Die Kostenlinie: 4,99 Mio. US-Dollar im weltweiten Durchschnitt, plus 12 Prozent gegenüber der Vorjahresauswertung. KI-gestützte böswillige Pannen liegen bei rund 6 Mio. US-Dollar; Angriffe auf die Denkweise der Modelle selbst – Model Inversion und Prompt Injection – werden mit rund 6 Mio. US-Dollar beziffert, für den Inversions-Fall nennt die unabhängige Auswertung 6,07 Mio. US-Dollar. Nach Branchen bleibt das Gesundheitswesen im dreizehnten Jahr in Folge das teuerste Feld, Finanzdienstleister folgen mit 6,3 Mio. US-Dollar, die Energiewirtschaft mit 5,2 Mio. US-Dollar. Als Einstiegsweg führt Phishing im vierten Jahr in Folge alle anderen an; 39 Prozent der betroffenen Organisationen berichteten von Ransomware, nach 34 Prozent im Vorjahr.
Die KI-Spalte im Detail: Ein Viertel der böswilligen Pannen war KI-gestützt, ein Anstieg um 56 Prozent; knapp die Hälfte dieser Angriffe arbeitete mit Deepfake-Imitation. Mehr als 20 Prozent der Organisationen berichteten von einer Panne, die ein KI-Modell oder eine KI-Anwendung betraf. Auf der Governance-Seite fehlt der Rahmen: Über zwei Drittel haben keinen Prozess gegen „Shadow AI“, also nicht freigegebene KI-Nutzung, und die Zahl der darauf zurückgeführten Vorfälle hat sich gegenüber dem Vorjahr auf 43 Prozent mehr als verdoppelt. Bei den Grundlagen bleibt es dünn: 37 Prozent verschlüsseln Daten im Ruhezustand und im Transport, 34 Prozent haben überhaupt einen Überblick über ihre kryptografischen Bestände.
Was sich nicht bewegt, ist die Zeit. Bis eine Panne erkannt und eingedämmt ist, vergehen im Mittel 247 Tage – ein Wert, der seit Jahren praktisch stillsteht. Im begleitenden IBM-Podcast „Security Intelligence“ vom 29. Juli formuliert das der IBM-Distinguished-Engineer Jeff Crume als Kernbefund: „we are still taking too long to identify and too long to contain. It's taking about two-thirds of a year“ – ein Niveau, das er dort für die vergangene Dekade als unverändert beschreibt. Dieselbe Runde nennt für große US-Unternehmen einen Durchschnitt von 11,5 Mio. US-Dollar; belegt ist über die unabhängige Auswertung, dass der US-Wert mehr als doppelt so hoch liegt wie der weltweite. Auf der Habenseite steht die Gegenrechnung: Wer KI und Automatisierung im Sicherheitsbetrieb ausgiebig einsetzt, spart laut Report rund 2 Mio. US-Dollar je Panne; 85 Prozent der Organisationen wollen ihre Sicherheitsausgaben mit Blick auf die Fähigkeiten der Frontier-Modelle erhöhen, 64 Prozent nach einer selbst erlebten Panne.
Für die Praxis interessant ist, wo der Report der Verteidigungsseite widerspricht. IBMs Sicherheits-Produktchefin Suja Viswesan fasst die Kostenverschiebung so: „What's changing is the economics of cyberattacks. AI is making attacks faster and cheaper, while breaches keep getting more expensive.“ Die Erklärung dafür liegt in der Studie selbst nicht bei überlegener Angriffstechnik, sondern bei Rechten und Identitäten – IBMs Auswertung hält fest, die Identitätskontrollen hätten mit der KI-Einführung nicht Schritt gehalten, mit der Folge „expanded attack paths, higher financial impact and incidents driven by basic enforcement gaps“. Bemerkenswert ist die daraus folgende Reihenfolge: Nicht ein neues Werkzeug schließt die Lücke, sondern eine laufende Rechteprüfung für Agenten – und beim teuersten Einstiegsweg, Phishing, eine zehn Jahre alte Technik, die im Podcast als der eigentliche Hebel benannt wird (Passkeys).
Anschluss an unsere Berichterstattung: Der Report datiert vom Tag nach OpenAIs Nachtrag zum Hugging-Face-Einbruch und liefert dessen Mengen-Kontext. Die dort belegte Einzelbeobachtung – Leitplanken geschlossener Modelle sperrten die Verteidiger aus, die Forensik lief auf einem offenen Modell – bekommt hier ihre Entsprechung in der Fläche: Angriffserkennung mit Agenten ist verbreitet, die vorbeugende Schwachstellensuche mit denselben Modellen nicht. Nicht in dieser Auswertung enthalten und darum offen: Was die Angreiferseite tatsächlich einsetzt, ist nur mittelbar über die Wirkung erfasst – die Zuordnung „KI-gestützt“ trifft die betroffene Organisation selbst, nicht ein unabhängiger Gutachter.