Praxisbeispiel: KI in der Cyberabwehr Telekom testet KI-gestützte Security-Analysen

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Mit dem KI-Modell GPT-5.5 Cyber von OpenAI hat die Deutsche Telekom die Reichweite bestehender Security Prüfverfahren erweitert. Der Ansatz: bewährte Methoden beibehalten und durch KI-Unterstützung skalierbarer machen. Das Ergebnis ist vielversprechend.

Die Telekom hat untersucht, wie sich moderne KI-Modelle in bestehende Sicherheitsprozesse integrieren lassen, um deren Reichweite deutlich zu erhöhen. Im Mittelpunkt stand dabei nicht die Frage, ob KI klassische Security-Verfahren ersetzen kann. „Unser Ziel war nicht, bestehende Sicherheitsverfahren durch KI zu ersetzen. Entscheidend war die Frage, ob wir etablierte Prüfprozesse breiter anwenden können, ohne den Ressourcenbedarf im gleichen Maße erhöhen zu müssen“, sagt Thomas Tschersich, CSO bei der Deutschen Telekom.

Bedrohungen und Angriffspunkte

Die unterschätzten Risiken agentischer KI‑Systeme

Automatisierte Code-Analysen mit GPT-5.5 Cyber

Im Detail konzentrierte sich das Unternehmen auf zwei zentrale Anwendungsfelder: Im ersten Anwendungsfall unterstützte GPT-5.5 Cyber das Red Team bei der Analyse von Endpunkten der Unternehmens-IT, die aus dem Internet erreichbar sind.

Die Sicherheitsteams überprüften dabei nicht nur vermutete Schwachstellen auf ihre tatsächliche Ausnutzbarkeit. Es konnten auch zusätzliche potenzielle Angriffswege und Risikokonstellationen identifiziert werden, die bei einer enger gefassten Betrachtung möglicherweise unentdeckt geblieben wären. Der Mehrwert lag demnach weniger in einer einzelnen Analyse als vielmehr in der Möglichkeit, dieselbe Methodik auf deutlich mehr Systeme anzuwenden. Dadurch soll sich die Reichweite bestehender Prüfprozesse erheblich erhöht haben.

Sovereign Cortex with T Security

KI-gestützte Cyberabwehr von Palo Alto Networks und Telekom

Ein zweites Einsatzgebiet war die Untersuchung von Quellcode in GitLab-Repositories. Tausende Codezeilen aus relevanten Produkten und Services wurden automatisiert auf potenzielle Schwachstellen, sicherheitskritische Muster sowie mögliche schädliche Inhalte analysiert. Während vergleichbare Prüfungen bislang meist projektbezogen oder anlassorientiert erfolgten, soll der großflächige KI-Einsatz eine umfassendere Überprüfung bestehender Code-Bestände ermöglicht haben.

Aus Sicht der Sicherheitsteams entstand damit erstmals eine nahezu gesamtheitliche Bestandsaufnahme relevanter Code-Artefakte – vergleichbar mit einer Generalinventur, die bisher nur mit erheblichem Aufwand realisierbar gewesen wäre. Als bedeutenden Vorteil nennt die Deutsche Telekom die Tatsache, dass Risiken nicht erst sichtbar werden, wenn ein Audit ansteht oder ein konkreter Verdacht vorliegt, sondern bereits im laufenden Betrieb identifiziert werden können.

Mehr Erkenntnisse schaffen neue Herausforderungen

Mit der Skalierung der Analyse steige zwangsläufig auch die Anzahl potenzieller Findings – eine der wichtigsten Erkenntnisse des Projekts. Unternehmen müssten daher nachgelagerte Prozesse anpassen, denn die Bewertung, Priorisierung und Bearbeitung von Ergebnissen werde zum kritischen Faktor.

Wer Sicherheitsanalysen skaliere, müsse auch Vulnerability Management, Patch Management, Dokumentation und Risikobewertung weiter automatisieren und verzahnen. Die eigentliche Herausforderung bestehe nicht darin, mehr Hinweise zu generieren, sondern diese strukturiert in operative Sicherheitsmaßnahmen zu überführen.

Mit zunehmender Reife könnten KI-Agenten wie Codex Codeanpassungen vorschlagen, Patches vorbereiten und deren Einhaltung automatisiert validieren – und damit sowohl Analyse als auch Bearbeitung von Schwachstellen besser skalieren.

Der entscheidende Faktor bleibt laut CSO Tscherisch „jedoch die Einbettung in bestehende Security-Prozesse“. Die Bewertung von Risiken und die Ableitung konkreter Maßnahmen erfordere seiner Meinung nach weiterhin die Expertise erfahrener Sicherheitsteams.

Cancom Cybersecurity Report 2026

KI verschärft Bedrohungslage und stärkt zugleich die Abwehr

KI als Skalierungsfaktor für Security-Teams

Für die Telekom zeige das Projekt vor allem eines: Der Nutzen von KI in der Cybersicherheit liege nicht im Ersatz menschlicher Expertise, sondern in ihrer Vervielfachung. Wiederkehrende Analyseaufgaben ließen sich in größerem Umfang durchführen, während Security-Spezialisten mehr Zeit für Bewertung, Priorisierung und strategische Entscheidungen hätten. Angesichts wachsender Bedrohungslagen und Fachkräftemangels werde das für viele Unternehmen zunehmend entscheidend.

Der Praxiseinsatz zeige damit einen grundlegenden Wandel: KI ersetze nicht den Menschen, sondern ermögliche es, bestehende Sicherheitsverfahren in einer Größenordnung anzuwenden, die mit klassischen Mitteln kaum erreichbar wäre.

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