Studie
TrendAI-Studie: So nutzen China, Russland, Nordkorea und Iran KI für Cyberangriffe
Wie staatliche APT-Gruppen ihre Angriffsmethoden automatisieren
Künstliche Intelligenz verändert die Spielregeln staatlicher Cyberoperationen – und macht selbst bekannte Angriffsmethoden gefährlicher. Während China auf ein eigenes KI-Ökosystem setzt, nutzen Russland, Nordkorea und Iran unterschiedliche Wege, um ihre Spionage- und Angriffsfähigkeiten auszubauen. Eine neue TrendAI-Studie zeigt, dass nicht unbedingt die leistungsfähigsten KI-Modelle über den Erfolg entscheiden, sondern der Zugang zu ihnen und die Fähigkeit, sie in bestehende Angriffsketten zu integrieren.
Die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz durch staatlich unterstützte Hackergruppen stellt Sicherheitsverantwortliche vor neue Herausforderungen. KI beschleunigt die Aufklärung potenzieller Ziele, erleichtert die Entwicklung und Anpassung von Schadsoftware und ermöglicht eine weitreichende Automatisierung von Cyberangriffen. Gleichzeitig entstehen neue Abhängigkeiten – oder strategische Vorteile, wenn Staaten auf eigene KI-Infrastrukturen zurückgreifen können.
Die aktuelle TrendAI-Studie „AI Statecraft and Cyberthreats in 2026 – How National AI Ecosystems Shape APT AI Adoption “ untersucht, wie staatliche Advanced Persistent Threats (APTs) aus China, Russland, Nordkorea und Iran KI-Technologien für ihre Operationen einsetzen.
Dabei wird deutlich: Die vier Staaten verfolgen unterschiedliche Strategien, die eng mit ihren technologischen Möglichkeiten, wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und verfügbaren KI-Ökosystemen zusammenhängen.
Für Unternehmen und Sicherheitsbehörden hat diese Entwicklung erhebliche Konsequenzen. Denn je stärker Angreifer auf lokal betriebene oder nationale KI-Modelle zurückgreifen, desto schwieriger wird es, ihre Aktivitäten anhand der Nutzung kommerzieller KI-Plattformen nachzuvollziehen.
Russland: KI als Beschleuniger bestehender Angriffsmethoden
Russische APT-Gruppen verfolgen laut TrendAI einen pragmatischen Ansatz. Anstatt ausschließlich auf eigene KI-Technologien zu setzen, integrieren sie verfügbare Modelle gezielt in bestehende Cyberoperationen.
Dabei kommt KI in zahlreichen Phasen eines Angriffs zum Einsatz: von der Reconnaissance über Social Engineering und Malware-Entwicklung bis hin zur Verschleierung von Schadcode und Aktivitäten nach einer erfolgreichen Kompromittierung. Wie weit diese Integration bereits reicht, zeigt die von TrendAI untersuchte Kampagne GTG-20006, die mit der russischen Gruppe Earth Koshchei in Verbindung gebracht wird. Mehr als 20 Organisationen, insbesondere in der Ukraine und Europa, waren betroffen. Zu den Zielen gehörten Regierungsstellen, diplomatische Einrichtungen, Verteidigungsorganisationen sowie Unternehmen und Zulieferer der Drohnenindustrie.
Besonders bemerkenswert ist der Einsatz von KI-Agenten zur automatisierten Anpassung von Malware. Wurde Schadsoftware erkannt, konnten die Agenten den Code eigenständig verändern und erneut erzeugen, bis die Erkennung umgangen wurde. Damit verändert KI nicht nur die Geschwindigkeit der Malware-Entwicklung. Sie verkürzt auch die Zeit zwischen einer erfolgreichen Abwehrmaßnahme und dem nächsten Angriffsversuch.
Ein weiteres Beispiel ist die Malware LAMEHUG. Sie nutzte das chinesische Modell Qwen2.5-Coder über die Hugging-Face-API, um während laufender Operationen dynamisch Windows-Befehle zu generieren. Der Fall verdeutlicht, dass russische Akteure nicht zwangsläufig auf westliche Spitzenmodelle angewiesen sind, um KI operativ einzusetzen.
China: Eigene KI-Modelle schaffen strategische Unabhängigkeit
China verfügt unter den vier untersuchten Staaten über das am weitesten entwickelte nationale KI-Ökosystem. Mit Modellen wie Qwen, DeepSeek, GLM und MiniMax stehen leistungsfähige Alternativen zu westlichen Angeboten bereit. Dieser technologische Unterbau verschafft chinesischen Akteuren einen entscheidenden Handlungsspielraum. Sie können KI-gestützte Cyberoperationen auch dann fortsetzen, wenn einzelne ausländische Dienste nicht verfügbar sind oder den Zugang beschränken.
