BreachLock beschreibt generative KI als Faktor, der die bisherige Abstufung von Angreifern nach technischer Reife verwischt. In klassischen Modellen standen staatliche Akteure und organisierte kriminelle Gruppen an einem Ende, unerfahrene „Script-Kiddies“ am anderen. Diese Kategorie greife laut dem Unternehmen zunehmend zu kurz, weil KI Wissenslücken schließe und damit operative Fähigkeiten breiter verfügbar mache.
Der Anbieter zieht dabei Parallelen zu anderen Technologiewechseln: Cloud-Computing habe die Kosten für Infrastruktur gesenkt, Open-Source-Software die Entwicklung von Anwendungen verbilligt, große Sprachmodelle reduzierten nun die Kosten für offensives Sicherheitswissen. Ein Angreifer, der früher Wochen gebraucht habe, um eine neu veröffentlichte Schwachstelle zu verstehen, könne heute mit KI in Minuten technische Unterlagen verdichten, die Funktionsweise eines Exploits nachvollziehen, betroffene Technik identifizieren und Prototypen für Code erzeugen.
BreachLock warnt jedoch nicht vor einer vollständigen Automatisierung anspruchsvoller Angriffe. Komplexe Intrusionen verlangten weiterhin erfahrene Operatoren. Der Wandel liege vielmehr darin, dass weniger Spezialwissen nötig sei, um überhaupt einsatzfähig zu werden. Dadurch entstehe eine größere Gruppe von Angreifern, die schneller experimentieren, Techniken anpassen und Schadcode oder Nutzlasten auf konkrete Zielumgebungen zuschneiden könne.
Für diese Entwicklung verwendet BreachLock den Begriff „Vibe Hacking“ in Anlehnung an „Vibe Coding“. Gemeint ist ein Arbeitsstil, bei dem natürliche Sprache einen großen Teil manueller Arbeit ersetzt. Auf Angreiferseite heißt das laut dem Text: Ein Mensch arbeitet iterativ mit einem KI-Assistenten, stellt Rückfragen, verfeinert Nutzlasten, sucht Fehler in Code und passt bekannte Methoden an die jeweilige Umgebung an.
Das hat nach Einschätzung des Unternehmens Folgen für die Verteidigung. Viele Organisationen verfügten bereits über eine gute Sicht auf ihre Umgebungen, beobachteten Schwachstellen, Cloud-Konfigurationen, Endpunkt-Telemetrie, Identitäten und Drittparteirisiken und ergänzten das mit Attack Surface Management über zahlreiche Spezialwerkzeuge hinweg. Das eigentliche Nadelöhr sei aber nicht die Sichtbarkeit, sondern die Frage, welche Schwächen wirklich relevant sind, bevor Angreifer sie finden.
Wenn KI die Zeitspanne zwischen Offenlegung einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung verkürzt, reichen periodische Penetrationstests und Schwachstellenscans laut BreachLock allein nicht mehr aus. Organisationen bräuchten fortlaufende Nachweise, dass kritische Angriffspfade geschlossen bleiben, kompensierende Kontrollen funktionieren und Sicherheitsausgaben tatsächlich ausnutzbares Risiko reduzieren statt nur weitere Befunde zu erzeugen.
Als Antwort verweist BreachLock auf Continuous Threat Exposure Management mit einem laufenden Zyklus aus Erkennen, Priorisieren, Validieren und Reagieren. Die Validierungsphase werde durch Adversarial Exposure Validation und Penetration Testing as a Service umgesetzt. Getestet würden dabei dieselben Pfade, die auch ein KI-unterstützter Angreifer ausprobieren würde, und zwar im selben zeitlichen Takt. Damit verschiebe sich die Leitfrage von „Was haben wir gefunden?“ zu „Hält diese Absicherung noch?“
Trotz des Automatisierungsschubs sieht BreachLock erfahrene Sicherheitsfachleute nicht entwertet. Modelle seien gut darin, Informationen zu verarbeiten, Möglichkeiten zu erzeugen und Analysen zu beschleunigen. Ob eine Schwachstelle ein relevantes Geschäftsrisiko darstellt, bleibe aber eine menschliche Entscheidung, die betriebliche Abhängigkeiten, Geschäftsprioritäten, Angreiferziele und den organisatorischen Kontext einbeziehen müsse.