01 Zunehmende Bedeutung der Cybersicherheit aufgrund der digitalen Transformation Mit der fortschreitenden Digitalisierung und der Migration in die Cloud hat sich die Angriffsfläche von Unternehmen – also die Gesamtzahl potenzieller Einfallstore, über die Unbefugte versuchen können, Zugriff zu erlangen oder Daten zu extrahieren – erheblich vergrößert. Diese Entwicklung hat den dringenden Bedarf an umfassenden Lösungen für das Angriffsflächenmanagement (Attack Surface Management, ASM) verstärkt. Ein Bericht einer US-Behörde prognostiziert, dass bis 2026 60 % der Unternehmen über formale ASM-Programme verfügen werden – ein deutlicher Anstieg gegenüber weniger als 10 % im Jahr 2021.Die steigenden Kosten von Datenschutzverletzungen unterstreichen die dringende Notwendigkeit von ASM (Attack Surface Management). So zeigte beispielsweise der IBM-Bericht „Cost of a Data Breach“ von 2021, dass die Gesundheitsbranche mit durchschnittlichen Kosten von 9,23 Millionen US-Dollar die höchsten Kosten pro Datenschutzverletzung zu verzeichnen hatte, während die globalen Durchschnittskosten bei 4,24 Millionen US-Dollar lagen. Da Cyberbedrohungen immer komplexer und kostspieliger werden, dürfte die Nachfrage nach robusten ASM-Lösungen (Attack Surface Management) weiter steigen und das Umsatzpotenzial im ASM-Markt deutlich erhöhen.
02 Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) in Systeme zum Management der Angriffsfläche (Attack Surface Management, ASM) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Bedrohungen erkennen, Schwachstellen antizipieren und Sicherheitsprozesse automatisieren. Angesichts zunehmend komplexer Cyberbedrohungen werden KI- und ML-Technologien verstärkt in ASM-Lösungen integriert, um deren Effektivität zu steigern. Diese Technologien ermöglichen die Analyse riesiger Datensätze und identifizieren Muster und Anomalien, die auf potenzielle Sicherheitsprobleme hinweisen können, lange bevor diese kritisch werden.Eine Studie von Capgemini aus dem Jahr 2023 ergab beispielsweise, dass 61 % der Unternehmen weltweit KI und ML in ihre Cybersicherheitsstrategien integriert haben, wobei ein erheblicher Anteil diese Technologien speziell für ASM einsetzt. Durch den Einsatz von KI und ML können Unternehmen Bedrohungen nicht nur genauer erkennen, sondern auch Schwachstellen in ihren Systemen vorhersagen und so proaktive Maßnahmen ergreifen.Diese Vorhersagefähigkeit ist besonders wertvoll in Umgebungen mit komplexen, dynamischen Angriffsflächen, wie sie beispielsweise in Cloud-basierten und digitalisierten Infrastrukturen vorkommen.
September 2025 Tenable hat neue KI-gestützte Funktionen für das Exposure-Management eingeführt, die die Erkennung externer Angriffsflächen und die Priorisierung von Schwachstellen in hybriden Umgebungen verbessern.
Mai 2025:CrowdStrike hat verbesserte Falcon Exposure Management-Funktionen eingeführt und seine Angriffsflächenmanagement-Plattform um KI-gestützte Risikopriorisierung und externe Asset-Erkennung erweitert.
Juni 2025:Palo Alto Networks hat seine Cortex Exposure Management-Plattform durch die Integration fortschrittlicher Angriffsflächenmanagement- und Cloud-Sicherheitsfunktionen erweitert.
Februar 2026:Microsoft hat Microsoft Security Exposure Management um eine verbesserte Angriffspfadanalyse und eine einheitliche Asset-Transparenz erweitert, um das Cyberrisikomanagement in Unternehmen zu optimieren.