Neue Studie: Wie staatliche APT-Akteure an leistungsfähige KI gelangen und sie für Cyberoperationen nutzen

Eine neue Studie von TrendAI zeigt, wie unterschiedlich staatliche APT-Akteure in China, Russland, Nordkorea und Iran leistungsfähige KI für Cyberoperationen nutzen. Die Strategien spiegeln wider, welche technischen und infrastrukturellen Möglichkeiten den Akteuren zur Verfügung stehen und wie sie den Zugang zu KI organisieren. Dabei geht es nicht allein um die verwendeten Modelle, sondern auch darum, wie unabhängig die Akteure von einzelnen Anbietern sind. Derzeit laufen die meisten beobachteten Fälle staatsnaher KI-Nutzung über kommerzielle Anbieter; setzen Staaten künftig stärker auf eigene Modelle, nimmt für Verteidiger die Sichtbarkeit ab.

Die Studie „AI Statecraft and Cyberthreats in 2026 – How National AI Ecosystems Shape APT AI Adoption“ beleuchtet die Unterschiede in China, Russland, Nordkorea und Iran im Detail. China kann auf ein breites nationales KI-Ökosystem zurückgreifen und dadurch auf alternative Modelle ausweichen. Russland nutzt verfügbare KI-Modelle pragmatisch als Kraftverstärker für bestehende Operationen. Nordkorea kombiniert ausländische KI-Dienste mit lokal betriebenen Modellen und Zugängen über im Ausland tätige IT-Arbeitskräfte. Iran setzt vor allem kommerzielle KI-Dienste ein. Für die Verteidigung ist diese Vielfalt relevant, weil sich daraus unterschiedliche Möglichkeiten ergeben, KI-gestützte Aktivitäten zu erkennen.

Russland: KI macht bestehende Angriffe schlagkräftiger 

• Russische APT-Akteure nutzen verfügbare Modelle, um bestehende Cyber- und Spionagefähigkeiten zu beschleunigen – unter anderem für Reconnaissance, Social Engineering, Malware-Entwicklung, Obfuskation und Post-Compromise-Aktivitäten.
• In der von TrendAI analysierten Kampagne GTG-20006, die mit Earth Koshchei in Verbindung steht, kam KI über nahezu die gesamte Angriffskette zum Einsatz. Betroffen waren mehr als 20 Organisationen, insbesondere in der Ukraine und Europa, darunter Regierungs-, diplomatische und Verteidigungsorganisationen sowie Hersteller und Zulieferer im Drohnenbereich. Wurde Malware erkannt, konnten KI-Agenten sie autonom verändern und neu erstellen, bis sie nicht mehr detektiert wurde.
• Ein weiterer Fall zeigt, dass russische Akteure dafür nicht auf westliche Frontier-Modelle angewiesen sind: LAMEHUG nutzte Qwen2.5-Coder über die Hugging-Face-API, um während einer laufenden Operation dynamisch Windows-Befehle zu generieren. 

China: Ein eigenes KI-Ökosystem schafft Unabhängigkeit 

• China verfügt mit Modellen wie Qwen, DeepSeek, GLM und MiniMax über das am stärksten ausgeprägte heimische KI-Ökosystem der untersuchten Staaten. Das schafft nicht nur eigene Fähigkeiten, sondern auch Ausweichmöglichkeiten, wenn westliche KI-Dienste nicht verfügbar sind.
• Die Research dokumentiert mehrere Fälle, in denen China-nahe Akteure KI für Vulnerability Research, Exploit-Anpassung, Malware-Entwicklung und Post-Compromise-Aktivitäten einsetzen.
• In einem Fall wechselte ein Akteur während einer Operation von Claude Opus 4.6 auf Xiaomis MiMo-V2.5-Pro, nachdem es Probleme mit dem westlichen Modell gab. 

