CrowdStrike bei GHY 2026, KI absichern mit der Falcon-Plattform
KI absichern mit CrowdStrike, die Falcon-Plattform gegen Shadow AI
KI-Nutzung entsteht heute im Browser, in SaaS-Tools, in der Cloud und auf selbst trainierten LLMs, und genau dort greifen Angreifer über Prompt Injection an, während Mitarbeitende ungewollt personenbezogene Daten in Chatbots kopieren. CrowdStrike sichert diese vier Ebenen, Endpoint, Cloud, SaaS und Workloads, mit einem einzigen EDR-Agenten ab: erst Sichtbarkeit, dann Governance-Policies, dann AI Detection & Response. René Golembewski (CrowdStrike) und Stefan Leniger (SECUNITY) zeigen den Weg vom Frontier-AI-Risiko bis zum Assessment auf der Falcon-Oberfläche.
CrowdStrike sichert KI-Nutzung über Endpoint, Cloud, SaaS und Workloads mit einer Cloud-nativen Plattform ab: von der Sichtbarkeit, welche Nutzer welche KI-Tools, Agenten und Modelle verwenden, über Governance-Policies (blocken, alarmieren, redacten) bis zu AI Detection & Response gegen Prompt Injection und Data Leakage. René Golembewski (Solution Architect und Teamlead bei CrowdStrike) erklärt Frontier AI, das Mythos LLM, Project Glasswing und den Agentic SOC; Stefan Leniger (Geschäftsführer der SECUNITY) stellt das Assessment auf der Falcon-Oberfläche vor, das in wenigen Stunden Erkennung, Analyse und Vergleich liefert.
Frontier AI und das Mythos LLM: Exploits in unter zehn Stunden
Das Mythos LLM findet in bisher unbekanntem Quellcode Sicherheitslücken und baut daraus direkt ausführbare Exploits. Frontier AI bezeichnet die Gesamtheit dieser neuen Modelle mehrerer Anbieter. Weil die Zeit von der entdeckten Schwachstelle bis zum fertigen Exploit mittlerweile unter einen Tag, im gezeigten Chart auf rund zehn Stunden, gefallen ist, muss die Verteidigung in kürzester Zeit reagieren. Über Project Glasswing erhält CrowdStrike früh Zugang zu noch nicht öffentlichen Modellen und kann diesen Frontier-AI-Service über Partner anbieten.
Shadow AI in Zahlen: 25 %, 61 %, 62 %
25 % aller Mitarbeitenden haben KI bereits genutzt, ohne dass ihr Arbeitgeber davon wusste. 61 % aller Organisationen hätten gerne AI Governance Policies, können deren Umsetzung aber technisch nicht gewährleisten, und 62 % haben bereits darüber nachgedacht, ihre Geschäftsprozesse mit KI zu verbessern. Weil die KI-Einführung meist „Hals über Kopf“ passiert, entsteht ein Kontrollverlust, den Unternehmen zunächst methodisch mit Sichtbarkeit adressieren müssen.
Sichtbarkeit vor Governance vor Response
Wie bei jedem CrowdStrike-Modul beginnt die Absicherung mit Visibility: Die Plattform zeigt, wo KI genutzt wird, welche Benutzer sie verwenden, welche Tools und Agenten im Einsatz sind und welche Modelle die Daten am Ende verarbeiten. Ohne diese Sichtbarkeit kann ein Kunde keine fundierten Entscheidungen treffen, analog zum Vulnerability- und Patch-Management. Erst auf dieser Datenbasis folgen Governance-Entscheidungen und schließlich die Response.
Governance-Policies: erlauben, blocken, alarmieren, redacten
Auf Basis der Sichtbarkeit lässt sich pro Tool entscheiden: ChatGPT blocken, aber Gemini aus der Google Productivity Suite erlauben. Kopiert ein HR-Mitarbeiter im großen Stil Kontonumern, Gehaltszettel oder Sozialversicherungsnummern in eine KI-Webseite, entsteht ein massives Data-Leakage-Problem, die Plattform kann solche personenbezogenen Daten blocken oder redacten (neutralisieren). Überwacht werden sowohl die Eingabe (Prompt) als auch die Ausgabe der KI, mit den Optionen alarmieren, aufzeichnen, blocken oder redacten.
