Der Boden unter der Hybrid-Cloud gibt erneut nach, und die Cybersicherheitsteams müssen neuen Halt finden.
Erst vor etwa einem Jahrzehnt setzten Unternehmen – aus Kosten- und Effizienzgründen – voll und ganz auf „ “ im Bereich des Public-Cloud-Computing und bezahlten Drittanbieter für den Zugriff auf Server-, Netzwerk- und Speicherressourcen. Im vergangenen Jahr mussten 83 % dieser Personen ihre Erwartungen neu ausrichten. Die Kosten stiegen, die Anzahl der Angriffe nahm rasant zu, und die Führungskräfte erkannten, dass das Cloud-Modell, auf das sie sich bisher verlassen hatten, weder einen vorhersehbaren Nutzen noch ein akzeptables Risiko mehr bot. Daher passten sie ihre Strategie zur Datenspeicherung erneut an: Sie ließen zwar einige Daten und Workloads in der öffentlichen Cloud, verlegten jedoch kritische Workloads wieder zurück in private, lokale Umgebungen, wie aus einer Umfrage von DataCanopy hervorgeht.
Kaum hatten sich die Unternehmen darauf eingestellt, brachte die generative KI bereits eine neue Reihe von Problemen mit sich. Dies führte zu einem starken Anstieg des Datenvolumens in diesen Cloud-Umgebungen und löste eine Welle von KI-gestützten Bedrohungen aus, die die Sicherheitsteams rasch an ihre Grenzen brachte.
Tatsächlich ergab eine kürzlich von Gigamon durchgeführte Umfrage „ “ ( ), dass 91 % der Führungskräfte aus den Bereichen Sicherheit und IT mittlerweile „Kompromisse bei der Absicherung und Verwaltung ihrer Hybrid-Cloud-Infrastruktur eingehen“. Einige haben Sicherheitsprojekte verschoben. Andere haben die Zugriffskontrollen gelockert, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten. Viele haben ihre Maßnahmen zur Überwachung oder zur Einhaltung der Vorschriften des „ “ zurückgefahren, um Kosten zu senken.
„Die Budgets der CISOs wurden gekürzt, die Bedrohungen nehmen zu, und die KI verschärft die Lage noch“, sagte Mark Jow, technischer Berater und Evangelist für die EMEA-Region bei Gigamon, und nannte damit drei immer wiederkehrende -Anliegen, die den Chief Information Security Officers schlaflose Nächte bereiten. „Das bedeutet, dass CISOs Kompromisse eingehen müssen, da sie einfach nicht alles tun können, was sie gerne tun würden.“
Dennoch prüfen einige Unternehmen derzeit, welche Maßnahmen sie ergreifen können , um die Herausforderungen im Bereich der Cloud-Sicherheit in den Griff zu bekommen. Im Folgenden finden Sie vier bewährte Vorgehensweisen, die laut Experten von Unternehmen zunehmend angewendet werden, um die Kontrolle über ihre hybriden Umgebungen zurückzugewinnen:
1. Um die Sicherheit in der Hybrid-Cloud zu verbessern, sollten Sie einer lückenlosen Transparenz Priorität einräumen
Fast die Hälfte (47 %) der IT-Führungskräfte verfügt laut der Gigamon-Studie „ “ nicht über umfassende Einblicke und Transparenz in Bezug auf die „“ in ihren Umgebungen. Da Unternehmen lokale Infrastruktur, öffentliche Cloud-Dienste und Software-as-a-Service-Plattformen (SaaS) miteinander kombinieren, wird die Nachverfolgung von Workloads und Datenflüssen zunehmend komplexer.
„Die Budgets “der CISO wurden gekürzt, die Bedrohungen nehmen zu, und die KI verschärft die Situation noch.“Mark Jow, Technischer Berater und Evangelist für die EMEA-Region, Gigamon
Es steht viel auf dem Spiel. Sobald sie sich einen ersten Zugriff verschafft haben, bewegen sich die Angreifer von „ “ häufig lateral innerhalb hybrider Umgebungen und nutzen dabei interne Pfade, um ihren Zugriffsbereich auszuweiten. Ohne vollständige Transparenz erkennen die Verteidiger diese Aktivität möglicherweise erst, wenn es bereits zu spät ist.
Die Echtzeitüberwachung gewinnt zunehmend an Bedeutung. Vorbei sind die Zeiten, in denen IT-Asset-Management noch planmäßige Überprüfungen der Aktivitäten im Computernetzwerk bedeutete, deren Ergebnisse erst nach Stunden oder Tagen vorlagen. Selbst 10 oder 15 Minuten reichen einfach nicht aus. Die Echtzeitüberwachung liefert einen kontinuierlichen Datenstrom mit sekundengenauer Zuverlässigkeit, wodurch Sicherheitsteams und – in einigen Fällen – autonome Systeme die Netzwerkaktivität und Auffälligkeiten in Rekordzeit bewerten können.
