Die Einführung von KI in Unternehmensumgebungen von SAP, Oracle und Salesforce schreitet schneller voran als die Cybersicherheitsmaßnahmen, die zu deren „ defend “ entwickelt wurden. Laut dem Bericht „The State of AI, Security and ERP“, einer von Onapsis im Juni 2026 durchgeführten Studie unter 204 führenden Cybersicherheitsexperten in US-Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern, entwickelt sich der Unternehmenscode deutlich schneller als die Netzwerkabwehr.
Die rasante Konvergenz von KI-Technologien und zentralen Unternehmensplattformen hat direkt innerhalb geschäftskritischer Systeme zu einer zunehmenden Sicherheitslücke geführt. Unternehmen setzen KI-Agenten und generativen Code in großem Umfang ein, um die betriebliche Effizienz zu steigern, doch die Einführung schreitet deutlich schneller voran als die Lösung noch offener Fragen hinsichtlich Sicherheit, Compliance und Vertrauen.
Der Stand der KI in ERP-Systemen: Schnelle Einführung trifft auf ungelöste Risiken
Die Studie zum Stand der KI in ERP-Umgebungen zeigt, dass sich die Einführung von KI in Kerngeschäftsanwendungen von Unternehmen drastisch beschleunigt. Über 86 % der befragten Sicherheitsverantwortlichen geben an, dass ihre Unternehmen KI bereits direkt in den Code ihrer Unternehmensressourcenplanungssysteme (ERP) integriert haben oder dies in Kürze tun werden. Diese rasche Integration führt zu einer kritischen Sicherheitslücke innerhalb der Kerngeschäftsplattformen.
Effizienzziele sind die Haupttriebkraft hinter dieser aggressiven Einführung. Unternehmen beeilen sich, Produktivitätssteigerungen zu erzielen, und führen KI-Agenten oft in sich verändernde Umgebungen ein, ohne die zugrunde liegende Angriffsfläche vollständig zu bewerten.
- Beschleunigte Einführungszeiträume: 58 % der Großunternehmen haben allein in den letzten sechs Monaten KI-basierte Anwendungen oder Agenten in ihre ERP-Systeme integriert.
- Das Streben nach Effizienz: Über 78 % der Führungskräfte im Bereich Cybersicherheit nennen die Steigerung der Unternehmenseffizienz als Hauptgrund dafür, dass ihr Unternehmen die Integration von KI fordert.
- Umfassende Systemtransformation: 56 % der Unternehmen führen derzeit aktiv eine Transformation ihres ERP-Systems durch oder planen eine solche in naher Zukunft.
- Externe Abhängigkeit: Mehr als 83 % der Unternehmen sind auf den nativen Code der Anbieter angewiesen, während 60,6 % KI-Tools von Drittanbietern beziehen.
Die Vertrauenslücke bei KI: Warum Führungskräfte im Bereich Cybersicherheit Widerstand leisten
Führungskräfte im Bereich Cybersicherheit zeigen wenig Vertrauen in die derzeitigen Abwehrkapazitäten gegen Bedrohungen durch künstliche Intelligenz, die auf kritische Geschäftsanwendungen abzielen. Fast 69 % der Sicherheitsverantwortlichen geben zu, dass die derzeitigen Abwehrmaßnahmen AI-basierte Angriffe auf Kernsysteme nicht zuverlässig erkennen können, was zu zunehmendem internem Widerstand seitens der Sicherheits- und IT-Teams gegen unkontrollierten AI-Zugriff führt.
Während nicht-technische Geschäftsbereiche eine rasche Einführung befürworten, nimmt der interne Widerstand in den technischen Teams, die für den Schutz der Unternehmenssysteme verantwortlich sind, zu. Fast 57 % der Unternehmen geben an, dass mindestens ein Geschäftsbereich formell Einwände dagegen erhoben hat, KI-Agenten Zugriff auf sensible ERP-Umgebungen zu gewähren.