TrendAI dokumentiert mehrere Fälle, in denen China-nahe Gruppen KI zur Schwachstellenforschung, Anpassung von Exploits, Malware-Entwicklung und Unterstützung von Aktivitäten nach einer Kompromittierung einsetzen. Wie flexibel die Akteure dabei vorgehen, zeigt ein besonders aufschlussreicher Fall: Während einer laufenden Operation wechselte ein Angreifer vom westlichen Modell Claude Opus 4.6 auf Xiaomis MiMo-V2.5-Pro, nachdem Schwierigkeiten mit dem ursprünglichen Modell aufgetreten waren.
Für die Cyberabwehr entsteht dadurch ein grundsätzliches Problem. Werden Angriffe über kommerzielle KI-Dienste abgewickelt, können deren Betreiber unter Umständen missbräuchliche Aktivitäten erkennen und unterbinden. Bei nationalen oder selbst betriebenen Modellen entfallen diese zusätzlichen Kontrollmöglichkeiten weitgehend. Chinas KI-Strategie schafft damit nicht nur neue offensive Fähigkeiten, sondern reduziert zugleich die Abhängigkeit von ausländischen Technologieanbietern.
Nordkorea: KI unterstützt Identitätstäuschung und Infiltration
Nordkorea verfolgt einen besonders vielschichtigen Ansatz. Das Land kombiniert den Zugriff auf ausländische KI-Dienste mit lokal betriebenen Sprachmodellen und einem international organisierten Netzwerk von IT-Arbeitskräften. Ein wesentliches Einsatzgebiet ist die Täuschung digitaler Identitäten.
KI-generierte Lebensläufe, manipulierte Bewerbungsunterlagen, Face-Swaps und KI-unterstützte Vorstellungsgespräche erleichtern es nordkoreanischen Akteuren, unter falscher Identität Beschäftigungsverhältnisse bei ausländischen Unternehmen anzubahnen. Hinter diesen Aktivitäten steht das sogenannte IT-Worker-Modell, das weit über gewöhnlichen Bewerbungsbetrug hinausgeht. Gelingt es den Akteuren, eine Position innerhalb eines Unternehmens zu erhalten, können sie potenziell auf interne Systeme, Quellcode, vertrauliche Informationen und proprietäre Technologien zugreifen.
Damit verschmelzen klassische Spionage, Social Engineering und KI-gestützte Identitätsmanipulation zu einem Angriffsmodell, das herkömmliche Sicherheitskontrollen teilweise umgeht. Zusätzlich nutzt Nordkorea lokal betriebene LLM-Umgebungen. Dadurch können bestimmte Aktivitäten außerhalb der Überwachungs- und Missbrauchserkennungsmöglichkeiten kommerzieller KI-Anbieter stattfinden. Für Unternehmen wird damit die Frage immer wichtiger, ob ihre Identitätsprüfungen und Einstellungsprozesse auch gegen KI-gestützte Täuschung ausreichend geschützt sind.
Iran: Kommerzielle KI erweitert Cyber- und Spionagefähigkeiten
Iranische Akteure setzen laut der Untersuchung vor allem auf kommerziell verfügbare KI-Modelle. Diese ermöglichen es ihnen, bestehende Fähigkeiten vergleichsweise schnell und ohne umfangreiche eigene KI-Infrastruktur auszubauen. So nutzte die mit Iran in Verbindung gebrachte Gruppe APT42 Googles Gemini unter anderem für Reconnaissance, gezieltes Social Engineering, die Entwicklung und Fehlerbehebung von Werkzeugen sowie die Erforschung möglicher Exploits.
Besonders relevant ist der Einsatz von KI im Umfeld industrieller Steuerungssysteme.
Die Gruppe CyberAv3ngers verwendete ChatGPT zur Informationsbeschaffung über Industrial Control Systems (ICS) und Technologien wie speicherprogrammierbare Steuerungen (PLCs) und das Kommunikationsprotokoll Modbus. Damit reicht das dokumentierte Interesse an KI-Unterstützung über klassische IT-Angriffe hinaus bis in den Bereich der Operational Technology (OT).
Eine weitere Facette zeigt die Operation Storm-2035. Hier nutzte ein mit Iran in Verbindung stehender Akteur ChatGPT, um politische Inhalte zu erstellen, zu übersetzen und für unterschiedliche Zielgruppen aufzubereiten. Die Beispiele verdeutlichen, wie vielseitig sich kommerzielle KI-Technologien für Cyberoperationen, Spionage und Einflussaktivitäten einsetzen lassen.
