Netskope wird erneut als Leader im Gartner® Magic Quadrant™ für SASE-Plattformen und Security Service Edge anerkannt

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Das AI Security Playbook
In diesem Playbook werden sechs zentrale Sicherheitsherausforderungen untersucht, mit denen Unternehmen bei der Einführung von KI konfrontiert sind, sowie bewährte, praxisnahe Strategien, um diese zu bewältigen.
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MQ für SASE und SSE 2026
Netskope wird erneut als Leader im Gartner® Magic Quadrant™ für SASE-Plattformen und Security Service Edge anerkannt
Entdecken Sie, warum Gartner® Netskope 2026 in den Magic Quadrant™-Berichten für SASE-Plattformen und Security Service Edge (SSE) als Leader eingestuft hat.
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Dieser Bericht analysiert die wichtigsten Cybersicherheitsrisikotrends, die sich auf Einzelhandelsorganisationen auswirken. Sie befasst sich mit der zunehmenden Einführung generativer KI-Tools (KI) und den damit verbundenen Herausforderungen für die Datensicherheit. Darüber hinaus veranschaulicht er die wachsende Zahl von Verstößen gegen Datenrichtlinien, bei denen sensible Informationen zunehmend über unautorisierte Clouddienste, persönliche Anwendungen und KI-Plattformen nach außen dringen.

12 Min. Lesezeit

Wichtigste Erkenntnisse Link Link

Dieser Bericht untersucht, wie KI im gesamten Einzelhandel Einzug hält und welche Sicherheitsherausforderungen mit diesem Wandel einhergehen. Der Bericht befasst sich mit dem Übergang zu verwalteter KI, der wachsenden Rolle von KI in alltäglichen Anwendungen und agentischen Workflows sowie den Daten- und Malware-Risiken, die mit dieser Einführung entstehen.

KI ist tief im Einzelhandel verankert: Einzelhändler gehen schnell vom Experimentieren zu einer breiten Einführung von KI über. Während die persönliche KI-Nutzung von 70 % auf 44 % gesunken und die unternehmensverwaltete KI-Einführung von 40 % auf 73 % gestiegen ist, ist KI mittlerweile weit über eigenständige Tools hinaus präsent. 97 % der Mitarbeiter nutzen Anwendungen mit integrierten KI-Funktionen, während 90 % mit KI-Systemen interagieren, die Kunden- oder Benutzerdaten für das Training verwenden. Dies macht Transparenz zunehmend wichtig, da KI-Aktivitäten innerhalb von Anwendungen und Workflows stattfinden können, ohne für Benutzer oder Sicherheitsteams immer offensichtlich zu sein.

Sensible Daten folgen der KI ins Unternehmen: Regulierte Daten machen 56 % der KI-bezogenen Richtlinienverstöße im Einzelhandel aus und sind damit die am stärksten gefährdete Kategorie, gefolgt von Quellcode mit 20 % sowie Passwörtern und API-Schlüsseln mit 16 %. Gleichzeitig hat die Remoteverwaltung von MCP-Aktivitäten stark zugenommen: Die Interaktionen von Agenten mit Remote-MCP-Servern stiegen um rund 400 % und MCP-bezogene Ereignisse wuchsen um etwa 300 %. Da KI-Agenten Zugriff auf mehr Daten und externe Tools erhalten, müssen Einzelhändler nicht nur verstehen, welche KI-Anwendungen Mitarbeiter verwenden, sondern auch, auf welche Informationen diese Anwendungen und Agenten zugreifen können.

Angreifer folgen dem KI-Trend: Während Einzelhändler KI einsetzen, nutzen Angreifer dasselbe Interesse an der Technologie, um Nutzer zu erreichen. Die Aktivitäten mit KI-Ködern gingen von etwa 140 Nutzern pro 100.000 im Mai 2025 bis auf ungefähr 20 im Dezember stark zurück, bevor sie bis März 2026 wieder auf etwa 100 anstiegen. Angreifer missbrauchen weiterhin vertrauenswürdige Cloud-Plattformen; GitHub und Microsoft OneDrive werden dabei von 13 % bzw. 12 % der Einzelhandelsunternehmen zur Verbreitung von Malware genutzt. Das Ergebnis ist eine Bedrohungslandschaft, in der vertraute KI- und Cloud-Dienste zunehmend Teil der Angriffskette werden.

