KI ist in den Security Operations inzwischen angekommen – und zwar nicht als Experiment für später, sondern als Werkzeug im täglichen Betrieb. Laut dem State of AI in Security Operations 2026-Bericht, erstellt auf Basis einer Umfrage von ViB unter 250+ Cybersecurity-Profis, nutzen bereits 40% der Security-Teams KI täglich. Weitere 56% testen sie derzeit, nur 4% haben keine Pläne zur Einführung. Doch spannend wird es erst, wenn man fragt: Was verändert sich wirklich im Alltag eines SOC?
Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Erkenntnisse aus den Daten – mit Blick auf Alert-Überlastung, die Rolle von Analysten, echte Effekte durch KI und die größten Stolpersteine.
1) Die Alert-Flut ist der Engpass – nicht der fehlende Wille
Ein Kernthema: Security-Teams versinken in Meldungen. Im Durchschnitt erhält ein Team etwa 100 Alerts pro Tag. Große Organisationen kommen dagegen häufig auf nahezu 1.000 pro Tag. Für mehr als ein Viertel der Teams liegt die Zahl sogar bei über 500 Alerts täglich.
Gleichzeitig wächst die Teamstärke oft nicht im gleichen Maß. Während einige große Unternehmen über 100 Analysten beschäftigen, arbeiten viele mit kleineren Besetzungen – teils deutlich unter zehn Personen. Das Ergebnis ist ein klarer Ablauf-Engpass: Für die gründliche Untersuchung eines einzelnen Alerts benötigen Analysten im Schnitt 75 Minuten. Hinzu kommt eine weitere Verzögerung: Viele Alerts bleiben zunächst fast eine Stunde liegen, bis überhaupt jemand mit der Prüfung beginnt.
Aus operativer Sicht ist das besonders kritisch. Wenn Angreifer in der Lage sind, innerhalb von 29 Minuten zu eskalieren und sich im Netzwerk zu bewegen, wird ein Zeitfenster von zwei Stunden zwischen Alert und tatsächlicher Antwort schnell zu einem Problem der Containment-Fähigkeit – statt nur einer Effizienzfrage. Analysten spüren den Druck durch die Kombination aus Lautstärke, langsamer Triage und permanenter „Noise“.
2) Unbeachtete Alerts verursachen messbare Schäden
Die Daten zeigen außerdem, dass die Überlastung nicht folgenlos bleibt. Etwa 28% der Alerts werden offenbar nie untersucht. Und wenn man dann die Konsequenzen betrachtet, wird es ernst: 60% der Befragten berichten, dass ein ignorierter oder zunächst übersehener Alert später zu einem schwerwiegenden Vorfall wurde – etwa zu einer Datenpanne oder Systemausfallzeiten. Für ein Drittel dieser Gruppe trat das sogar mehr als dreimal im letzten Jahr auf.
Die Zahlen dürften in der Praxis sogar noch darunter liegen. Bis zu 40% der Organisationen haben laut Umfrage bestimmte Security-Alerts zeitweise abgeschaltet, weil die Ressourcen zur Prüfung fehlten. Zwar kann das fachlich sinnvoll sein, wenn eine Regel nie eskaliert. Problematisch wird es aber, wenn aus Zeitmangel Regeln entfernt werden, deren Ausgabe niemand mehr liest – genau dort entstehen dann Lücken in der Abdeckung. Damit wachsen sowohl die reale Alert-Last als auch die echte Exponierung über das hinaus, was die reine Statistik vermuten lässt.
3) Auch Angreifer nutzen KI – der Druck steigt zusätzlich
Während SOC-Teams ihre Prozesse mit KI modernisieren, folgt die Gegenseite dem Trend. Mehr als die Hälfte der Security-Profis (56%) beobachtete im vergangenen Jahr einen Anstieg von KI-gestützten Angriffen. Besonders häufig wurde das in Finanz-– und Gesundheits-Branchen genannt.
Als typische Bedrohungen werden unter anderem beschrieben:
- KI-generierte Phishing-E-Mails
- Deepfake-Audio- und -Video-Betrug
- Credential-Stuffing in größerem Maßstab
- KI-generierte Malware
Das bedeutet: Selbst wenn das SOC KI einführt, bleibt die Bedrohungslage dynamisch. Daher verschiebt sich der Fokus von reiner Erkennung hin zu schnelleren, zuverlässigeren Untersuchungen.
4) KI ist zur Top-Priorität geworden – vor Cloud und Daten
Ein bemerkenswerter Befund: In der Umfrage sind KI-Systeme absichern und KI für Security nutzen gleichzeitig Top-Themen. Traditionelle Prioritäten wie Cloud- oder reine Datensicherheit treten dabei zurück.
Die Treiber sind stark operativ: 73% nennen schnellere Reaktionszeiten, 71% bessere Detektionsabdeckung und 56% die Möglichkeit, mit demselben Team mehr zu leisten. 37% berichten zudem von weniger Burnout bei Analysten.
5) KI liefert Ergebnisse – vor allem bei der Untersuchungszeit
Für Teams, die KI bereits einsetzen, sind die Effekte konkret. Fast drei Viertel (72%) geben an, dass KI ihre Untersuchungszeit um mindestens 25% senkt. In den Daten wird das anschaulich gemacht: Das entspricht im Schnitt etwa 25 Minuten Ersparnis pro Alert.
