Mehr als ein Drittel der KI-Unternehmen weist laut einer neuen Studie von Black Kite kritische, ungepatchte Schwachstellen in internetexponierten Systemen auf. Die Ergebnisse legen Sicherheitsmängel bei Anbietern offen, deren Modelle, Anwendungen und Integrationen zunehmend mit sensiblen Unternehmensdaten verbunden sind.
Der Bericht von Black Kite vom 10. November untersuchte weltweit 18.160 KI-Unternehmen und identifizierte bei 34,2 % von ihnen kritische Schwachstellen. Weitere 9,8 % wiesen mindestens eine Schwachstelle auf, die im KEV-Katalog (Known Exploited Vulnerabilities) der CISA verzeichnet ist und in realen Angriffen ausgenutzt wird.
Die Untersuchung deckte außerdem Schwachstellen bei der E-Mail-Authentifizierung, offengelegte Zugangsdaten und gemeinsam genutzte KI-Infrastruktur auf. Für Unternehmen, die auf KI-Dienste von Drittanbietern angewiesen sind, ergeben sich daraus zusätzliche Aspekte bei der Bewertung von Anbietern und der Kontrolle des Zugriffs auf Geschäftssysteme.
Black Kite stellt weitverbreitete Sicherheitslücken bei KI-Anbietern fest
Der Bericht zur KI-Lieferkette 2026 untersuchte von außen beobachtbare Sicherheitsbedingungen bei Unternehmen, die KI-Produkte entwickeln, bereitstellen und unterstützen.
Die Ergebnisse zeigen mehrere Problembereiche:
| Sicherheitsbefund | Betroffene KI-Unternehmen |
|---|---|
| Kritische, ungepatchte Schwachstellen | 34.2% |
| Im CISA-KEV-Katalog verzeichnete Schwachstellen | 9.8% |
| Mindestens die kritische Schwelle für die Anfälligkeit gegenüber Ransomware erreicht | 29.7% |
| Ungewöhnliche Netzwerkaktivität | 44.3% |
| Schwachstellen bei der DMARC-E-Mail-Authentifizierung | 61.7% |
| Unternehmenszugangsdaten in Infostealer-Aufzeichnungen gefunden | 6.8% |
Die Forscher identifizierten kritische Schwachstellen, indem sie internetexponierte Software- und Geräteversonen mit öffentlich bekannt gemachten CVEs mit kritischem Schweregrad abglichen.
Der proprietäre Ransomware Susceptibility Index von Black Kite stufte 29,7 % der Unternehmen an oder über seiner kritischen Risikoschwelle ein, während bei 44,3 % der untersuchten Anbieter ungewöhnliche Netzwerkaktivität festgestellt wurde.
Größere KI-Unternehmen waren stärker exponiert. Unter den Anbietern mit mehr als 50 Beschäftigten wiesen 58 % kritische, ungepatchte Schwachstellen auf, verglichen mit 34,2 % in der Gesamtstichprobe.
Eine separate Untersuchung der Forbes AI 50 ergab, dass 52 % dieser Unternehmen kritische, ungepatchte Schwachstellen aufwiesen.
Größere Unternehmen betreiben typischerweise mehr internetexponierte Systeme. Dadurch steigt die Zahl potenzieller Eintrittspunkte sowie der Infrastrukturen, die Sicherheitsteams warten müssen.
Gemeinsam genutzte KI-Tools schaffen zusätzliche Angriffsflächen
Black Kite identifizierte 105 Unternehmen mit Schwachstellenbefunden im Zusammenhang mit drei weitverbreiteten KI-Tools:
- n8n: Bei 93 Unternehmen bestand eine Gefährdung durch CVE-2025-68613, eine Schwachstelle zur entfernten Codeausführung, die im KEV-Katalog der CISA verzeichnet ist.
- Langflow: Bei fünf Unternehmen wurden entsprechende Befunde festgestellt, darunter vier im Zusammenhang mit zwei im KEV-Katalog verzeichneten Schwachstellen.
- LiteLLM: Bei sieben Unternehmen wurden Befunde im Zusammenhang mit dem KI-Modell-Gateway festgestellt.
Diese Tools helfen dabei, KI-Anwendungen mit Datenbanken, externen Diensten und automatisierten Workflows zu verbinden. Schwachstellen in diesen Verbindungen können Zugangsdaten offenlegen oder Angreifern die Möglichkeit geben, nicht autorisierte Befehle auszuführen.
Frühere Angriffe auf LiteLLM- und MCP-Server haben die Sicherheitsrisiken kompromittierter KI-Infrastrukturen verdeutlicht.