 

KI-Nutzung Link Link

KI: Trends bei Einführung und Nutzung

Da Unternehmen immer zuversichtlicher bei der Einführung und Nutzung von KI werden, ist die Technologie zu einem immer festeren Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs geworden. Die KI-Nutzung im Einzelhandel ist im vergangenen Jahr weiter gewachsen: Der Anteil der Benutzer, die aktiv KI-Anwendungen nutzen, ist von 39 % auf 65 % gestiegen, was im Einklang steht mit weltweit Trends.

Chat mit monatlichen KI-Nutzern (Medianprozentsatz), wobei der schattierte Bereich das 1. und 3. Quartil im Einzelhandel zeigt

 

Gleichzeitig haben Unternehmen im gesamten Einzelhandel stetige Fortschritte bei der Reduzierung von Shadow-KI-Risiken erzielt, indem sie die Nutzer von persönlichen KI-Konten zu unternehmensverwalteten Tools migriert haben. Im vergangenen Jahr sank die Nutzung persönlicher KI-Anwendungen von 70 % auf 44 %, während die Einführung von unternehmensverwalteten KI-Lösungen von 40 % auf 73 % stieg. Gleichzeitig stieg der Anteil der Nutzer, die zwischen privaten und Unternehmens-Konten wechseln, von 11 % auf 18 %, was darauf hindeutet, dass einige Mitarbeiter beim Erkunden von New Tools weiterhin zwischen verwalteten und privaten KI-Konten hin- und herwechseln. Dies unterstreicht die Notwendigkeit für Unternehmen, die Überprüfung und Genehmigung New KI-Anwendungen zu optimieren und gleichzeitig strengere Kontrollen auf Instanzebene aufrechtzuerhalten.

Insgesamt zeigen diese Veränderungen, dass Einzelhändler bei der Umstellung auf verwaltete KI-Bereitstellungen bedeutende Fortschritte gemacht haben und dadurch Datenschutz und Compliance verbessern, ohne die Produktivität einzuschränken. Dieser Fortschritt hat sich jedoch nicht im gleichen Tempo fortgesetzt. Seit dem Frühjahr ist die Abkehr von der persönlichen KI-Nutzung weitgehend ins Stocken geraten, während die Überschneidung zwischen persönlicher und Unternehmensnutzung bestehen bleibt. Dies deutet darauf hin, dass sich Schatten-KI schwerer beseitigen lässt, sobald Unternehmen einen bestimmten Reifegrad erreicht haben, wodurch langfristige Schutzvorkehrungen, klare Richtlinien und einfache Prozesse für die Einführung New KI-Tools zu einem wichtigen Bestandteil der KI-Strategie jedes Einzelhandelsunternehmens werden.

Diagramm zur Aufschlüsselung der KI-Nutzung nach persönlichen Konten im Vergleich zu Unternehmenskonten im Einzelhandel

Die Einführungsmuster für KI im Einzelhandel unterscheiden sich deutlich von den globalen Trends. Die Anthropic Claude Platform hat ChatGPT als am weitesten verbreitete KI-Anwendung überholt und wird von 96 % der Unternehmen genutzt, verglichen mit 84 % bei ChatGPT. Claude Code, das spezielle Codierungstool von Anthropic, folgt dicht dahinter mit 83 %, während Anthropic Claude, der für allgemeine Aufgaben und zum Schreiben genutzte Conversational Assistant, bei 79 % und Google Gemini bei 78 % liegt. Die breitere Präsenz von Anthropic spiegelt die unterschiedlichen Rollen seiner Produkte wider: Claude dient als universeller Assistent, Claude Code unterstützt die Softwareentwicklung. Gleichzeitig stellt die Claude Platform die APIs und Tools bereit, die Unternehmen nutzen, um Claude in ihre eigenen Anwendungen zu integrieren. Diese starke Verbreitung der Produkte von Anthropic weist darauf hin, dass KI zunehmend über Conversational Tools hinaus auch in Unternehmens- und Entwicklungs-Workflows eingesetzt wird.