Ein EDR-Agent für Endpoint, Cloud, SaaS und Workloads
Der Großteil der KI-Nutzung läuft im Browser; statt eines separaten Browser-Plugins nutzt CrowdStrike den vorhandenen EDR-Sensor auf dem Endpoint und aktiviert die KI-Absicherung als Feature des Single Agent. In der Cloud bindet sich die Plattform an APIs, an das Model Context Protocol (MCP Server) und an AI Gateways an, um Logdaten und Datenflüsse zwischen Datenbasis, LLM und KI-Agent zu sehen. In SaaS-Diensten wie der G Suite oder Salesforce werden die eingebetteten Pop-up-Agenten abgesichert; klassische Workloads, ob VM beim Hyperscaler oder im lokalen Rechenzentrum, deckt derselbe Agent ab.
AI Detection & Response: Prompt Injection und Data Leakage am AI Layer
Mit KI entsteht ein neuer AI Layer oberhalb des Application Layers, im Kern ein Layer-8-Problem: Wird ein User etwa durch eine E-Mail mit weißer Schrift auf weißem Hintergrund dazu gebracht, deren Inhalt eins zu eins in einen KI-Agenten zu kopieren, kann eine Prompt Injection Attack ausgelöst werden. AI Detection & Response überwacht die Nutzung dieser Systeme, identifiziert Prompt Injection und alarmiert, und fängt auch unbeabsichtigtes Data Leakage ab, bevor Informationen aus dem Unternehmen abfließen.
Cloud-native EU1-Cloud in Frankfurt und Assessment mit SECUNITY
Die Falcon-Plattform läuft nicht On-Premise, sondern Cloud-native aus der EU1-Cloud in Frankfurt; über Agenten und Schnittstellen sichert sie dennoch On-Prem-Systeme ab. SECUNITY, Dienstleistungspartner der SoftwareOne, macht das im Assessment anfassbar: Im Bereich Detection & Response wird die Falcon-Oberfläche in wenigen Stunden installiert, die ersten Events werden gemeinsam ausgewertet und entlang Erkennung, Analyse und Vergleich besprochen. Die Falcon-Plattform bleibt dabei typenoffen und herstelleroffen und lässt sich modular einsetzen.
Wie sichert CrowdStrike die Nutzung von KI-Tools im Unternehmen ab?
In drei Schritten über Endpoint, Cloud, SaaS und Workloads: Zuerst schafft die Falcon-Plattform Sichtbarkeit, welche Nutzer welche KI-Tools, Agenten und Modelle verwenden. Danach setzen Governance-Policies fest, was erlaubt, geblockt, alarmiert oder redacted wird. Schließlich überwacht AI Detection & Response die Nutzung und identifiziert Prompt Injection Attacks und Data Leakage.
Was sind Frontier AI, das Mythos LLM und Project Glasswing?
Frontier AI ist die Gesamtheit neuer Modelle mehrerer Anbieter; das Mythos LLM findet in unbekanntem Quellcode Sicherheitslücken und baut daraus in unter zehn Stunden ausführbare Exploits. Project Glasswing gibt CrowdStrike früh Zugang zu diesen noch nicht öffentlichen Modellen, sodass der Frontier-AI-Service über die Partnerlandschaft angeboten werden kann.
Wie erkennt CrowdStrike Shadow AI und verhindert Data Leakage?
Weil 25 % der Mitarbeitenden KI ohne Wissen des Arbeitgebers nutzen und 61 % der Organisationen ihre AI Governance Policies technisch nicht durchsetzen, macht die Plattform die tatsächliche KI-Nutzung sichtbar. Kopiert jemand personenbezogene Daten wie Kontonummern oder Sozialversicherungsnummern in eine KI-Webseite, kann CrowdStrike diese in Eingabe und Ausgabe blocken oder redacten.
Braucht man die komplette Falcon-Plattform oder reicht ein EDR?
Mit dem CrowdStrike-EDR ist das Onboarding am einfachsten, weil der vorhandene Sensor die KI-Daten auf dem Endpoint liefert und kein separates Browser-Plugin nötig ist. CrowdStrike kann aber auch jedes andere EDR als Datenquelle nutzen; dann wird zum Beispiel ein Browser-Plugin installiert, um an die Daten zu kommen. Die Funktionen der Falcon-Plattform sind modular und herstelleroffen einsetzbar.
Läuft CrowdStrike On-Premise oder in der Cloud (EU1-Cloud)?
Die Plattform selbst läuft nicht On-Premise, sondern Cloud-native aus der EU1-Cloud, dem lokalen Data Center in Frankfurt. Über Agenten und Schnittstellen sichert CrowdStrike dennoch On-Prem-Systeme ab; das Modell entspricht einem Cloud-Service wie SaaS.
