KI in der Netzwerksicherheit: was Anomalieerkennung heute leistet und was nicht

Kaum ein Hersteller verkauft heute noch eine Firewall, einen Switch oder ein WLAN ohne den Zusatz „KI-gestützt”. Das Versprechen: Ein System lernt, wie das eigene Netz normalerweise aussieht, und schlägt Alarm, sobald etwas davon abweicht. Das kann die Zeit bis zur Entdeckung eines Angriffs deutlich verkürzen, aber nur, wenn das Netz dafür vorbereitet ist und jemand die Alarme bearbeitet.

Das Problem: Zeit bis zur Entdeckung

Der Berliner Landesnetz-Vorfall vom August 2026 blieb nach Medienberichten fünf Tage lang unbemerkt, während mehrere Terabyte Daten abflossen. Bitkom meldet in der Studie Wirtschaftsschutz 2026, dass nur noch 67 Prozent der befragten Unternehmen einen Angriff sicher feststellen konnten, nach 87 Prozent im Vorjahr. Beide Zahlen ordnet der Beitrag Cyberangriffe auf Unternehmen in Berlin und Brandenburg ein.

Der IT-Grundschutz des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) fordert deshalb für Firewalls die Protokollierung abgewiesener Verbindungen und fehlgeschlagener Anmeldungen (NET.3.2.A9) und empfiehlt ein Monitoringkonzept mit automatischer Alarmierung (NET.3.2.A23). Neu ist nur, dass die Auswertung von Menschen mit Regeln auf Systeme mit statistischen Modellen übergeht.

Wie Anomalieerkennung funktioniert

Klassische Erkennung arbeitet mit Signaturen: bekannte Schadsoftware, bekanntes Muster, Blockade. Das wirkt gegen Bekanntes und nicht gegen Neues. Anomalieerkennung beobachtet stattdessen über Tage oder Wochen, welche Geräte mit welchen kommunizieren, zu welchen Zeiten, über welche Protokolle und mit welchen Datenmengen. Daraus entsteht ein Modell des Normalzustands, die Baseline, mit der der laufende Verkehr verglichen wird.

Typische Abweichungen, die ein solches System sichtbar macht:

• Ein Arbeitsplatz überträgt nachts mehrere Gigabyte an eine unbekannte Adresse: das Muster eines Datenabflusses vor einer Erpressung.
• Ein Gerät aus dem Büro-VLAN fragt systematisch Adressen und Ports in der Server-Zone ab: Seitwärtsbewegung nach dem Erstzugriff.
• Ein Drucker kommuniziert mit einem Server im Internet, mit dem er noch nie Kontakt hatte.
• Ein einzelnes Konto verändert und benennt in kurzer Zeit tausende Dateien um.

Weil der Schwellenwert für „ungewöhnlich” in jedem Netz anders liegt, ist ein lernendes Modell hier einem handgeschriebenen Regelwerk überlegen.

Was Anomalieerkennung leistet

Systeme dieser Art, im Markt als Network Detection and Response (NDR) bezeichnet, leisten drei Dinge gut. Sie verkürzen die Zeit bis zur Entdeckung, weil Datenabfluss und Seitwärtsbewegung gleich mehrere Abweichungen vom Normalzustand erzeugen. Sie sehen, was Endgeräteschutz nicht sieht: Drucker, Kameras, Gebäudetechnik, Medizingeräte und Zimmersteuerungen in Hotels haben keinen Virenschutz, das Netz ist der einzige Ort, an dem ihr Verhalten beobachtet werden kann. Und sie liefern Kontext für die Reaktion: welches Gerät seit wann mit welchen anderen kommuniziert hat.

Was sie nicht leistet

Sie erkennt Abweichungen, keine Angriffe. Ein neuer Backup-Job, ein Software-Rollout oder ein Mitarbeiter im Urlaub in einer anderen Zeitzone sind Anomalien und keine Angriffe. Fehlalarme sind in den ersten Wochen die Regel. Ohne jemanden, der sie bewertet und das Modell nachjustiert, wird der Alarm nach kurzer Zeit ignoriert.