Diagramm der beliebtesten KI-Apps nach Nutzung durch die Belegschaft in Unternehmen des Einzelhandelssektors

Das folgende Diagramm zeigt, wie sich die Einführung der führenden KI-Anwendungen im Einzelhandel im vergangenen Jahr entwickelt hat, und verdeutlicht einen klaren Wandel bei der Anwendungspräferenz. ChatGPT blieb während des gesamten Zeitraums relativ stabil und behielt konstant hohe Nutzungsraten bei. Im Gegensatz dazu verzeichnete die Anthropic Claude Platform ab Dezember 2025 einen starken Anstieg, wobei sich die Einführung in den folgenden Monaten rasant beschleunigte und ChatGPT schließlich um Februar 2026 überholte. Google Gemini folgte einem anderen Trend, wobei die Nutzung ab April 2026 rückläufig war. Insgesamt deuten die Veränderungen auf eine wachsende Präferenz für die Plattform von Anthropic hin, während ChatGPT stabil bleibt und Gemini an Boden verliert.

Diagramm mit den beliebtesten Apps nach dem Prozentsatz der Organisationen im Einzelhandel

 

KI: Verstoß gegen die App-Nutzungs- und Datenschutzrichtlinien

Da die KI-Einführung im gesamten Einzelhandel weiter zunimmt, werden Bedenken hinsichtlich der Datenexposition immer relevanter. Einzelhandelsorganisationen nutzen KI-Tools, um Dokumente zusammenzufassen, Berichte zu erstellen, Mitarbeiter zu unterstützen und alltägliche Geschäftsprozesse zu begleiten. Diese Anwendungsfälle können sensible Kunden-, Geschäfts- und Betriebsinformationen umfassen und zusätzliche Möglichkeiten für die Datenexposition schaffen. Infolgedessen bleibt der Schutz sensibler Informationen eine Hauptpriorität, insbesondere da Einzelhändler daran arbeiten, die mit Schatten-KI verbundenen Risiken zu erkennen und zu kontrollieren.

Die Analyse von KI-bezogenen Richtlinienverstößen im Einzelhandel zeigt, dass regulierte Daten den größten Anteil an Versuchen ausmachen, sensible Informationen einzubeziehen, was 56 % der beobachteten Aktivitäten ausmacht. Quellcode folgt mit 20 %, während Passwörter und API-Schlüssel 16 % ausmachen. Geistiges Eigentum macht die restlichen 8 % aus.

Diagramm zur Darstellung der Art von Verstößen gegen Datenrichtlinien im Einzelhandel

 

Die meisten blockierten KI-Apps

Unternehmen im gesamten Einzelhandel verfolgen einen abwägenden Ansatz bei der Einführung von KI, wobei viele bestimmte Anwendungen aufgrund von Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Bedenken einschränken. Zwar unterscheiden sich die spezifischen Richtlinien je nach Unternehmen, doch die am häufigsten blockierten Anwendungen geben einen nützlichen Hinweis darauf, wo der Einzelhandel die größten Risiken sieht.

Particular Audience ist die am häufigsten blockierte KI-Anwendung, die von 46 % der Unternehmen eingeschränkt wird. ZeroGPT folgt mit 37 %, während Landbot und DeepSeek jeweils von 34 % eingeschränkt werden. Diese Anwendungen unterstützen eine Reihe von KI-Anwendungsfällen, von der Inhaltserstellung und -erkennung bis hin zu kundenorientierten Chatbots und KI-Diensten für allgemeine Zwecke. Wenn diese Tools mit Geschäftsinformationen, Kundendaten oder internen Systemen interagieren, können sie zusätzliche Möglichkeiten schaffen, dass sensible Informationen das Unternehmen verlassen.

Insgesamt legt das Muster nahe, dass der Einzelhandel bei der KI-Governance einen vorsichtigeren Ansatz verfolgt – insbesondere bei Anwendungen, die sensible Daten offenlegen oder außerhalb etablierter Sicherheits- und Compliance-Kontrollen arbeiten könnten.

Diagramm mit den am häufigsten blockierten KI-Apps nach dem Prozentsatz der Organisationen, die ein pauschales Verbot für die App im Einzelhandel erlassen haben

 

Einführung von Agentic AI Link Link

Nutzerakzeptanz von KI

Die Einführung von KI ist inzwischen auf mehreren Ebenen des Einzelhandels zu finden. In diesem Sektor nutzen 66 % der Mitarbeiter KI-Anwendungen direkt, während 97 % Anwendungen nutzen, die KI-gestützte Funktionen beinhalten. Darüber hinaus interagieren 90 % mit KI-Systemen, die Kundendaten oder Benutzerdaten zum Trainieren von Modellen verwenden.