1. Einordnung der CrowdStrike Session
Die Session eröffnet mit der Frage, wie Unternehmen künstliche Intelligenz absichern können. CrowdStrike positioniert sich dabei nicht nur als Technologieanbieter, sondern als Bestandteil eines Partnerökosystems aus Herstellern, Dienstleistern und Beratungsunternehmen. Die Zusammenarbeit zwischen CrowdStrike, SECUNITY und SoftwareOne wird als Beispiel für diesen Ansatz vorgestellt.
Der Vortrag konzentriert sich auf aktuelle Bedrohungen, neue Risiken durch KI und Maßnahmen zur Absicherung von KI-Nutzung innerhalb von Unternehmen.
2. Die aktuelle Bedrohungslandschaft aus Sicht von CrowdStrike
CrowdStrike beschreibt seinen Blick auf die globale Bedrohungslage als Folge der Auswertung realer Sicherheitsereignisse bei Tausenden Kunden weltweit. Die daraus gewonnenen Informationen fließen kontinuierlich in Threat Intelligence und Sicherheitsfunktionen ein.
Die Session betont, dass moderne Bedrohungen zunehmend durch künstliche Intelligenz beeinflusst werden. Dadurch entstehen neue Herausforderungen für Security Operations Teams und Incident Response Prozesse.
3. Frontier AI verändert die Spielregeln
Frontier AI bezeichnet besonders leistungsfähige KI-Modelle an der aktuellen technischen Leistungsgrenze. Im Vortrag wird mit Claude Mythos Preview ein Modell beschrieben, das unbekannten Quellcode analysieren, Schwachstellen identifizieren und potenziell verwertbare Angriffsmöglichkeiten ableiten kann.
Dadurch verkürzt sich die Zeit zwischen der Entdeckung einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung erheblich. Unternehmen müssen ihre Sicherheitsprozesse beschleunigen, um auf diese Entwicklung reagieren zu können.
4. Project Glasswing und der Zugriff auf neue KI-Modelle
Im Rahmen von Project Glasswing erhalten Gründungspartner und weitere ausgewählte Organisationen frühzeitigen Zugang zu Claude Mythos Preview. Das unveröffentlichte Frontier-Modell von Anthropic wird für defensive Sicherheitsarbeit eingesetzt, insbesondere zur Untersuchung und Absicherung kritischer Software.
Das Ziel besteht darin, Unternehmen besser auf kommende Angriffsformen vorzubereiten und neue Sicherheitsverfahren vorab zu evaluieren.
5. Agentic SOC: KI für Security Operations
Ein weiterer Schwerpunkt ist das Konzept des Agentic Security Operations Center. CrowdStrike beschreibt den Einsatz spezialisierter KI-Agenten für einzelne Sicherheitsaufgaben. Im Gegensatz zu allgemeinen Large Language Models übernehmen diese Agenten hochspezialisierte Funktionen innerhalb von SOC-Prozessen.
Die KI-Agenten analysieren beispielsweise Kommandozeilen, Sicherheitsereignisse oder Workflows und automatisieren Routinetätigkeiten. Dadurch sollen Incident-Response-Prozesse beschleunigt und Security-Teams entlastet werden.
6. Die rasante Verbreitung von KI
Ein zentrales Argument der Session ist die Geschwindigkeit, mit der KI in Unternehmen eingeführt wird. Die Präsentation vergleicht die Verbreitung von ChatGPT mit der Verbreitung des Internets und verweist darauf, dass Millionen Menschen innerhalb kürzester Zeit begonnen haben, KI-Systeme produktiv einzusetzen.
Für Sicherheitsverantwortliche bedeutet dies, dass Governance-, Compliance- und Sicherheitsmaßnahmen deutlich schneller etabliert werden müssen als bei früheren Technologieeinführungen.
7. Shadow AI und fehlende Governance
Viele Mitarbeitende nutzen KI-Werkzeuge ohne formale Freigabe oder definierte Unternehmensrichtlinien. Die Session beschreibt dies als Governance-Problem, weil Sicherheitsverantwortliche häufig nicht wissen, welche Modelle, Agenten und Dienste tatsächlich verwendet werden.
Unternehmen benötigen daher Transparenz über eingesetzte KI-Dienste sowie Möglichkeiten, deren Nutzung kontrolliert zu steuern.
8. Visibility als Grundlage von AI Security
CrowdStrike verfolgt einen Ansatz, der zunächst vollständige Sichtbarkeit in die KI-Nutzung eines Unternehmens schaffen soll. Die Plattform erfasst, welche Anwendungen, Modelle und KI-Dienste verwendet werden und welche Benutzenden auf diese Systeme zugreifen.