Black Kite untersuchte außerdem öffentlich auffindbare Model-Context-Protocol-Komponenten (MCP) und identifizierte 1.732 Sicherheitsbefunde. Fast die Hälfte davon, 48,8 %, wurde als hoch oder kritisch eingestuft.
Von den 77 kritischen MCP-Befunden betrafen 87 % die Einschleusung von Code oder Befehlen. Dadurch entstehen potenzielle Wege für Angreifer, in verbundene Systeme einzugreifen.
Die Konzentration dieser Schwachstellen in gemeinsam genutzter Infrastruktur stellt Unternehmen, die auf mehrere KI-Dienste mit gemeinsamen Komponenten angewiesen sind, vor zusätzliche Herausforderungen.
Wie Sicherheitsteams KI-Anbieter bewerten sollten
Die Ergebnisse erhöhen den Handlungsdruck bei der Sicherheitsbewertung von Drittanbietern, da Unternehmen ihre Nutzung von KI-Diensten ausweiten und automatisierten Systemen Zugriff auf interne Anwendungen gewähren.
Sicherheitsteams können die Angriffsfläche reduzieren, indem sie KI-spezifische Abhängigkeiten und Berechtigungen in bestehende Prozesse für das Lieferantenrisikomanagement integrieren.
Zu den wichtigsten Maßnahmen gehören:
- Ausgenutzte Schwachstellen priorisieren. Anbieter anhand des KEV-Katalogs der CISA überprüfen, Fristen für die Behebung anfordern und sicherstellen, dass kritische Sicherheitsupdates eingespielt wurden. Die jüngsten CISA-Ergänzungen mit Auswirkungen auf die KI-Infrastruktur unterstreichen die Notwendigkeit, aktiv ausgenutzte Schwachstellen zu beheben.
- Gefährdung von Zugangsdaten untersuchen. Von Anbietern verlangen, kompromittierte Zugangsdaten zu widerrufen, betroffene Sitzungen zu beenden und unbefugte Zugriffe zu untersuchen.
- Softwareabhängigkeiten erfassen. Die KI-Gateways, Workflow-Tools, Open-Source-Bibliotheken und externen Modelle identifizieren, auf die Anbieter angewiesen sind.
- Integrationen beschränken. KI-Anwendungen auf die erforderlichen Berechtigungen und Geschäftssysteme beschränken und Verfahren für den erforderlichen Entzug des Zugriffs festlegen.
- Anbietersicherheit kontinuierlich überwachen. Nach der Aufnahme des Anbieters neu bekannt gewordene Schwachstellen, Infrastrukturänderungen und verpasste Fristen für deren Behebung nachverfolgen.
Diese Maßnahmen ergänzen umfassendere Bemühungen zur Behebung von Risiken in der Software-Lieferkette von KI-Systemen im Zusammenhang mit Paketen von Drittanbietern, Entwicklertools und verbundenen Diensten.
Transparenzlücken erschweren die Bewertung von Anbietern
Black Kite erhob seine Befunde im September und Oktober 2026 mithilfe externer Scans und von Threat Intelligence.
Die Bewertung umfasste Unternehmen aus den Bereichen KI-Geschäftsanwendungen, Implementierungsdienste, spezialisierte Plattformen, Verbraucherprodukte, Basistechnologien und Industriesysteme.
Die externe Bewertungsmethodik des Unternehmens identifiziert öffentlich beobachtbare Schwachstellen und Sicherheitssignale. Interne Sicherheitskontrollen, private Infrastrukturen und Verfahren zur Behebung von Schwachstellen können zusätzliche Untersuchungen erfordern.
Bei kleineren Unternehmen ist die Infrastruktur zudem tendenziell weniger sichtbar, was möglicherweise die Zahl der Schwachstellen begrenzt, die externe Bewertungen erkennen.
Für Unternehmen, die KI-Dienste einkaufen, müssen Anbieterbewertungen zunehmend sowohl die Sicherheitslage des Anbieters als auch die Systeme berücksichtigen, auf die seine Produkte zugreifen können.
Eine ungepatchte Schwachstelle in einer weitverbreiteten KI-Komponente kann mehrere Anbieter betreffen, während übermäßige Berechtigungen die Folgen einer kompromittierten Integration verschärfen können.
Regelmäßige Schwachstellenbewertungen, Verzeichnisse von Abhängigkeiten und Zugriffsüberprüfungen können Unternehmen dabei helfen, diese Schwachstellen zu erkennen, bevor sie sich in vernetzten Umgebungen ausbreiten.
Auch lesen: CISAs jüngste Warnung vor ausgenutzten Schwachstellen in GPUStack und anderen Unternehmenssystemen beschreibt dringende Prioritäten für das Patchen exponierter Systeme.