Diese Zahlen verdeutlichen, wie stark KI zu einem festen Bestandteil der täglichen Arbeit geworden ist – oft durch Funktionen, die direkt in Anwendungen integriert sind, die Mitarbeiter ohnehin bereits nutzen, und nicht erst durch eigenständige KI-Tools. Da dieses Wachstum anhält, stehen Einzelhändler vor der größeren Herausforderung zu verstehen, wo sensible Informationen geteilt werden und wie sie verwendet werden könnten – sowohl durch direkte Interaktionen mit KI-Tools als auch durch KI-Funktionen, die im Hintergrund ablaufen.

Diagramm mit dem durchschnittlichen Prozentsatz der Benutzer im Einzelhandel

 

MCP: Schnell zunehmende Vernetzung Link Link

MCP, der Open-Source-Standard, der es KI-Modellen ermöglicht, sich mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden, verzeichnet im Einzelhandel einen rasanten Anstieg der Akzeptanz. Im Laufe des Zeitraums wuchs die Zahl der Agenten, die mit Remote-MCP-Servern interagieren, um rund 400 %, während die MCP-bezogenen Ereignisse um ca. 300 % zunahmen.

Dieses Wachstum ist wichtig, da Remote-MCP-Verbindungen zusätzliche Wege für den Datentransfer zwischen KI-Anwendungen und externen Systemen eröffnen. Für den Einzelhandel sind Transparenz und Kontrolle über diese Interaktionen dadurch von zunehmender Bedeutung, insbesondere dort, wo KI-Agenten auf Geschäftsdaten oder andere sensible Ressourcen zugreifen können.

Diese Zahlen beziehen sich speziell auf die Remote-Nutzung von MCP, bei der sich KI-Agenten mit MCP-Servern verbinden, die im Internet statt lokal oder im eigenen Netzwerk des Unternehmens gehostet werden. Der rasante Anstieg legt nahe, dass agentenbasierte KI (Agentic AI) über das Experimentierstadium hinausgeht und enger in die täglichen Geschäftsworkflows integriert wird. Dadurch wird MCP-Aktivität zu einem Bereich, den Unternehmen zunehmend überwachen und steuern müssen.

Zunahme der MCP-Akzeptanz im Laufe der Zeit im Einzelhandel

 

KI-nahe Bedrohungen Link Link

Kategorisierung von KI-Risiken

Eine effektive Sichtbarkeit, Governance und der Schutz im Bereich KI beginnen mit einem klaren Verständnis der Risiken, denen sich Unternehmen gegenübersehen. Im gesamten Einzelhandel machen Verstöße gegen Upstream-Datenrichtlinien 85 % aller KI-bezogenen Verstöße aus, womit sie die am weitesten verbreitete Risikokategorie darstellen. Verstöße gegen Downstream-Datenrichtlinien sind ebenfalls weit verbreitet. Sie spiegeln das Risiko wider, dass sensible Informationen sowohl bei der Eingabe in KI-Tools als auch bei der Weitergabe oder anderweitigen Nutzung von KI-generierten Inhalten preisgegeben werden.

Malware-bezogene Verstöße sind nach wie vor seltener, stellen jedoch aufgrund ihrer Fähigkeit, Systeme, Anwendungen und sensible Geschäftsdaten zu gefährden, ein potenzielles Risiko mit hoher Auswirkung dar.

Diagramm mit der Aufschlüsselung der KI-Verstöße pro 10.000 Warnmeldungen im Einzelhandel

 

KI-nahe Bedrohungen Link Link

Bösartige KI lockt an

Ein bösartiger KI-Lockvogel (AI Lure) soll Benutzer dazu bringen, Malware herunterzuladen oder eine schädliche Website zu besuchen, indem er sich als vertrauenswürdige KI-Marke oder ein entsprechendes Tool ausgibt. Im Einzelhandel erreichte die Aktivität von KI-Lockvögeln im Mai 2025 etwa 140 Benutzer pro 100.000, bevor sie bis Dezember 2025 allmählich auf rund 20 Benutzer pro 100.000 sank.

