Die Automobilbranche steht vor zwei zentralen Herausforderungen: KI-basierte Innovationen und steigende Anforderungen an die Datensicherheit. Während autonome Fahrfunktionen, vorausschauende Wartung und vernetzte Systeme die Mobilität revolutionieren, schaffen sie zugleich neue Angriffsflächen für Cyberkriminelle. Zwischen Februar 2024 und März 2025 meldete das BSI 107 Schwachstellen im Automobilsektor. Besonders problematisch: Manipulierte Verkehrsschilder oder Sicherheitslücken in Infotainment-Systemen.

Kernpunkte:

  • KI in Fahrzeugen: Autonome Systeme und vorausschauende Wartung optimieren die Mobilität, bergen aber Risiken wie Adversarial Attacks.
  • Datensicherheit: EU AI Act, DSGVO und UNECE 155 setzen hohe Standards, um Datenschutz und Cybersicherheit zu gewährleisten.
  • Cyberangriffe: 2024 verursachten sie Schäden von 179 Milliarden Euro. Sicherheitsmaßnahmen wie Echtzeit-Bedrohungserkennung und Cloud-Architekturen sind unverzichtbar.
  • Regulierungen: Hersteller müssen strikte Vorgaben erfüllen, z. B. für hochriskante KI-Systeme und Sicherheitszertifizierungen.

Die Branche muss eine Balance zwischen Innovation und Sicherheit finden – mit klaren Standards, moderner Technologie und KI-gestützten Schutzsystemen.

KI und Datensicherheit in der KFZ-Branche: Zahlen und Fakten 2024-2025

KI und Datensicherheit in der KFZ-Branche: Zahlen und Fakten 2024-2025

KI-Einsatz in der Automobilbranche

Künstliche Intelligenz hat sich in nahezu allen Fahrzeugfunktionen etabliert. Die Systeme verarbeiten riesige Datenmengen in Echtzeit – autonome Fahrfunktionen können dabei bis zu 1 Gigabyte pro Sekunde bewältigen, was herkömmliche Navigationssysteme deutlich übertrifft. Damit werden Autos zu mobilen Rechenzentren, die durch regelmäßige Software-Updates sowohl sicher als auch funktional bleiben. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf zentrale Anwendungsbereiche von KI in der Automobilindustrie.

Fahrzeugsicherheitssysteme und autonomes Fahren

KI spielt eine Schlüsselrolle bei modernen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomen Fahrfunktionen. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen können Daten aus Kameras, LIDAR und Radar ausgewertet werden, um Objekte wie Verkehrsschilder oder Fußgänger präzise zu erkennen. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) unterstützt den Einsatz solcher KI-Methoden aktiv.

Die Akzeptanz für autonome Fahrzeuge nimmt zu: 47 % der Verbraucher fühlen sich wohl dabei, Familienmitglieder in vollautonomen Fahrzeugen fahren zu lassen. Gleichzeitig geben 65 % an, dass sie den Hersteller wechseln würden, um bessere autonome Fahrfunktionen zu erhalten. Besonders unter jungen Menschen und Stadtbewohnern liegt die Wechselbereitschaft bei über 90 %. Zwischen Juli 2023 und Juli 2025 begleitete das BSI bereits 17 Zulassungsverfahren für Fahrzeuge mit autonomen oder hochautomatisierten Funktionen in Deutschland.

Vorausschauende Wartung und Flottenmanagement

KI ermöglicht es, Wartungsarbeiten vorherzusehen, bevor es zu Ausfällen kommt – ein entscheidender Vorteil für das Flottenmanagement. Durch die Analyse von Diagnosedaten, Nutzungsmustern und Standortinformationen über cloudbasierte Plattformen können Probleme frühzeitig erkannt werden. Laut McKinsey wird Machine Learning in den kommenden Jahrzehnten eine zentrale Rolle für Wettbewerbsvorteile spielen.