Die eigentliche Gefahr: KI macht Angriffe schneller und anpassungsfähiger
Die Untersuchung macht deutlich, dass sich die Bedrohung durch staatliche Cyberakteure nicht allein an der Leistungsfähigkeit der verwendeten KI-Modelle bemessen lässt. Entscheidend ist vielmehr, wie umfassend künstliche Intelligenz in operative Abläufe integriert wird.
Ein Angreifer benötigt kein eigenes Frontier-Modell, wenn bereits verfügbare Systeme ausreichen, um Informationen schneller auszuwerten, Schadsoftware anzupassen oder Social-Engineering-Kampagnen in größerem Umfang durchzuführen. Besonders problematisch wird diese Entwicklung, wenn KI-Agenten zunehmend eigenständig innerhalb einer Angriffskette handeln.
Was bislang mehrere manuelle Arbeitsschritte erforderte, lässt sich teilweise automatisieren. Angreifer können dadurch schneller auf veränderte Sicherheitsbedingungen reagieren und ihre Vorgehensweise dynamisch anpassen. Für Verteidiger bedeutet das einen wachsenden Zeitdruck. Die Geschwindigkeit, mit der Angriffe erkannt, bewertet und abgewehrt werden müssen, nimmt weiter zu.
Cyberabwehr muss Verhalten erkennen – nicht das verwendete KI-Modell
Die zunehmende Vielfalt der KI-Zugangswege erschwert auch die Erkennung und Zuordnung staatlicher Cyberoperationen. Solange Angreifer kommerzielle KI-Plattformen verwenden, können Hinweise auf verdächtige Nutzung entstehen. Bei lokal oder national betriebenen Modellen fehlen entsprechende externe Datenquellen möglicherweise vollständig.
Hinzu kommt, dass KI-generierter Schadcode traditionelle Analysemethoden zunehmend herausfordert. Programmierstil und bestimmte charakteristische Codemuster verlieren als Hinweise auf einzelne Angreifergruppen an Aussagekraft.
TrendAI empfiehlt deshalb, den Fokus stärker auf das tatsächliche Angriffsverhalten zu richten.
Dazu gehören insbesondere ungewöhnlich schnelle oder wiederholte Enumeration von Systemen, automatisierte Werkzeugaufrufe, maschinell getaktete Aktionen sowie auffällige Zugriffe auf Zugangsdaten und Bewegungen innerhalb kompromittierter Netzwerke. Auch bei der Attribution gewinnen Infrastruktur, Zielauswahl, verwendete Zugangswege und das Verhalten während einer Kampagne gegenüber einzelnen Merkmalen des Schadcodes an Bedeutung.
Feike Hacquebord, Principal Threat Researcher bei TrendAI und Mitautor der Studie, bringt die Entwicklung auf den Punkt: „Die wichtige Veränderung besteht darin, dass staatlich unterstützte Angreifer nicht die fortschrittlichsten KI-Modelle besitzen müssen, um von ihnen zu profitieren.“
Entscheidend sei der Zugang. Schon heute werde KI eingesetzt, um Aufklärung, Social Engineering, Malware-Entwicklung und Aktivitäten nach einer Kompromittierung zu beschleunigen. Verteidiger müssten daher vor allem auf die zusätzliche Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Automatisierung achten, die KI bekannten Angriffstechniken verleiht.
Fazit: Die nächste Eskalationsstufe entsteht durch Automatisierung
Die TrendAI-Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz längst Bestandteil staatlich unterstützter Cyberoperationen ist. Während China durch seine nationale KI-Infrastruktur technologische Unabhängigkeit gewinnt, setzen Russland, Nordkorea und Iran auf unterschiedliche Kombinationen verfügbarer Modelle und Zugangswege. Die zentrale Herausforderung für die Cyberabwehr liegt dabei weniger in völlig neuen Angriffsmethoden als in der zunehmenden Automatisierung bereits bekannter Techniken.
KI verwandelt etablierte Cyberangriffe in schnellere, flexiblere und potenziell skalierbare Operationen. Unternehmen müssen deshalb nicht nur ihre Erkennungsmechanismen verbessern, sondern vor allem ihre Reaktionsfähigkeit erhöhen. Denn wenn Angreifer ihre Werkzeuge in immer kürzeren Abständen anpassen können, wird Geschwindigkeit selbst zu einem entscheidenden Sicherheitsfaktor.