Die Aktivität nahm anschließend wieder zu und erreichte bis März 2026 etwa 100 Nutzer pro 100.000. Das Muster zeigt, dass Aktivitäten mit KI-Ködern zwar erheblich schwanken können, aber weiterhin eine anhaltende Bedrohung darstellen, da Mitarbeiter weiterhin New KI-Tools nutzen und nach ihnen suchen.

Zu den jüngsten Kampagnen gehörten gefälschte KI-Anwendungen Installationsprogramme, Trojanisierte Entwicklertools, und andere auf das Thema KI ausgerichtete Köder, die das wachsende Interesse an KI ausnutzen sollen. Da die Einführung von KI weiter zunimmt, werden Angreifer diese Techniken wahrscheinlich auch in Zukunft anpassen, unter anderem durch Angriffe auf Software-Lieferketten und die Verbreitung von Bösartige Pakete die die Vorteile der KI-gestützten Entwicklung nutzen.

Diagramm mit Nutzern, die im Einzelhandel auf KI-Lockvogelbedrohungen stoßen

 

Bösartige KI-Links

Ein bösartiger KI-Link ist ein schädlicher Link, der von einer KI-Application zurückgegeben wird und auf den ein Benutzer klickt oder den ein KI-Agent aufruft. Sie ähneln den bösartigen Links, die Angreifer in den Ergebnissen von Suchmaschinen platzieren, wo Benutzer sie in dem Glauben anklicken, sie würden zu legitimen Websites führen. Angreifer können dies durch SEO-Techniken, bezahlte Werbung oder durch die Kompromittierung ansonsten legitimer Infrastrukturen erreichen.

Ähnlich verhält es sich in der KI-Umgebung, auch wenn sich die Art und Weise ändert, wie bösartige Inhalte zu den Nutzern gelangen. Techniken wie die Optimierung für Künstliche Intelligenz (AIEO) gewinnen an Bedeutung, da Angreifer nach Wegen suchen, um die von KI-Modellen angezeigten Inhalte zu beeinflussen, während gleichzeitig Werbung in KI-Anwendungen auftaucht.

Im Einzelhandel schwankte die Rate, mit der Benutzer auf bösartige KI-Links stießen, in diesem Zeitraum erheblich und lag zwischen rund 40 und mehr als 160 Funden pro Woche und 100.000 Benutzern. Diese Schwankungen verdeutlichen den wachsenden Bedarf, von KI-Anwendungen zurückgegebene Links zu überwachen, insbesondere da sich Mitarbeiter für alltägliche Aufgaben zunehmend auf KI-Tools verlassen.

Diagramm, das Benutzer zeigt, die im Einzelhandel auf bösartige KI-Empfehlungen stoßen

 

Malware-Downloads Link Link

Verbreitung von Malware über Cloud-Apps

Angreifer nutzen nach wie vor legitime Cloud-Plattformen aus, um Malware zu verbreiten, und verlassen sich dabei auf das Vertrauen, das Benutzer in vertraute Dienste setzen. Obwohl Cloud-Anbieter bösartige Inhalte regelmäßig entfernen, kann selbst ein kurzes Zeitfenster vor der Erkennung Angreifern genügend Zeit geben, Geräte zu infizieren und sich möglicherweise weiter innerhalb eines Unternehmens auszubreiten.

Im gesamten Einzelhandel gehören GitHub und Microsoft OneDrive zu den am häufigsten für die Malware-Verbreitung missbrauchten Plattformen, die 13 % bzw. 12 % der Unternehmen betreffen. Die Nutzung vertrauenswürdiger Cloud-Dienste erschwert es, bösartige Aktivitäten von normalem geschäftlichen Datenverkehr zu unterscheiden, und spiegelt eine breitere Verlagerung weg von offensichtlich verdächtigen Domains hin zu etablierten Plattformen wider, die Benutzer und Sicherheitsteams ohnehin erwarten.

