Forscher weisen darauf hin, dass diese Systeme häufig veraltete Softwareversionen nutzen und bekannte Schwachstellen unbehandelt bleiben. Für Energieversorger bedeutet das: Sichtbarkeit vom Rechenzentrum bis zum Edge ist unverzichtbar. Nur wer ein vollständiges Inventar seiner Systeme kennt, kontinuierlich Schwachstellen bewertet und Bedrohungsdaten integriert, kann Angriffe abwehren und die Zeit bis zur Reaktion minimieren.
KI als Frühwarnsystem und Enabler
Die hybride Bedrohungslage verschärft sich zunehmend – auch durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Laut der TÜV Cybersecurity Studie 2025 vermuten mehr als die Hälfte der Unternehmen, bereits Ziel von KI-gestützten Angriffen geworden zu sein. Gleichzeitig setzen jedoch nur zehn Prozent selbst KI-Technologien zur Verteidigung ein, etwa zur Anomalie-Erkennung oder automatisierten Reaktion. Damit bleibt ein erhebliches Sicherheitsdefizit bestehen. Besonders relevant ist die Fähigkeit von KI, Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen, die für menschliche Analysten unsichtbar bleiben. Moderne Ansätze kombinieren klassische SOC-Überwachung mit Predictive Detection und Simulationen über Digitale Zwillinge.
Weitere Studien zeigen, dass KI in der Energiewirtschaft nicht nur zur Reaktion, sondern auch als Frühwarnmechanismus eingesetzt werden kann. Durch intelligente Risikoanalysen und Big-Data-gestützte Prognosen lassen sich Anomalien und sicherheitskritische Ereignisse im Stromnetz frühzeitig erkennen – ein entscheidender Schritt, um kritische Infrastrukturen resilienter gegen komplexe Angriffe und Störungen zu machen. Auch internationale Cyber-Agenturen wie CISA (USA) oder das NCSC (UK) setzen verstärkt auf KI-basierte Threat-Intelligence-Systeme, die Daten aus globalen Netzwerken bündeln.