Erst auf Basis dieser Transparenz können fundierte Sicherheitsentscheidungen getroffen werden. Visibility wird deshalb als erste Voraussetzung jeder KI-Sicherheitsstrategie beschrieben.
9. Governance, Policies und Zugriffskontrolle
Nach der Erfassung der KI-Nutzung erfolgt die Definition von Richtlinien. Unternehmen können festlegen, welche KI-Dienste verwendet werden dürfen und welche blockiert werden sollen. Gleichzeitig lassen sich Vorgaben zu sensiblen Daten und zulässigen Anwendungsfällen definieren.
Die Plattform ermöglicht sowohl reine Überwachung als auch aktive Blockierung oder Einschränkung bestimmter Nutzungsformen.
10. Data Leakage Prevention und Datenschutz
Ein wichtiger Anwendungsfall betrifft den Schutz sensibler Unternehmensdaten. Die Session beschreibt Szenarien, in denen Mitarbeitende unbeabsichtigt personenbezogene Daten, Finanzdaten oder vertrauliche Informationen in öffentliche KI-Dienste eingeben.
CrowdStrike setzt hier auf Mechanismen zur Data Leakage Prevention. Inhalte können erkannt, überwacht, blockiert oder verändert werden, bevor sie externe KI-Dienste erreichen.
11. Prompt Injection als neue Angriffskategorie
Die Präsentation widmet sich ausführlich Prompt Injection Attacks. Dabei versuchen Angreifer, KI-Systeme durch versteckte Anweisungen zu manipulieren. Ein Beispiel sind unsichtbare Textelemente in E-Mails oder Dokumenten, die von einer KI interpretiert werden, obwohl sie für Menschen nicht sichtbar sind.
Prompt Injection wird als neue Angriffsschicht beschrieben, die zusätzlich zu klassischen IT-Sicherheitsmaßnahmen berücksichtigt werden muss.
12. Wo KI-Sicherheit ansetzen muss
KI-Sicherheit beschränkt sich nicht auf einzelne Anwendungen. CrowdStrike beschreibt Schutzmaßnahmen auf Endpoint-, Cloud-, SaaS- und Infrastruktur-Ebene. Sicherheitsfunktionen müssen sowohl Endgeräte als auch Cloud-Dienste, KI-Plattformen, Agenten und Datenquellen überwachen können.
Dadurch entsteht ein ganzheitlicher Ansatz, der unterschiedliche KI-Szenarien innerhalb eines Unternehmens abdecken kann.
13. Browser, EDR und SaaS-Integrationen
Die Session erläutert verschiedene technische Integrationsmöglichkeiten. KI-Nutzung findet häufig im Browser statt, weshalb Browser-Telemetrie und Endpoint-Überwachung eine wichtige Rolle spielen. Gleichzeitig können Cloud-Anwendungen, SaaS-Dienste und KI-Plattformen direkt angebunden werden.
Dadurch lassen sich Sicherheitsrichtlinien zentral durchsetzen und Sicherheitsereignisse konsolidiert auswerten.
14. AI Detection and Response
Neben Governance und Kontrolle müssen Unternehmen auch aktive Sicherheitsereignisse erkennen können. AI Detection and Response konzentriert sich auf die Überwachung von KI-Nutzung, die Erkennung von Angriffen und die automatisierte Reaktion auf sicherheitsrelevante Vorfälle.
Hierzu zählen Prompt Injection Attacks, unerlaubte Datennutzung sowie verdächtige Aktivitäten innerhalb von KI-Umgebungen.
15. Assessment-Ansatz von SECUNITY
Im zweiten Teil der Session stellt Stefan Leniger einen Assessment-Ansatz vor, mit dem Unternehmen KI-Sicherheitsfunktionen praktisch testen können. Ziel ist es, Transparenz über Sicherheitsereignisse, Bedrohungen und Schutzmechanismen zu schaffen.
Unternehmen erhalten dadurch die Möglichkeit, Sicherheitsfunktionen und reale Anwendungsfälle kennenzulernen, bevor umfangreichere Implementierungsprojekte gestartet werden.
16. CrowdStrike als cloudnative Plattform
Abschließend wird erläutert, dass CrowdStrike selbst als cloudnative Plattform betrieben wird. Die Plattform läuft nicht On-Premises, unterstützt jedoch die Absicherung lokaler Systeme, Rechenzentren und Endgeräte. Für europäische Kunden verweist CrowdStrike auf die EU1-Cloud innerhalb Deutschlands.Gleichzeitig können auch bestehende EDR-Lösungen anderer Hersteller als Datenquelle eingebunden werden.