Diagramm mit den Top-Apps für Malware-Downloads im Einzelhandel

 

Empfehlungen Link Link

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Tools, sowohl verwalteten als auch privaten, sowie dem Missbrauch persönlicher Cloud-Apps ist es unerlässlich, die Sichtbarkeit zu stärken, Richtlinien zu verbessern und proaktive Verteidigungen zu priorisieren, um Ihre Organisation in dieser sich schnell verändernden Bedrohungslandschaft zu schützen.

Basierend auf den in diesem Bericht aufgedeckten Trends fordern die Netskope Threat Labs Unternehmen im gesamten Einzelhandelssektor nachdrücklich auf, ihre gesamte Sicherheitslage neu zu bewerten:

  • Überprüfen Sie alle HTTP- und HTTPS-Downloads, einschließlich des gesamten Web- und Cloud-Datenverkehrs, um zu verhindern, dass Malware in Ihr Netzwerk eindringt. Netskope-Kunden können ihre Netskope One Next Gen Secure Web Gateway mit einer Bedrohungsschutzrichtlinie, die für Downloads in allen Kategorien und Dateitypen gilt.
  • Blockieren Sie den Zugriff auf Apps, die keinem legitimen Geschäftszweck dienen oder ein unverhältnismäßiges Risiko für die Organisation darstellen. Ein guter Ausgangspunkt ist eine Richtlinie, die seriöse Apps, die derzeit verwendet werden, zulässt, während alle anderen blockiert werden.
  • Verwenden DLP Richtlinien zur Erkennung potenziell sensibler Informationen, einschließlich Quellcode, regulierter Daten, Passwörter und Schlüssel, geistiges Eigentum und verschlüsselter Daten, die an persönliche App-Instanzen, KI-Apps oder andere nicht autorisierte Orte gesendet werden.
  • Verwenden Remote Browser Isolation (RBI) Technologie, die zusätzlichen Schutz beim Besuch von Websites in Kategorien bietet, die ein höheres Risiko darstellen können, wie neu beobachtete oder neu registrierte Domains.
  • Verwenden Netskope Skylight AI Gateway um Transparenz und Kontrolle über KI-Anwendungen und API-Interaktionen zu gewinnen und so Datenflüsse zwischen Nutzern, Anwendungen und LLMs zu sichern.
  • Einsetzen Netskope Skylight AI Guardrails um einen einheitlichen Schutz vor der Offenlegung sensibler Daten, unsicheren Prompts und Richtlinienverstößen in verwalteten und nicht verwalteten KI-Umgebungen durchzusetzen.
  • Verwenden Netskope Skylight AI App Security um genehmigte und nicht genehmigte KI-Anwendungen zu entdecken, Echtzeitkontrollen anzuwenden und Governance-Richtlinien sowohl im privaten als auch im Unternehmen KI-Nutzung durchzusetzen.
  • Hebelwirkung Netskope Skylight AI Analytics um KI-Adoptionstrends, Nutzeraktivitäten und DLP-Vorfälle zu überwachen, um Organisationen zu helfen, KI-bezogene Risiken besser zu verstehen und zu reduzieren.
  • In Betracht ziehen Netskope Skylight AI Red Teaming um Schwachstellen und Fehlkonfigurationen in privaten KI-Deployments aktiv zu identifizieren, bevor sie in Produktionsumgebungen ausgenutzt werden können.

 

Netskope Threat Labs Link Link

Besetzt mit den führenden Forschern der Branche für Cloud-Bedrohungs- und Malware-Bedrohungen, Netskope Threat Labs entdeckt, analysiert und entwirft Abwehrmaßnahmen gegen die neuesten Cloud-Bedrohungen für Unternehmen. Unsere Forscher sind regelmäßig als Referenten und Freiwillige auf führenden Sicherheitskonferenzen tätig, darunter DEF CON, Black Hat und RSA.

 

Über diesen Bericht Link Link

Netskope bietet Millionen von Nutzern weltweit Bedrohungsschutz. Die in diesem Bericht präsentierten Informationen basieren auf aggregierten Nutzungsdaten, die von der Netskope One-Plattform für eine Untergruppe von Netskope-Kunden in der Einzelhandelsbranche.

Die Statistiken in diesem Bericht basieren auf dem Zeitraum vom 1. Juli 2025 bis zum 30. Juli 2026. Statistiken spiegeln Angräfertaktiken, das Benutzerverhalten und Unternehmensrichtlinien wider.