Nordkorea: Zugang zu KI über ausländische Dienste und IT-Fachkräfte

• Nordkorea verfolgt einen anderen Weg und kombiniert ausländische KI-Dienste, im Ausland eingesetzte IT-Arbeitskräfte und lokal betriebene Modelle.
• KI unterstützt dabei unter anderem gefälschte Identitäten, AI-generierte Lebensläufe, Face-Swaps und Bewerbungsgespräche. Über das sogenannte IT-Worker-Modell können sich Akteure Zugang zu westlichen Unternehmen und damit potenziell zu Quellcode, internen Systemen und proprietären Daten verschaffen.
• Gleichzeitig kommen lokal betriebene LLM-Umgebungen zum Einsatz, wodurch Aktivitäten teilweise außerhalb der Sichtbarkeit kommerzieller KI-Anbieter stattfinden. 

Iran: Kommerzielle KI für Spionage und Cyberangriffe 

• Iran nutzt vor allem kommerziell verfügbare KI-Dienste, um bestehende Cyberfähigkeiten mit vergleichsweise geringem Aufwand zu erweitern.
• APT42 setzte Gemini für Reconnaissance, gezieltes Social Engineering, Tool-Entwicklung, Debugging und Exploit Research ein und nutzte damit KI in mehreren Phasen seiner Operationen.
• CyberAv3ngers nutzte ChatGPT zur Aufklärung von industriellen Kontrollsystemen und deren Komponenten wie PLCs und Modbus, wodurch sich der Einsatz kommerzieller KI auch auf OT-Umgebungen erstreckt.
• Mit der Operation Storm-2035 setzte ein mit Iran in Verbindung stehender Akteur ChatGPT zudem ein, um politische Inhalte zu erstellen, zu übersetzen und auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden. 

Was bedeutet das für die Verteidigung?

Für die Verteidigung bedeutet die zunehmende Vielfalt der Zugangswege, dass klassische Indikatoren für KI-Nutzung an Aussagekraft verlieren. Bei lokal oder national betriebenen Modellen können Verbindungen zu externen KI-Diensten vollständig fehlen. Gleichzeitig können KI-Agenten und KI-generierter Code etablierte Angriffsmuster verändern. Für die Erkennung gewinnen deshalb Verhaltensindikatoren wie schnelle oder wiederholte Enumeration, automatisierte Tool-Aufrufe, maschinell getaktete Aktionen, Credential-Zugriffe und laterale Bewegung an Bedeutung. Auch für die Attribution wird der Code selbst weniger aussagekräftig: Statt Programmierstil und verwendetes Modell rücken Infrastruktur, Zielauswahl, Zugangswege und Kampagnenverhalten stärker in den Vordergrund.

„Die wichtige Veränderung besteht darin, dass staatlich unterstützte Angreifer nicht die fortschrittlichsten KI-Modelle besitzen müssen, um von ihnen zu profitieren“, so Feike Hacquebord, Principal Threat Researcher bei TrendAI and Co-Autor der Studie. „Entscheidend ist der Zugang. Wir beobachten bereits, dass KI eingesetzt wird, um Aufklärung, Social Engineering, Malware-Entwicklung und Aktivitäten nach einer Kompromittierung zu beschleunigen. Für Verteidiger bedeutet das, weniger darauf zu fokussieren, welches Modell ein Angreifer möglicherweise nutzt, und stattdessen stärker auf die höhere Geschwindigkeit, Skalierung und Automatisierung zu achten, die KI etablierten Angriffstechniken verleiht.“

Weitere Informationen 

Gerne vermitteln wir Ihnen ein Gespräch mit Feike Haquebord, Principal Threat Researcher bei TrendAI and Co-Autor der Studie.

Die vollständige Studie „AI Statecraft and Cyberthreats in 2026 – How National AI Ecosystems Shape APT AI Adoption“ finden Sie in englischer Sprache hier: https://www.trendaisecurity.com/de/resources-insights/deep-research/from-state-ai-ecosystems-to-global-apt-cyberthreats