Der KI-gestützten Markenimitation immer einen Schritt voraus

Zusammenfassung: KI hat der Markenimitation enormen Auftrieb gegeben – im zweiten Quartal 2024 enthielten fast die Hälfte aller verarbeiteten E-Mails Spoofing- oder Phishing-Versuche, wobei 40 % davon KI-generiert waren. Das Ausmaß, die Geschwindigkeit und die Raffinesse dieser Angriffe überfordern Sicherheitsteams, binden Ressourcen durch Fehlalarme und lassen kritische Bedrohungen unentdeckt. Verbraucher zeigen sich unnachgiebig, wenn Vertrauen gebrochen wird – die meisten machen die Marke verantwortlich, nicht den Angreifer. Um dieser Welle entgegenzuwirken, braucht es ebenso fortschrittlichen, KI-gestützten Schutz, der jeden Missbrauch von Markenwerten aufdeckt, Bedrohungen mit maschineller Geschwindigkeit priorisiert und sich kontinuierlich an neue Angriffsmethoden anpasst.

3 zentrale Erkenntnisse

• KI ist mittlerweile eine zentrale Waffe für Angreifer – Markenspoofing stieg im Jahresvergleich um 20 %, wobei Phishing-Kits wie Morphing Meerkat fertige Vorlagen für Hunderte bekannter Marken bereitstellen.
• Die Kosten des Vertrauensverlusts sind enorm – 75 % der Verbraucher würden sich nach einem Cyber-Vorfall von einer Marke abwenden, wobei die meisten dem Unternehmen die Schuld geben, nicht dem Angreifer.
• KI mit KI zu bekämpfen ist unerlässlich – Wirksamer Schutz erfordert KI-Tools, die die gesamte Angriffsfläche scannen, Deepfakes und Nachahmerdomains erkennen, die gefährlichsten Bedrohungen priorisieren und den manuellen Triage-Aufwand drastisch reduzieren können.

Marken stehen unter Beschuss. Wie uns allen hat künstliche Intelligenz (KI) auch böswilligen Akteuren die Werkzeuge in die Hand gegeben, um ihre Arbeit effizienter und kostengünstiger zu erledigen. Im zweiten Quartal 2024 wurden rund 1,8 Milliarden E-Mails verarbeitet. Davon enthielten 49 % (ein Anstieg von 20 % im Jahresvergleich) Markenspoofing und andere Phishing-Techniken, wobei 40 % mit KI-Tools generiert wurden.

Für uns in der Verteidigungsbranche ist ein Anstieg KI-gesteuerter Angriffe um 20 % in weniger als 12 Monaten keine Überraschung. Ebenso wenig überrascht die Nachricht, dass das Phishing-Kit Morphing Meerkat 114 Marken-Design-Vorlagen enthielt, darunter Bank of America, Amazon, PayPal, Google Workspace und Apple iCloud. Nein, schwer zu glauben ist vielmehr die Flut an Lösungen, die scheinbar aus dem Nichts aufgetaucht sind, um dieses Problem tatsächlich zu lösen – ein Problem, das Unternehmen bereits mehr als 12 Milliarden US-Dollar an entgangenen Einnahmen und Markensanierung gekostet hat.

Im vergangenen Jahr habe ich mit CISOs, Sicherheitsanalysten und Marketingverantwortlichen gesprochen, die einige der bekanntesten Marken der Welt betreuen. Ihre Erfahrungen ähneln sich auffällig:

• Zu viel Rauschen, zu wenig Klarheit: Threat-Feeds produzieren Tausende von Warnmeldungen, doch genau die Vorfälle, die später Schlagzeilen machen, bleiben oft unbemerkt.
• Manuelle Triage laugt Teams aus: Analysten verbringen Stunden damit, nachzuweisen, dass 99 % dessen, was sie prüfen, harmlos ist – und bleiben kaum Zeit für das 1 %, das Kunden tatsächlich schaden kann.
• Blinde Flecken nehmen ständig zu: Neue Webdomains, Konten zur Nachahmung von Führungskräften, KI-generierte Deepfakes und weitverzweigte Partner-Ökosysteme schaffen eine Angriffsfläche, die sich schneller verändert, als jede Tabelle erfassen kann.

Sicherheitsverantwortliche wünschen sich dringend die Möglichkeit, die Assets ihrer Marke zu verwalten und Bedrohungen schnell zu erkennen (insbesondere angesichts der fortschreitenden Entwicklungen bei KI) – ohne auf komplizierte Tools und Lösungen angewiesen zu sein, die ihren Bedürfnissen nicht gerecht werden. Die vollständige Sichtbarkeit der gesamten Angriffsfläche ist dringend notwendig, kein bloßes „Nice-to-have“.

