Forscher warnen vor neuem KI-System: Deepfakes in Echtzeit und die Verschärfung von Sicherheitsrisiken

Bedrohungspotenzial: Deepfakes in Echtzeit als Gamechanger für Cyberangriffe

Mit Blick auf den heutigen Stand der Deepfake-Technologie zeichnet sich ein dramatischer Wandel ab. Systeme wie die jüngst auf der RSA Conference 2025 vorgestellte X-PHY-Lösung demonstrieren, dass Künstliche Intelligenz mittlerweile so weit fortgeschritten ist, dass Deepfakes in Echtzeit generiert und erkannt werden können. Was vor Kurzem noch als technische Spielerei galt, wird heute als akutes Hacker-Tool bezeichnet: Mit minimalem Know-how lassen sich hyperrealistische Video-, Audio- und Bildmanipulationen erschaffen, die Identitäten fälschen und gezielt für Betrug oder Desinformation genutzt werden können.

Eintrittsbarrieren sind rapide gesunken: Open-Source-Plattformen wie DeepFaceLab verlangen nur Basiskenntnisse, sodass diese Technologie inzwischen skalierbar und für Laien anwendbar ist. Unternehmen wie X-PHY positionieren sich nun mit Tools wie dem „Deepfake Detector“, der Medieninhalte lokal – also direkt auf dem Gerät und ohne Cloud-Anbindung – prüfen kann. Das schützt sowohl Privatsphäre als auch die Integrität sensibler Kommunikationskanäle, beispielsweise bei vertraulichen Video-Calls. X-PHY demonstriert, wie die KI gezielt multimodale Analysen, lokale Verarbeitung und einen Zero-Trust-Ansatz vereint, um betrügerische Inhalte zu entlarven (IT-Daily).

Neue Erkenntnisse: Skalierbarkeit und Automatisierung verschärfen die Lage

• Deepfakes werden zunehmend als automatisierte Werkzeuge für Cyberangriffe genutzt und sind kein Nischenproblem mehr. Laut Marco Eggerling (Check Point, Global CISO) setzen Hacker autonome Live-Agenten ein, die selbstständig Gespräche führen und Avatare steuern. Das macht Identitätsdiebstahl und Social Engineering ohne wirkliche Grenzen möglich, da herkömmliche Sicherheitsmechanismen versagen (Datensicherheit.de).
• Technologische Fortschritte bei Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) sowie Gated Recurrent Units (GRUs) erlauben selbst subtile Manipulationen zu erkennen – etwa minimale Synchronisations- oder Texturfehler auf Bildebene. Besonders relevant ist dabei die Echtzeit-Analyse, die es ermöglicht, Angriffe im Moment des Geschehens zu stoppen.
• Die Verteidigungsstrategien verschieben sich: Statt rückwirkender Überprüfung müssen Unternehmen und Regierungen proaktiv Multi-Layer-Security, Zero-Trust-Architekturen und KI-basierte Echtzeit-Erkennungstools implementieren. Nach aktuellen Schätzungen haben bisher weniger als fünf Prozent aller Unternehmen funktionierende Lösungen am Start.

Beispielhafte Angriffe, Unternehmensreaktionen und Marktdynamik

Cyberkriminelle nutzen Deepfake-Attacken zunehmend für gezielte Angriffe auf Geschäftsführung, Finanzabteilungen und auch im politischen Kontext. Ein aktueller Fall: Ein CEO wurde in einer Live-Videokonferenz durch eine KI-Avatar-Kopie simuliert; daraufhin erfolgte ein Überweisungsbetrug in Millionenhöhe. Unternehmen reagieren unter anderem mit dem Ausbau ihrer IT-Security-Budgets, der Implementierung von Echtzeit-Erkennung sowie biometrischen Analyseverfahren.

Branchen wie IT-Sicherheit, Cloud-Infrastruktur und spezialisierte Softwarehersteller (beispielsweise CrowdStrike, Palo Alto Networks, Darktrace) profitieren besonders. Die Nachfrage nach intelligenten Detection-Tools und neuen Sicherheitsfeatures wird als Wachstumstreiber für deren Aktien betrachtet. Demgegenüber stehen Anbieter von Social Media, digitalen Identitätslösungen und Online-Kommunikationsplattformen vor einem erhöhten Reputations- und Investitionsrisiko – hier könnte es nach regulatorischen Interventionen zu kurzfristigen Kursverlusten kommen.

Wirtschaftliche und gesellschaftliche Auswirkungen

• Vorteile:
  • Sicherung vertraulicher Kommunikation und Identitäten durch fortschrittliche Erkennungssysteme
  • Wachstum und Innovationsschub für Tech-Unternehmen mit KI-Sicherheitskompetenz
  • Potenzial für neue hochspezialisierte Dienstleistungen im Bereich Compliance und Datenschutz
• Nachteile:
  • Steigende Kosten für IT-Sicherheit & notwendige Weiterbildungen der Mitarbeiter
  • Gefahr für das Vertrauen in digitale Prozesse und Institutionen – mit Folgen für Demokratie und Wirtschaft
  • Marktverschiebungen durch Regulierungsdruck – besonders bei Kommunikations-, Finanz- und Medienunternehmen

Empfehlungen: Welche Aktien jetzt kaufen, halten oder verkaufen?

• Kaufen: Aktien von spezialisierten Cybersecurity-Firmen wie CrowdStrike, Palo Alto Networks, aber auch innovativen KI-Sicherheitsanbietern wie X-PHY (soweit börsennotiert).
• Halten: Tech-Konzerne mit umfassender KI-Investmentstrategie und starker eigener Security-Abteilung (z.B. Microsoft, IBM, Google/Alphabet), da deren Rolle im Sektor gestärkt wird.
• Verkaufen: Anbieter digitaler Identitätsdienste und Social-Media-Unternehmen mit mangelhafter Datensicherheitsstrategie sowie Financial-Service-Provider, die ihren Schutz nicht rechtzeitig ausbauen konnten.

Ausblick: Wie entwickelt sich die Deepfake-Sicherheitsdebatte?

Für die Zukunft zeichnen sich zwei Trends ab: Erstens wird die Deepfake-Erkennung zur Pflicht für Unternehmen sämtlicher Branchen – und eine Kernkompetenz, ohne die Fortbestand und Vertrauen riskieren. Zweitens darf mit steigendem regulatorischem Druck und internationalen Standards gerechnet werden, die den Einsatz und die Erkennung von synthetischen Medien kontrollieren. Je besser die Verteidigungsmaßnahmen, desto eher können neue Geschäftsmodelle entstehen – etwa in digitaler Forensik und Compliance.

Wer schon jetzt gezielt in Cybersecurity und KI-basierte Sicherheitslösungen investiert, rüstet sich nicht nur für kommende Bedrohungen – sondern profitiert in einem wachsenden und zukunftsträchtigen Markt. Die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung wird jedoch dafür sorgen, dass Anpassungsdruck, regulatorische Dynamik und volatile Marktbewegungen anhalten. Anleger sollten auf Marktbeobachtung und frühzeitige Diversifikation setzen.