Sie braucht ein Netz, das sich beobachten lässt. Ein einziges großes Netz ohne Zonen liefert ein Rauschen, in dem sich Abweichungen kaum vom normalen Verkehr trennen lassen. In einem segmentierten Netz, in dem ein Drucker nur mit dem Druckserver kommunizieren darf, ist jede andere Verbindung sofort auffällig. Die Segmentierung nach NET.1.1 ist damit Schutz und Voraussetzung für Erkennung zugleich. Wie sie von Anfang an geplant wird, beschreibt die Checkliste für Netzwerke in Neubau und Hotel.

Sie ersetzt keine Grundlagen. Das BSI nennt als Hebel für 2026 restriktives Zugangsmanagement, zeitnahe Updates und die Minimierung öffentlich erreichbarer Systeme. Anomalieerkennung meldet im besten Fall, dass jemand hindurchgegangen ist. Verhindern muss es die Konfiguration, die der Beitrag Firewall-Regeln und Portfreigaben beschreibt.

Sie sieht nicht in verschlüsselten Verkehr und arbeitet deshalb überwiegend mit Metadaten. Und sie ist selbst angreifbar: Wer weiß, dass eine Baseline gelernt wird, bewegt sich langsam und verschiebt kleine Datenmengen über lange Zeiträume. Nach ENISA Threat Landscape 2025 setzen Angreifer KI zur Optimierung ihrer Aktivitäten ein.

Wer den Alarm bearbeitet

Die wichtigste Frage ist nicht technisch. Jemand muss den Alarm um drei Uhr nachts sehen, entscheiden, ob er echt ist, und das betroffene Gerät vom Netz trennen. In einem Konzern übernimmt das ein Security Operations Center. Ein mittelständisches Unternehmen, ein Hotel oder eine Kommunalverwaltung hat zwei realistische Wege: Entweder wird die Erkennung so eng gefasst, dass wenige, belastbare Alarme mit klaren Reaktionsregeln an das eigene IT-Team oder den IT-Dienstleister gehen. Oder Erkennung und Reaktion werden als Managed Detection and Response eingekauft, bei dem ein externes Team rund um die Uhr bewertet und eingreift.

Das Wichtigste in Kürze

• Anomalieerkennung verkürzt die Zeit bis zur Entdeckung und beobachtet auch Geräte ohne Endgeräteschutz, ersetzt aber weder Mehrfaktor-Authentifizierung noch Updates noch Segmentierung.
• Sie liefert nur in einem segmentierten Netz mit zentraler Protokollierung brauchbare Alarme; in einem flachen Netz erzeugt sie Rauschen.
• Jeder Alarm braucht einen Empfänger und eine Reaktionsregel, im eigenen Team oder als Managed Detection and Response.

Wie DEVACON Unternehmen bei Bestandsaufnahme, Schutzmaßnahmen und Managed Detection and Response unterstützt, beschreibt die Seite Cybersecurity.

Quellen

• ENISA: Threat Landscape 2025, veröffentlicht 1. Oktober 2025, Auswertung von 4.875 Vorfällen im Zeitraum 1. Juli 2024 bis 30. Juni 2025, enisa.europa.eu
• Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik: Die Lage der IT-Sicherheit in Deutschland 2025, bsi.bund.de/lagebericht
• BSI IT-Grundschutz-Kompendium, Edition 2023, Baustein NET.3.2 Firewall, bsi.bund.de
• BSI IT-Grundschutz-Kompendium, Edition 2023, Baustein NET.1.1 Netzarchitektur und -design, bsi.bund.de
• Bitkom: Wirtschaftsschutz 2026, Studienbericht, bitkom.org
• Security-Insider: Berlin-Hack 2026: Ransomware, Datenabfluss und KRITIS-Lücke, 18. September 2026, security-insider.de