Rekordschäden und die KI-Prämie

Besonders hart trifft es Unternehmen in den USA: Sie müssen im Schnitt 11,5 Millionen US-Dollar pro Vorfall verkraften – mehr als das Doppelte des globalen Durchschnitts und ein Anstieg um 11 Prozent gegenüber 2025 . Jede Stunde, in der ein Vorfall ungelöst bleibt, kostet rund 1.100 US-Dollar .

KI-gestützte Attacken sind der größte Kostentreiber. Jeder vierte böswillige Vorfall beinhaltet inzwischen KI – ein Zuwachs von 56 Prozent – und diese Vorfälle kosten durchschnittlich 6 Millionen US-Dollar, etwa eine Million mehr als der globale Durchschnitt . Zu den konkreten KI-Angriffsformen zählen Deepfake-Identitätsdiebstahl, KI-gestützte Schadsoftware, Model-Inversion (6,07 Mio. US-Dollar im Schnitt) und Prompt-Injection (5,89 Mio. US-Dollar) .

Erkennungs- und Reaktionszeiten verschlechtern sich erstmals seit fünf Jahren

Nach fünf Jahren kontinuierlicher Verbesserung ist die durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung und Eindämmung eines Vorfalls auf 247 Tage gestiegen (183 Tage bis zur Erkennung, 64 Tage bis zur Eindämmung) . Dieser Rückschritt zeigt, dass Angreifer schneller agieren als die Verteidiger und das Zeitfenster für eine Reaktion schrumpft . Vorfälle, die länger als 200 Tage andauerten, kosteten mit 5,65 Mio. US-Dollar deutlich mehr als jene, die in unter 200 Tagen eingedämmt wurden (4,32 Mio. US-Dollar) .

Schatten-KI und Governance-Versäumnisse erreichen Krisenniveau

Der vielleicht alarmierendste Befund: Schatten-KI-Vorfälle haben sich mehr als verdoppelt, von 20 auf 43 Prozent der betroffenen Organisationen . Nicht genehmigte KI-Tools, die ohne Sicherheitsprüfung eingesetzt werden, stehen hinter fast der Hälfte aller Vorfälle .

Von den Unternehmen, die einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall erlitten, verfügten 92 Prozent nicht über angemessene KI-Zugriffskontrollen zum Zeitpunkt des Vorfalls . 68 Prozent der betroffenen Organisationen hatten überhaupt keine KI-Governance-Richtlinie . Der Anteil der Vorfälle, die KI-Modelle und KI-basierte Anwendungen betrafen, stieg von 13 auf 21 Prozent . Der Bericht dokumentiert Angriffe auf KI-Infrastruktur durch Prompt-Injection, Model-Inversion und Data-Poisoning . Organisationen mit einem KI-Vorfall, aber ohne Zugriffskontrollen, verzeichneten durchschnittliche Kosten von 5,33 Mio. US-Dollar, verglichen mit 4,70 Mio. US-Dollar bei Vorfällen ohne KI-Bezug .

Ausgabenreaktion: 85 % planen höhere Sicherheitsinvestitionen

In einer Folgeerhebung gaben 85 Prozent der betroffenen Organisationen an, ihre Ausgaben für Sicherheitstools und Governance speziell als Reaktion auf die Bedrohungen durch hochmoderne KI erhöhen zu wollen . In der Hauptstudie sagten 64 Prozent, dass ein konkreter Vorfall sie zu höheren Ausgaben bewegen würde . Dieser Ausgabenanstieg passt zu breiteren Branchentrends – Cisco beispielsweise verzeichnete im gleichen Zeitraum ein Umsatzwachstum im Sicherheitsbereich von 14 Prozent, was die verstärkten Unternehmensinvestitionen in KI-bewusste Abwehrmaßnahmen widerspiegelt .

Weitere zentrale Ergebnisse

• Supply-Chain-Kompromittierung war der größte Kostentreiber und verteuerte jeden Vorfall um durchschnittlich 227.250 US-Dollar. Sie war zudem der zweithäufigste Angriffsvektor und erforderte 258 Tage für Erkennung und Eindämmung .
• Das Gesundheitswesen bleibt mit durchschnittlich 6,64 Mio. US-Dollar die teuerste Branche, auch wenn die Kosten im Vergleich zu den Vorjahren gesunken sind .
• Indien verzeichnete mit durchschnittlich 25,5 Crore Rupien (umgerechnet 3,05 Mio. US-Dollar) die höchsten jemals gemessenen Kosten, ein Anstieg um 15,9 Prozent .
• Unternehmen, die KI und Automatisierung umfassend für die Sicherheit einsetzen, sparten im Schnitt 1,93 Millionen US-Dollar im Vergleich zu Organisationen ohne diese Werkzeuge .
• Nur 42 Prozent der Organisationen meldeten eine vollständige Wiederherstellung nach einem Vorfall – ein Anstieg von 35 Prozent, aber die Mehrheit befindet sich Monate oder Jahre nach dem Ereignis noch in der Erholungsphase .

Der Report 2026 basiert auf der Untersuchung von 602 betroffenen Organisationen in 17 Ländern und 17 Branchen. Die Daten wurden zwischen März 2025 und Februar 2026 erhoben .

