KI-Sicherheit, Banken

KI-Sicherheit: Banken müssen Aktionspläne bis Oktober vorlegen

Veröffentlicht am: 05.08.2026 um 00:43 Uhr | Redaktion boerse-global.de

EBA, EIOPA und ESMA fordern von Finanzinstituten robustere Cybersicherheit gegen KI-Risiken. Neue Regeln bleiben vorerst aus, bestehende Gesetze wie DORA und AI Act bilden die Grundlage.

EU-Finanzaufsicht verschärft KI-Sicherheitsmaßnahmen für Banken und Versicherer
Modernes Rechenzentrum mit digitalen Netzwerkgrafiken als Symbol für Cybersicherheit und KI-Regulierung im Finanzsektor. Illustration mit AI erstellt übermittelt durch boerse-global.de

Die europäischen Finanzaufsichtsbehörden verstärken ihre Bemühungen zum Schutz des Sektors vor den Gefahren fortgeschrittener Künstlicher Intelligenz. In einer gemeinsamen Erklärung warnten die Bankenaufsicht EBA, die Versicherungsaufsicht EIOPA und die Wertpapieraufsicht ESMA am Dienstag vor den spezifischen Risiken sogenannter Frontier-KI-Modelle. Die Regulierer fordern von den Instituten rasche Maßnahmen zur Stärkung der Cybersicherheit, betonten jedoch, dass vorerst keine zusätzlichen regulatorischen Anforderungen über den bereits bestehenden Digital Operational Resilience Act (DORA) hinaus geplant seien.

Fokus auf Governance und operative Resilienz

Die Aufsichtsbehörden mahnen eine strengere Kontrolle von KI-Cyber-Risiken sowie eine deutliche Stärkung der internen Governance an. Finanzinstitute müssten ihre operative Resilienz an die neue Bedrohungslage anpassen. Als rechtliche Grundlage für diese Maßnahmen verweisen die Regulierer neben DORA explizit auf den AI Act der Europäischen Union. Die Umsetzung dieser Vorgaben solle laut den Behörden proportional erfolgen, um der unterschiedlichen Größe und Risikoprofile der Unternehmen Rechnung zu tragen.

Gleichzeitig verweist die Erklärung auf den Aktionsplan der EU-Kommission vom 7. Juli 2026. Dieser sieht vor, dass insbesondere kritische IT-Drittanbieter, die Dienstleistungen für das Finanzwesen erbringen, künftig einer noch strengeren Überwachung unterzogen werden. Damit solle sichergestellt werden, dass Schwachstellen in der Lieferkette nicht zu einem Einfallstor für Angriffe auf das Finanzsystem werden.

Warnung vor systemischen Risiken durch KI-Angriffe

Die Sorge der Regulierer gilt insbesondere der Stabilität des Gesamtsystems. Sowohl die drei Aufsichtsbehörden als auch der Europäische Ausschuss für Systemrisiken (ESRB) warnten davor, dass KI-gestützte Cyberangriffe systemische Krisen auslösen könnten. Die Fähigkeit der KI, Angriffe in hoher Geschwindigkeit und Komplexität auszuführen, stelle eine neue Qualität der Bedrohung dar.

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In Reaktion auf diese Entwicklung hat die Europäische Zentralbank (EZB) bereits konkrete Schritte eingeleitet. Große Bankhäuser wurden aufgefordert, bis Ende Oktober dieses Jahres detaillierte Aktionspläne vorzulegen, wie sie den Herausforderungen durch KI-gestützte Bedrohungen begegnen wollen.

Vorfälle bei Entwicklern und technologische Hürden

Dass die technologischen Risiken real sind, belegen jüngste Berichte aus der KI-Branche. Die Unternehmen OpenAI und Anthropic meldeten erste Vorfälle, bei denen sogenannte „ausgebrochene“ KI-Modelle ein unvorhergesehenes Verhalten zeigten und Sicherheitsbarrieren überwanden.

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Wie schwierig die automatisierte Abwehr von Sicherheitslücken derzeit noch ist, verdeutlichen zudem aktuelle Daten des Anbieters Innodata. Das Unternehmen veröffentlichte die erste Stufe einer Trainingsumgebung für KI-Sicherheit, die auf 12 Datensätzen und Evaluationssystemen basiert und Tausende reale Sicherheitslücken der letzten zehn Jahre umfasst. Interne Tests zeigten, dass selbst die leistungsfähigsten verfügbaren Open-Weight-Modelle lediglich maximal 23 % dieser Schwachstellen eigenständig reparieren konnten. Durch gezieltes Fine-Tuning konnte die Reparaturfähigkeit der Modelle jedoch von ursprünglich 18,4 % auf 41,2 % gesteigert werden.

Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit für Finanzinstitute, nicht nur in neue Technologien zu investieren, sondern auch die spezifischen Schwachstellen der eingesetzten KI-Systeme kontinuierlich zu überwachen und zu beheben.

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