Wie bei den meisten Cyberangriffen ist Geschwindigkeit entscheidend. Unternehmen investieren Milliarden (und oft Jahrzehnte), um eine Marke aufzubauen – nur damit das Vertrauen über Nacht erodiert. Laut aktuellen Branchenstudien sind 75 % der Verbraucher bereit, sich nach einem Cybersicherheitsvorfall von einer Marke abzuwenden, wobei die Schuld weiterhin bei der Marke gesucht wird. In den USA würden 64 % der Amerikaner das Unternehmen – nicht den Hacker – für den Verlust persönlicher Daten verantwortlich machen. Ebenso führen 44 % der Verbraucher Cyber-Vorfälle auf mangelnde Sicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens zurück.

Für CISOs, die sich auf die nächste Vorstandssitzung vorbereiten, sollte die Investition in die richtigen Sicherheitstools zur Gewährleistung vollständiger Transparenz oberste Priorität haben. Wir beobachten gewisse Fortschritte in der Branche, und ich begrüße die kürzliche Ankündigung von Microsoft zum Start ihres European Security Program, um dem Aufstieg von KI als sich entwickelndem Bedrohungsakteur entgegenzuwirken. Das Unternehmen bleibt bis heute das am stärksten von Marken-Phishing-Versuchen betroffene, mit einem Anteil von 61 % im Jahr 2024.

Um der Geschwindigkeit, dem Ausmaß und der zunehmenden Raffinesse von KI entgegenzuwirken, muss man KI einsetzen. Mit dem richtigen Tool, wie Red Sift Brand Trust, können Sie nun Millionen von Domains und Subdomains im gesamten Internet scannen und dabei in einer Minute mehr Daten verarbeiten, als ein menschliches Team in einem Monat überprüfen könnte. Der Schlüssel liegt darin, nach speziell trainierten Modellen zu suchen, die Markenspoofing-Kampagnen wie Nachahmerdomains, manipulierte Logos, Deepfake-Fotos von Führungskräften und Textmuster erkennen können, die inzwischen wirksamer sind als herkömmliche Phishing-Betrügereien.

Und über die reine Erkennung solcher bewaffneter Inhalte hinaus bringt speziell trainierte KI Klarheit ins Chaos. Sie fasst Tausende zusammenhängender Artefakte zu einer einzigen Geschichte zusammen und verwandelt eine tägliche Flut roher Indikatoren in eine übersichtliche Erzählung, auf deren Grundlage ein Analyst handeln kann, ohne sich durch endlose Warnmeldungen zu scrollen. Anschließend sorgen sich kontinuierlich selbst neu trainierende Risikobewertungen dafür, dass die folgenreichsten Bedrohungen ganz oben in der Warteschlange stehen. Analysten müssen keine Zeit mehr damit verschwenden, dem jeweils zuletzt aufgetauchten Vorfall hinterherzujagen; stattdessen sollten sie sich auf das konzentrieren, was jetzt wirklich Schaden anrichten kann. Schließlich lassen sich durch die Automatisierung von Entdeckung, Anreicherung und erster Triage wertvolle Stunden zurückgewinnen. Diese gewonnenen Stunden fließen dann in Untersuchungen, Takedowns und Kundenaufklärung – und geben Organisationen wichtige Ressourcen und Zeit zurück.

Anstatt Funktionslisten miteinander zu vergleichen, haben sich meine Gespräche mit Sicherheitsverantwortlichen auf vier praktische Fragen konzentriert. Diesen Rat gebe ich allen weiter, die vor dieser Entscheidung stehen:

Wenn ein Anbieter in diesen vier Bereichen Fortschritte nachweisen kann, treten Funktionsmatrizen schnell in den Hintergrund. Doch über das reine Abhaken von Kriterien hinaus sollte ein Anbieter vor allem eines mitbringen: Vision. Das richtige Tool stattet Ihre Marke mit einer Echtzeit-Übersicht über die gesamte Markenangriffsfläche aus, wobei Sie bei den kritischsten Schwachstellen frühzeitig gewarnt werden, um zu handeln, bevor ein Reputationsschaden entsteht.

Für alle, die glauben, mit der Investition in eine geeignete Markenerkennungslösung noch warten zu können, möchte ich unmissverständlich klarstellen: Der Anstieg KI-gestützten Phishings wird sich nicht verlangsamen; der Anstieg um 20 % im Jahresvergleich im zweiten Quartal 2024 ist bereits Schnee von gestern.

Wenn Sie bereit sind, loszulegen, sind wir bei Red Sift bereit, Sie zu unterstützen. Schreiben Sie uns und legen Sie los.