Rekordschäden und die KI-Prämie

Besonders hart trifft es Unternehmen in den USA: Sie müssen im Schnitt 11,5 Millionen US-Dollar pro Vorfall verkraften – mehr als das Doppelte des globalen Durchschnitts und ein Anstieg um 11 Prozent gegenüber 2025 . Jede Stunde, in der ein Vorfall ungelöst bleibt, kostet rund 1.100 US-Dollar .

KI-gestützte Attacken sind der größte Kostentreiber. Jeder vierte böswillige Vorfall beinhaltet inzwischen KI – ein Zuwachs von 56 Prozent – und diese Vorfälle kosten durchschnittlich 6 Millionen US-Dollar, etwa eine Million mehr als der globale Durchschnitt . Zu den konkreten KI-Angriffsformen zählen Deepfake-Identitätsdiebstahl, KI-gestützte Schadsoftware, Model-Inversion (6,07 Mio. US-Dollar im Schnitt) und Prompt-Injection (5,89 Mio. US-Dollar) .

Erkennungs- und Reaktionszeiten verschlechtern sich erstmals seit fünf Jahren

Nach fünf Jahren kontinuierlicher Verbesserung ist die durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung und Eindämmung eines Vorfalls auf 247 Tage gestiegen (183 Tage bis zur Erkennung, 64 Tage bis zur Eindämmung) . Dieser Rückschritt zeigt, dass Angreifer schneller agieren als die Verteidiger und das Zeitfenster für eine Reaktion schrumpft . Vorfälle, die länger als 200 Tage andauerten, kosteten mit 5,65 Mio. US-Dollar deutlich mehr als jene, die in unter 200 Tagen eingedämmt wurden (4,32 Mio. US-Dollar) .

Schatten-KI und Governance-Versäumnisse erreichen Krisenniveau

Der vielleicht alarmierendste Befund: Schatten-KI-Vorfälle haben sich mehr als verdoppelt, von 20 auf 43 Prozent der betroffenen Organisationen . Nicht genehmigte KI-Tools, die ohne Sicherheitsprüfung eingesetzt werden, stehen hinter fast der Hälfte aller Vorfälle .

Von den Unternehmen, die einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall erlitten, verfügten 92 Prozent nicht über angemessene KI-Zugriffskontrollen zum Zeitpunkt des Vorfalls . 68 Prozent der betroffenen Organisationen hatten überhaupt keine KI-Governance-Richtlinie . Der Anteil der Vorfälle, die KI-Modelle und KI-basierte Anwendungen betrafen, stieg von 13 auf 21 Prozent . Der Bericht dokumentiert Angriffe auf KI-Infrastruktur durch Prompt-Injection, Model-Inversion und Data-Poisoning . Organisationen mit einem KI-Vorfall, aber ohne Zugriffskontrollen, verzeichneten durchschnittliche Kosten von 5,33 Mio. US-Dollar, verglichen mit 4,70 Mio. US-Dollar bei Vorfällen ohne KI-Bezug .

Ausgabenreaktion: 85 % planen höhere Sicherheitsinvestitionen

In einer Folgeerhebung gaben 85 Prozent der betroffenen Organisationen an, ihre Ausgaben für Sicherheitstools und Governance speziell als Reaktion auf die Bedrohungen durch hochmoderne KI erhöhen zu wollen . In der Hauptstudie sagten 64 Prozent, dass ein konkreter Vorfall sie zu höheren Ausgaben bewegen würde . Dieser Ausgabenanstieg passt zu breiteren Branchentrends – Cisco beispielsweise verzeichnete im gleichen Zeitraum ein Umsatzwachstum im Sicherheitsbereich von 14 Prozent, was die verstärkten Unternehmensinvestitionen in KI-bewusste Abwehrmaßnahmen widerspiegelt .

Weitere zentrale Ergebnisse

• Supply-Chain-Kompromittierung war der größte Kostentreiber und verteuerte jeden Vorfall um durchschnittlich 227.250 US-Dollar. Sie war zudem der zweithäufigste Angriffsvektor und erforderte 258 Tage für Erkennung und Eindämmung .
• Das Gesundheitswesen bleibt mit durchschnittlich 6,64 Mio. US-Dollar die teuerste Branche, auch wenn die Kosten im Vergleich zu den Vorjahren gesunken sind .
• Indien verzeichnete mit durchschnittlich 25,5 Crore Rupien (umgerechnet 3,05 Mio. US-Dollar) die höchsten jemals gemessenen Kosten, ein Anstieg um 15,9 Prozent .
• Unternehmen, die KI und Automatisierung umfassend für die Sicherheit einsetzen, sparten im Schnitt 1,93 Millionen US-Dollar im Vergleich zu Organisationen ohne diese Werkzeuge .
• Nur 42 Prozent der Organisationen meldeten eine vollständige Wiederherstellung nach einem Vorfall – ein Anstieg von 35 Prozent, aber die Mehrheit befindet sich Monate oder Jahre nach dem Ereignis noch in der Erholungsphase .

Der Report 2026 basiert auf der Untersuchung von 602 betroffenen Organisationen in 17 Ländern und 17 Branchen. Die Daten wurden zwischen März 2025 und Februar 2026 erhoben .