehr von Insider-Risiken durch KI entwickeln kann. 
• Klären Sie die Verantwortlichkeit. Definieren Sie, wer KI-Anwendungsfälle genehmigt, wer die Berechtigungen der Agenten festlegt, wer Ethikprüfungen durchführt und wer die Befugnis hat, Agenten zu deaktivieren. 
• Legen Sie klare Leitlinien fest, v. a. zu ethischen Fragen. Künstliche Intelligenz verwischt die Grenzen zwischen Urheberschaft und Intention und wird bisher geltende Normen in Frage stellen. Unternehmen sollten Grundsätze für die verantwortungsvolle Nutzung von KI, für die Nutzung von Daten auf Grundlage der Einwilligung und für Transparenz festlegen. Diese Grundsätze sollten durch technische Kontrollmechanismen wie Richtlinien, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Überwachung der Anwenderaktivitäten durchgesetzt werden.  

Fazit 

Die Einführung von KI, Veränderungen in Unternehmen und eine neue Mitarbeiterdynamik führen zu neuen Insider-Risiken. Bislang wirksame Playbooks sind nicht mehr wirksam: Künstliche Intelligenz erleichtert die Umsetzung böswilliger menschlicher Absichten, ermöglicht neue Formen des Missbrauchs und führt zu ganz neuen, autonomen Akteuren.  

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen Identitäts-, Verhaltens- und technische Signale zusammenführen, KI-gestützte Systeme zur Erkennung und Reaktion einführen und abteilungsübergreifende Governance-Maßnahmen stärken. Unternehmen, die jetzt handeln, können neue Bedrohungen abwehren und zukünftige Arbeitsweisen sicher unterstützen. 

Weitere Informationen 

• Laden Sie unseren umfassenden Leitfaden zur Absicherung und Kontrolle von KI in modernen Unternehmen herunter.  
• Lesen Sie unsere Kurzvorstellung, um zu verstehen, wie Proofpoint die sichere Nutzung von GenAI-Tools ermöglicht.