Tatsächlich geben 64 % der Befragten der Gigamon-Umfrage an, dass ihr oberstes Ziel im kommenden Jahr darin bestehen wird, eine Echtzeit-Bedrohungsüberwachung zu etablieren, um einen vollständigen Überblick über ihre Daten zu erlangen. Dazu gehören der Einsatz von Sensoren in hybriden Umgebungen, die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Systemen sowie die Integration der Überwachung in automatisierte Reaktionsabläufe von „ “.
2. Daten bereinigen und filtern, um „sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, nicht auf Nebensächlichkeiten“
KI ist wohl der Hauptgrund für den jüngsten Anstieg der Datenmengen; laut Gigamon gibt jeder dritte IT-Verantwortliche an, dass sich dadurch sein Netzwerkverkehr verdoppelt habe. Das Problem ist so gravierend, dass 55 % der Unternehmen generative KI (GenAI) von für viele Anwendungsfälle meiden, wie eine Umfrage von Deloitte ergab.
“„Es geht nicht nur darum, einen statischen Perimeter zu schützen – es geht darum, ein dynamisches Netzwerk zu sichern … das über lokale und Cloud-Umgebungen hinweg autonom und mit Maschinen-Geschwindigkeit agieren kann.“Ritu Jyoti, ehemalige IDC-Analystin und Expertin für autonome KI-Agenten
Der Datenanstieg hat direkte Auswirkungen auf Kosten, Leistung und Sicherheit. Mehr Verkehr bedeutet mehr Überwachungsaufwand, mehr tote Winkel und höhere Infrastrukturkosten. Sicherheitsteams haben Schwierigkeiten, aus einem ständig wachsenden Strom von Protokollen, Warnmeldungen und Telemetriedaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Unternehmen reagieren darauf, indem sie ihre Daten filtern und aufbereiten. Transparenzplattformen identifizieren relevanten Datenverkehr und decken verborgene Bedrohungen auf. Cloud-Sicherheitstools sorgen für die einheitliche Durchsetzung von Richtlinien in allen Umgebungen. Tools zur Datenqualitätssicherung bereinigen und standardisieren Informationen, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
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„Es geht darum, sich auf das Signal zu konzentrieren, nicht auf das Rauschen“, sagte Jow. „Je besser wir die zu analysierenden Daten straffen können, desto schneller können die Teams reagieren, und desto unwahrscheinlicher ist es, dass Angreifer unbemerkt durchrutschen.“
3. Setzen Sie Zero-Trust- und Mikrosegmentierungsansätze ein, um die laterale Bewegung in Hybrid-Cloud-Umgebungen einzuschränken
Die Verteilung von Workloads über hybride Umgebungen hinweg bietet Angreifern mehr Möglichkeiten, sich lateral zu bewegen, sobald sie sich Zugang verschafft haben. Jede neue Cloud-Region, jede Virtual Private Cloud (ein logisch isolierter Bereich der Infrastruktur eines Public-Cloud-Anbieters), jeder Microservice oder jede Anwendungsprogrammierschnittstelle (API, die Verbindung zwischen Computern oder Computerprogrammen, die es ihnen ermöglicht, zu kommunizieren und Daten auszutauschen) schafft einen weiteren internen Angriffsweg, den Angreifer ausnutzen können. Daher sind eine identitätsorientierte Sicherheit und eine detaillierte Segmentierung von entscheidender Bedeutung.
Das „Identity-First“-Modell von „ “ ( ) ist mittlerweile die unbestritten sicherere Alternative zur bisherigen, auf Perimeter-Sicherheit basierenden Herangehensweise, bei der Nutzer – sobald sie sich hinter einer Firewall befanden oder auf einem zugelassenen Gerät arbeiteten – nahezu uneingeschränkten Zugriff auf das gesamte Netzwerk hatten. Zero-Trust-Strategien – das Herzstück des „Identity-First“-Ansatzes – überprüfen kontinuierlich Benutzer, Dienste und Workloads, unabhängig davon, wo diese sich in der Architektur befinden, und verringern so den Schadensumfang, wenn Anmeldedaten oder Tokens kompromittiert werden. Im Einklang mit dem Zero-Trust-Ansatz unterteilt die Mikrosegmentierung Netzwerke in kleine, voneinander abgeschottete Zonen, sodass sich Eindringlinge nicht ohne Weiteres im Netzwerk bewegen können, selbst wenn es ihnen gelingt, in dieses einzudringen.
Da die durch KI generierten Datenmengen zunehmen und die Angriffsflächen immer größer werden, nutzen Angreifer Automatisierung, um Cloud-Pfade mit maschineller Geschwindigkeit zu sondieren. Hier kommen „Zero Trust“ und „Mikrosegmentierung“ ins Spiel, die Sicherheitsverletzungen frühzeitig eindämmen und verhindern können, dass sich ein einzelner Einbruchspunkt zu einer umfassenden Kompromittierung ausweitet.