Widerstand der Geschäftsbereiche gegen die Integration von KI in ERP-Systeme:
- Sicherheitsteams: 41,4 % (Gruppe mit der höchsten Widerstandsfähigkeit)
- Informationstechnologie: 20,7 %
- Finanzen: 15,5 %
- Führungskräfte der obersten Ebene: 8,6 %
Die wichtigsten Ursachen für den internen Widerstand verdeutlichen tiefsitzende Bedenken hinsichtlich der Anwendungssicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften:
- Mangelndes Vertrauen in die KI-Sicherheit: 65 % der skeptischen Gruppen äußern sich skeptisch gegenüber den derzeitigen KI-Sicherheitsfunktionen und Maßnahmen zum Schutz vor Sicherheitslücken.
- Regulatorische Risiken und Compliance-Risiken: Über 71 % der Befragten nennen Compliance-Risiken als Hauptgrund für ihren Widerstand gegen die Einführung von KI.
- Datenintegrität und Halluzinationen: 68 % befürchten, dass es aufgrund von Modellhalluzinationen zu beschädigten Systemdaten oder Fehlern bei der automatisierten Entscheidungsfindung kommen könnte.
Trotz dieser Bedenken geben 70,6 % der Sicherheitsverantwortlichen an, dass sie wenig bis gar kein Vertrauen in KI-Anwendungen zum Schutz geschäftskritischer Daten haben. Darüber hinaus verlassen sich 41,5 % in hohem Maße darauf, dass ihre primären ERP-Anbieter Sicherheitsmaßnahmen bereitstellen, und übertragen ihr Vertrauen, ohne über eigene Überprüfungsmöglichkeiten zu verfügen.
Autonome Angriffsvektoren: Wie KI SAP- und Unternehmensanwendungen ausnutzt
Angreifer nutzen Modelle der künstlichen Intelligenz, um komplexe Angriffe auf geschäftskritische Plattformen mit maschineller Geschwindigkeit zu automatisieren, ohne dass dafür spezifische Systemkenntnisse erforderlich sind. Autonome Agenten erfassen eigenständig Anwendungslandschaften, identifizieren Fehlkonfigurationen bei Zugriffskontrolllisten (ACL) oder nicht gepatchte Sicherheitslücken und führen Datenbankbefehle aus, um Finanzbetrug zu begehen oder den Betriebsablauf zu stören.
Die Gefahr einer durch KI gestützten Ausnutzung ist längst keine hypothetische mehr. Fast 22 % der befragten Unternehmen gaben an, in den letzten 12 Monaten einen oder mehrere Sicherheitsvorfälle erlebt zu haben, bei denen Angreifer KI einsetzten, um kritische Unternehmensplattformen auszunutzen, während weitere 15,2 % den Verdacht auf unbestätigte Vorfälle hegten.
Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit KI in den letzten 12 Monaten:
██████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 21,6 % bestätigte Vorfälle
███████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 15,2 % Mutmaßliche Vorfälle
█████████████████████████░░░░ 55,4 % Besorgt / Potentielles Risiko
In einer von Onapsis durchgeführten Laborstudie demonstrierte Pablo Artuso, Security Researcher Tech Lead, Live-Angriffsabläufe, die zeigen, wie KI-Modelle SAP-Anwendungen ohne menschliches Eingreifen hacken. Fortschrittliche große Sprachmodelle (LLMs) verfügen mittlerweile über natives Wissen über proprietäre SAP-Protokolle (wie RFC, DIAG und Gateway-ACLs).
Der vierstufige Angriffszyklus autonomer KI:
[1. KARTE] → Über AI-Fingerabdrücke erreichbare Dienste (Message-Server, Gateway, HANA)
[2. GRUND] → Die KI bewertet die Zugänge nach ihrer Zuverlässigkeit und wählt den optimalen Weg aus
[3. EXPLOIT] → Die KI passt öffentlich zugängliche PoCs an und führt Zero-Day- bzw. nicht gepatchte Exploits aus
[4. AUSWIRKUNGEN] → Die KI verändert Datenbanktabellen (z. B. Bankleitzahlen) oder legt das System lahm
Mithilfe von Anweisungen in einfachem Englisch können böswillige KI-Agenten Notfall-Standardkonten (wie beispielsweise das SAP*-Kernel-Passwort) ausnutzen, großzügige „secinfo“-Zugriffs control enlisten des Gateways nutzen, um die Bankdaten von Anbietern direkt in Datenbanktabellen zu überschreiben, oder persistente Webshells platzieren, um das System herunterzufahren.
