KI lässt Zahl veröffentlichter Sicherheitslücken und RCE-Schwachstellen steigen

Künstliche Intelligenz verändert die Geschwindigkeit und die Dynamik bei der Identifizierung von Cyberrisiken drastisch. Daten der Google Threat Intelligence Group (GTIG) belegen, dass sich die Zahl der monatlich bekannt gewordenen Sicherheitslücken zwischen Jahresbeginn und August 2026 verdoppelt hat und in diesem Monat den Wert von 10.740 erreichte. Parallel dazu stiegen die aktiven Ausnutzungsversuche von durchschnittlich 10,5 pro Monat im Jahr 2025 auf monatlich 18 im Zeitraum von Januar bis August 2026. GTIG-Forschende gehen davon aus, dass sich dieser Trend kurz- bis mittelfristig weiter fortsetzen wird.

Wandel im Verteilungsmuster der Schwachstellen

Neben dem reinen Mengenwachstum beobachtet GTIG auch eine Verschiebung bei den aufgedeckten Schwachstellenarten durch den Einsatz von KI. Während der Anteil risikoarmer Sicherheitslücken zurückging, fördern automatisierte Scans vermehrt mittelschwere Probleme sowie kritische Schwachstellen zutage, die Remotecodeausführungen (RCE) ermöglichen. Meldungen über hochgradige Risiken stiegen in den ersten acht Monaten des Jahres 2026 um 167 % an – von 131 im Januar auf 350 im August. Dieser Anstieg wird auf gebündelte Veröffentlichungszyklen und eine größere Zahl betroffener Softwareanbieter zurückgeführt, obwohl diese Kategorie weiterhin nur 3 % aller Vorfälle ausmacht.

Trotz der hohen Fundrate bleibt die tatsächliche Ausnutzung in der Praxis selten. Lediglich 0,23 % der im Jahr 2026 gemeldeten Lücken – etwa eine von 431 – wurden in realen Angriffen beobachtet, was monatlich einigen Dutzend statt Tausenden entspricht. Auch die Ausnutzung von Zero-Day-Schwachstellen nahm nur leicht zu und stieg von durchschnittlich acht Fällen pro Monat im Jahr 2025 auf 11 Fälle monatlich bis August 2026.

Inoffizielle Patches und Grenzen der KI-Modelle

Laut GTIG spiegeln öffentliche Datenbanken das tatsächliche Ausmaß der durch KI entdeckten Sicherheitslücken derzeit unvollständig wider. Große Cloud- und SaaS-Betreiber beheben von KI identifizierte Schwachstellen häufig direkt in ihren laufenden Microservices, ohne formelle CVE-Kennungen zu beantragen. Offizielle Registrierungen bleiben daher meist lokalen Systemen oder Drittanbieter-Lösungen vorbehalten. Zudem erschwert das Fehlen einheitlicher Metadaten eine genaue Erfassung des KI-Einflusses auf die Sicherheitsforschung.

Sicherheitsexperten sehen im verhaltenen Anstieg der Zero-Day-Ausnutzung deutliche Leistungsgrenzen aktueller KI-Systeme. Steve Povolny, Vice President for AI Strategy and Security Research bei Exabeam, erklärt, dass KI-Werkzeuge zwar bekannte Muster in großer Zahl und mit hoher Geschwindigkeit aufspüren können, beim eigenständigen Entdecken völlig neuartiger und bedeutsamer Zero-Day-Schwachstellen jedoch weiterhin an Grenzen stoßen.

KI-generierte redaktionelle Illustration; kein Dokumentarfoto.

Quelle: Vulnerability disclosures are rocketing, but AI is changing the types of flaw being discovered