4. Setzen Sie KI-gestützte Abwehrmaßnahmen ein, um KI-gestützten Bedrohungen entgegenzuwirken
Angriffe unter Einsatz künstlicher Intelligenz nehmen rapide zu. Laut Gigamon verzeichnete mehr als die Hälfte der Unternehmen im vergangenen Jahr einen Anstieg von „ “ – KI-gesteuerter Ransomware . Eine aktuelle Umfrage von Ekco ergab, dass KI-gestützte Bedrohungen die herkömmlichen Sicherheitsverletzungen als größte Sorge der IT-Führungskräfte abgelöst haben.
“Dies war das erste Mal, dass KI eingesetzt wurde, um eine Sicherheitslücke in der Praxis aufzudecken. Für Verteidiger ist das eine spannende Sache.”Sandra Joyce, Vizepräsidentin bei Google Threat Intelligence
Ritu Jyoti, eine ehemalige IDC-Analystin und Expertin für autonome KI-Agenten, warnte davor, dass diese Tools eine „tiefgreifende und doppelte Herausforderung“ für hybride Umgebungen darstellen.
„Es geht nicht nur darum, einen statischen Perimeter zu schützen – es geht darum, ein dynamisches Netzwerk nicht-menschlicher Identitäten zu sichern, das sich in lokalen und Cloud-Umgebungen mit maschineller Geschwindigkeit autonom verhalten kann“, sagte Jyoti. „Herkömmliche Sicherheitskonzepte, die für menschliche Nutzer entwickelt wurden, sind dem nicht gewachsen.“
Sandra Joyce, Vizepräsidentin bei Google Threat Intelligence, pflichtete dem bei und merkte an, dass KI-Agenten, je häufiger sie in Cloud-Umgebungen zum Einsatz kommen, einerseits die Bedrohungslandschaft erweitern, andererseits aber auch Funktionen bereitstellen, die Unternehmen dabei helfen, das erhöhte Risiko in Schach zu halten.
„Wir haben gesehen, wie KI dazu genutzt wurde, Code zu vervollständigen, wir haben gesehen, wie sie für Deepfakes eingesetzt wurde, und wir haben gesehen, wie sie zur Erstellung von Spear-Phishing-E-Mails verwendet wurde“, sagte Joyce. „Wir haben jedoch noch nichts gesehen, was einem agentischen Angriff nach dem Vorbild von oder einer sich selbst fortführenden Kampagne ähnelt.“ „Ich bezeichne dies als die ‚Zeit davor‘, da ich fest davon ausgehe, dass so etwas auf uns zukommt.“
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Google setzt bereits in großem Umfang KI ein, um der KI entgegenzuwirken. Das Unternehmen scannt Milliarden von Malware-Beispielen mit automatisierten Modellen von „ “, integriert KI in Gmail, um Phishing und Spam zu reduzieren, und setzte kürzlich einen KI-Agenten ein, um eine Sicherheitslücke in SQLite – einer in vielen Anwendungen eingebetteten, ressourcenschonenden Datenbank – zu erkennen und bei deren Behebung zu helfen, bevor Angreifer diese ausnutzen konnten.
„Dies war das erste Mal, dass KI eingesetzt wurde, um eine Sicherheitslücke in der Praxis aufzuspüren“, sagte Joyce. „Für Verteidiger ist das eine spannende Sache.“
Die (lukrative) Zukunft der Hybrid-Cloud-Sicherheit
Die jüngste Prognose von Gartner zur Informationssicherheit deutet darauf hin, dass die Sicherheitsausgaben stark ansteigen, was vor allem auf Investitionen in die Sicherheit von Hybrid-Cloud-Lösungen zurückzuführen ist. Laut der Prognose „ Q3 2025 “ des führenden Forschungs- und Beratungsunternehmens werden die Ausgaben für CSPM-Tools (Cloud Security Posture Management) voraussichtlich von 2,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 13 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029—a ansteigen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 31,23 % entspricht und dieses Segment zum am schnellsten wachsenden im Bericht macht. Der Markt wird bis zum Jahr 2032 ein Volumen von 15,6 Milliarden US-Dollar erreichen.
Moderne Hybrid-Cloud-Sicherheit basiert auf einem mehrschichtigen Schutzkonzept, damit Angreifer bei jedem Schritt auf Widerstand stoßen. Transparenz, Mikrosegmentierung und KI-gestützte Überwachung bilden ein Sicherheitsgefüge, das robust genug ist, um Datenfluten, laterale Bewegungen und autonome Bedrohungen standzuhalten.
„Bei der Zukunft der Sicherheit und der Wertschöpfung geht es nicht darum, höhere Mauern zu errichten – es geht darum, ein Vertrauensgefüge von innen heraus aufzubauen“, sagte Jyoti. „Dies bedeutet den Übergang zu einem ‚Identity-First‘-Modell nach dem Zero-Trust-Prinzip, bei dem jeder einzelne KI-Agent wie ein Benutzer mit Sonderrechten behandelt wird.“ „Wir müssen eine kontinuierliche Überwachung einrichten, um ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, detaillierte Zugriffskontrollen einsetzen, um die Systeme abzusichern, und – das ist entscheidend – Menschen bei den wichtigsten Entscheidungen einbeziehen.“
