Ein Cyberangriff wirkt im Rückblick oft wie eine geradlinige technische Meisterleistung. In der Realität entsteht er meist aus einer Kette: öffentlich auffindbare Informationen, glaubwürdige Täuschung, gestohlene Identitäten, verwundbare Software, zu breite Berechtigungen, fehlende Sichtbarkeit und eine Reaktion, die zu spät beginnt. Künstliche Intelligenz kann viele Glieder dieser Kette beschleunigen. Sie kann Recherche verdichten, Nachrichten personalisieren, Code analysieren, Varianten erzeugen und große Datenmengen für Angreifer wie für Defender nutzbar machen. Daraus folgt jedoch nicht automatisch, dass jede Schwachstelle ausnutzbar, jeder Angriff autonom oder klassische Sicherheitsarbeit überholt wäre. Die letzte menschliche Sekunde zeigt das Gesamtbild. Das Buch führt durch zentrale Angriffsmethoden wie Social Engineering, Credential Theft, Pass-the-Hash und andere Active-Directory-Angriffe, Exploitation, Web- und API-Angriffe, Cloud-Fehlkonfigurationen, Malware, Ransomware, Datendiebstahl, Angriffe auf Operational Technology und Software Supply Chains. Öffentlich dokumentierte Fälle wie WannaCry, NotPetya, SolarWinds, Colonial Pipeline, Log4Shell, MOVEit, MGM Resorts, Change Healthcare, 3CX und XZ Utils zeigen, wie technische, organisatorische und menschliche Faktoren zusammenwirken. Ein eigener Teil untersucht KI auf der Angreiferseite: schnellere Aufklärung, skalierte Täuschung, Vulnerability Research, Exploit-Entwicklung, Malware-Variation, Deepfakes und agentische Abläufe. Das Buch trennt beobachtete Fähigkeiten von plausiblen Entwicklungen und von Behauptungen, für die öffentliche Belege noch nicht ausreichen. KI ist zugleich eine neue Angriffsoberfläche. Prompt Injection, manipulierte Trainings- oder Retrieval-Daten, unsichere Modell-Lieferketten, über-privilegierte Agents und der Abfluss vertraulicher Informationen verlangen eigene Kontrollen. Threat Modeling und Defense in Depth müssen diese Systeme einschließen, statt sie als isolierte Werkzeuge zu behandeln. Der entscheidende Gegenentwurf beginnt lange vor dem Incident: Secure Coding, Security Development Lifecycle, ISO/IEC 27034, Threat Modeling, starke Identitäten, sichere Standardkonfigurationen, kontrollierte Abhängigkeiten und getestete Wiederherstellung. Hinzu kommen moderne Erkennung, risikobasiertes Vulnerability Management, Incident Response sowie KI-gestützte Produkte für Analyse, Priorisierung und Automatisierung. Können Defender ohne KI noch bestehen? Aus Sicht des Autors lautet die sinnvolle Antwort weder pauschal ja noch pauschal nein. Gute Architektur und eingeübte Prozesse bleiben wirksam. Bei sehr großen Datenmengen, kurzen Reaktionsfenstern und automatisierten Gegnern kann der Verzicht auf KI-gestützte Unterstützung jedoch zu einem messbaren Nachteil werden. Auch dann ersetzt ein Modell weder Verantwortung noch belastbare Sicherheitsgrundlagen. Das Buch richtet sich an Security Architects, Entwicklerinnen und Entwickler, CISOs, Risk Officers, IT-Verantwortliche und alle, die zwischen Schlagzeilen, Herstellerangaben und realen Vorfällen eine begründete eigene Position entwickeln wollen.