Sicherung der „ Control “-Ebene: Strategische Anforderungen an die Widerstandsfähigkeit von Unternehmen
Um künstliche Intelligenz in zentralen Unternehmensanwendungen abzusichern, sind eine robuste Zugriffsverwaltung, die Erkennung von Bedrohungen auf Anwendungsebene sowie eine kontinuierliche Code-Überprüfung erforderlich. Unternehmen müssen eine spezialisierte, über die gesamte „ control -Ebene“ hinweg reichende Transparenz über geschäftskritische Anwendungsumgebungen schaffen, um Berechtigungen zu überprüfen, autonome Workflows in einer Sandbox zu testen und den unbefugten Datenzugriff zu verhindern.
Um diese Sicherheitslücke zu schließen, müssen Sicherheitsteams spezielle Schutzmaßnahmen ergreifen, bevor neue KI-Funktionen in Betrieb genommen werden. Die befragten Führungskräfte aus dem Bereich Cybersicherheit nannten drei zentrale technische Voraussetzungen, die erforderlich sind, um in den nächsten 12 Monaten Vertrauen in KI-gesteuerte Unternehmensabläufe zu schaffen:
Die wichtigsten Anforderungen von Unternehmen zum Aufbau von Vertrauen in KI:
1. Robuste Kontrollmechanismen für die Zugriffsverwaltung (61,8 %)
2. Strenge Datenschutzbestimmungen (45,8 %)
3. Sandbox-Umgebungen / Digital-Twin-Umgebungen (36,8 %)
Empfohlener Aktionsplan für Sicherheitsverantwortliche
- Transparenz auf Anwendungsebene gewinnen: Implementieren Sie ein spezielles SAP-Schwachstellenmanagement mithilfe von Onapsis Assess, um Systemkonfigurationen, fehlerhafte Berechtigungen und nicht gepatchte Schwachstellen kontinuierlich zu bewerten, bevor KI-Agenten mit Produktionsdaten interagieren.
- Einsatz einer Echtzeit-Bedrohungserkennung: Integrieren Sie die SAP-Echtzeit-Bedrohungserkennung in Ihren bestehenden SOC-Workflow. Durch den Einsatz von Onapsis „ Defend “ wird eine kontinuierliche Überwachung auf Anwendungsebene ermöglicht, wobei Zero-Day- threat intelligence en und Bewertungen von Anomalien im Nutzerverhalten direkt in Unternehmens-SIEMs wie Splunk oder Microsoft Sentinel eingespeist werden.
- Automatisierung der Code-Prüfung und DevSecOps: Richten Sie eine automatisierte Prüfung für den gesamten benutzerdefinierten Code und alle Transporte ein, die in die Produktion gelangen. Durch den Einsatz von Onapsis Control werden automatisierte SAP-Code-Tests in ABAP-, SAP BTP- und UI5-Umgebungen durchgeführt, wodurch durch KI generierte Codefehler bereits vor der Bereitstellung erkannt werden.
- Nutzen Sie spezialisierte „ Threat Research “: Seien Sie Angriffen in Maschinen-Geschwindigkeit immer einen Schritt voraus, indem Sie Ihre Sicherheitsstrategie auf Erkenntnisse aus Onapsis Research Labs. Wie aus den Danksagungen an die Sicherheitsforscher von SAP hervorgeht, sind fundierte Erkenntnisse auf Anwendungsebene unerlässlich für den Schutz kritischer Geschäftsprozesse.
Vergleichen Sie Ihre Sicherheitslage mit anderen
Die Sicherheitsrisiken in zentralen ERP-Umgebungen sind dokumentiert, messbar und werden gezielt angegangen. Laden Sie den vollständigen Bericht „State of AI, Security and ERP“ herunter, um Ihr Unternehmen mit 204 anderen Unternehmen der Branche zu vergleichen und die kritischen Lücken in der Absicherung Ihrer geschäftskritischen Anwendungen zu priorisieren.
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