Darüber hinaus berichten die Befragten von besserer 24/7-Abdeckung, weniger Fehlalarme und mehr Zeit für Analysten, um sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Wichtig ist: Die Verbesserung wirkt nicht nur als „Geschwindigkeit“, sondern verändert auch die Verteilung der Arbeit im SOC.
6) Eigenbau ist schwierig – und wird oft wieder aufgegeben
Viele Teams starten mit dem Gedanken, KI intern selbst aufzubauen. 72% der Nutzer haben laut Umfrage versucht, eigene KI-Tools zu entwickeln. Gleichzeitig bleibt die Frage, ob ein autonomes SOC vollständig inhouse realistisch ist, für viele offen.
Interessanterweise zeigt die Umfrage: Das reine „Bauen“ bringt nicht automatisch mehr Tempo. Teams, die einen Eigenbau starteten, erreichten Untersuchungszeit-Gewinne von 25% oder mehr in einem sehr ähnlichen Ausmaß wie andere KI-Nutzer ( 73% gegenüber 72% insgesamt ).
Der Unterschied liegt offenbar in der Nachhaltigkeit: Fast die Hälfte (46%) der DIY-Projekte wurde irgendwann abgebrochen, erreichte nicht die Produktion oder wurde durch kommerzielle Lösungen ersetzt. Das deutet darauf hin, dass Operationalisierung, Stabilität und Wartung im Alltag oft härter sind als der erste Prototyp.
7) Vertrauen braucht Zeit: KI arbeitet meist als Assistent
„KI traut man“ – aber mit Grenzen. Die Mehrheit der Teams hält die Ergebnisse der KI oft für passend zur Bewertung durch Fachleute. Dennoch verlangt der Prozess in vielen Fällen menschliche Kontrolle: 57% geben an, dass eine Person jede einzelne KI-Entscheidung vor dem Schließen eines Alerts prüfen muss.
In der Praxis spielt KI damit überwiegend die Rolle eines Assistenzsystems: 44% nutzen KI, um handlungsbezogene Empfehlungen auszugeben, die Analysten dann selbst umsetzen. Weitere 30% lassen KI für geringes Risiko auch bei automatisierter Remediation handeln. Vollständige, unbeaufsichtigte Autonomie erhielt hingegen niemand in der Umfrage.
8) Der gewonnene Zeitpuffer wird in Threat Hunting investiert
Wenn KI Alerts schneller untersucht, entsteht Kapazität. Die Daten zeigen, dass diese Zeit häufig in proaktives Vorgehen fließt: Ungefähr die Hälfte der Teams betreibt regelmäßig Threat Hunting. Und es lohnt sich messbar. 38% berichten, dass sie mit Hunting bösartige Aktivitäten gefunden haben, die ihre automatisierten Tools zunächst nicht erkannt hatten.
Je häufiger gesucht wird, desto höher die Trefferquote: Teams, die wöchentlich oder öfter jagen, erreichen laut Umfrage eine Trefferquote von 49%. Dagegen liegt sie bei Teams, die nie jagen, nur bei 8%.
9) Rollen verändern sich – die Teamgröße bleibt oft stabil
Angesichts KI könnte man erwarten, dass Teams schrumpfen. Das spiegelt die Umfrage jedoch nur teilweise wider. 57% der Befragten gehen davon aus, dass ihre Teamgröße gleich bleibt, und 9% rechnen sogar mit Wachstum.
Statt Stellen abzubauen, verlagern Unternehmen offenbar Aufgaben: Wenn KI bei der grundlegenden Triage unterstützt, rücken Menschen eher in fortgeschrittene Tätigkeiten wie Incident Response, Threat Hunting und das Testen von Abwehrmaßnahmen.
10) Datenschutz und Erklärbarkeit sind die größten Hürden
Bei allem Optimismus nennt die Umfrage zwei zentrale Probleme. Die größte Hürde wird regulatorisch verortet: 44% machen sich Sorgen um Datenschutz und darum, wie Modelle mit Daten trainiert werden. Ebenso wichtig ist die Erklärbarkeit: 41% brauchen nachvollziehbare Gründe dafür, warum ein System zu einer bestimmten Schlussfolgerung gekommen ist.
Die Datenlage legt nahe, dass diese Punkte durch Auswahl und Bewertung von Anbietern adressiert werden können – also nicht „abwarten, was passiert“, sondern systematisch prüfen.
Fazit: Erfolgreiche Teams gehen KI Schritt für Schritt an
Die Kernaussage aus den Daten zu KI in Security Operations 2026 ist klar: Fast alle bewegen sich Richtung KI – getrieben auch dadurch, dass Angreifer KI bereits einsetzen. Was erfolgreiche Teams besonders auszeichnet, ist ein planvoller Vorgehensansatz: Sie nutzen KI, um jeden Alert zu untersuchen, validieren Ergebnisse strukturiert, erhöhen die Autonomie nur langsam im Zuge von Vertrauen und nutzen die Zeitgewinne für Threat Hunting.
Damit adressieren sie gleichzeitig den wichtigsten Engpass (Alert-Überlastung) und die zweite große Herausforderung (die praktische Umsetzbarkeit mit menschlicher Kontrolle, klarer Verantwortlichkeit und passenden Governance-Mechanismen).
Quelle: https://thehackernews.com/2026/08/what-data-says-about-ai-in-security.html