Allerdings birgt diese cloudbasierte Datenauswertung auch Sicherheitsrisiken. So entdeckte der Chaos Computer Club (CCC) im Dezember 2024 einen Konfigurationsfehler bei einem deutschen Hersteller. Dieser Fehler machte ungeschützte Standortdaten von etwa 800.000 Elektrofahrzeugen zugänglich. Über ein Entwicklungs-Framework konnten Bewegungsprofile erstellt werden, da Zugangsdaten und Authentifizierungs-Token nicht ausreichend geschützt waren. Nach der Benachrichtigung durch den CCC und das BSI wurde der Fehler umgehend behoben.

Vernetzte Fahrzeuge und Infotainment-Systeme

Die Vernetzung von Fahrzeugen bringt neben Vorteilen auch neue Herausforderungen mit sich. Infotainment-Systeme, die über Schnittstellen wie Bluetooth und WLAN verfügen, sind ein attraktives Ziel für Cyberangriffe. Im April 2025 zeigten Sicherheitsforscher auf der Black Hat Asia, wie sie eine Schwachstelle im Bluetooth-Stack eines japanischen Herstellers ausnutzten, um Zugriff auf interne Fahrzeugdaten zu erlangen. Dies ermöglichte sogar Eingriffe in die Fahrzeugsteuerung. Der Hersteller kündigte an, die Schwachstellen bis zum dritten Quartal 2025 zu schließen.

Ein weiterer Vorfall ereignete sich Ende 2024 bei einem tschechischen Hersteller: Rund 1,4 Millionen Fahrzeuge waren betroffen, da über eine per Bluetooth übertragene Bilddatei Malware eingeschleust werden konnte. Solche Beispiele zeigen, dass KI zwar den Komfort und die Funktionalität in Fahrzeugen verbessert, aber auch neue Sicherheitsrisiken mit sich bringt.

Datensicherheit und Datenschutzvorschriften

Die rechtlichen Anforderungen rund um KI und Datensicherheit werden immer komplexer. Drei wesentliche Regelwerke prägen dabei die Compliance-Anforderungen: die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der EU AI Act sowie verschiedene Sicherheitsstandards wie die ISO 26262. Für Hersteller bedeutet das eine erhebliche Belastung über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts hinweg. Die folgenden Abschnitte beleuchten die Herausforderungen im Detail, von der DSGVO über technische Standards bis hin zum EU AI Act.

DSGVO-Anforderungen für Automotive-KI

Die DSGVO stellt klare Regeln für den Umgang mit personenbezogenen Daten auf, die in Fahrzeugen verarbeitet werden. Dazu zählen unter anderem Standortdaten, Nutzungsprofile und Fahrzeugidentifikationen, die von KI-Systemen kontinuierlich erfasst werden. Xavier Valero, Director Artificial Intelligence & Advanced Analytics bei DEKRA, hebt hervor:

„Ein umfassendes Qualitätsmanagementsystem über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg ist für die vollständige Konformität erforderlich, da dadurch sichergestellt wird, dass alle Aktivitäten nachvollziehbar und überprüfbar bleiben."

Automobilhersteller stehen vor der Aufgabe, strenge Kontrollen der Datenqualität einzuführen und jeden Verarbeitungsschritt lückenlos zu dokumentieren. Eine Studie aus dem Jahr 2025, die über 1.200 Kunden im deutschen Automobilsektor befragte, zeigt, dass Datenschutzvorschriften als eine zentrale Hürde für die Integration von KI angesehen werden – besonders bei älteren Zielgruppen. Die Herausforderung besteht darin, innovative Technologien bereitzustellen und gleichzeitig den Schutz der Privatsphäre zu gewährleisten. Neben dem Datenschutz spielen auch technische Sicherheitsstandards eine zentrale Rolle.

Sicherheitsstandards und Zertifizierungen

Zusätzlich zur DSGVO müssen Hersteller umfangreiche technische Standards einhalten. Die UNECE-Regelung Nr. 155 ist die Grundlage für die Fahrzeug-Cybersicherheit in der EU und schreibt ein Cybersecurity Management System (CSMS) für die Typgenehmigung vor. Darüber hinaus wird der etablierte Standard ISO 26262, der die funktionale Sicherheit elektrischer und elektronischer Systeme regelt, um spezifische Testkriterien für KI erweitert.

Ein weiterer wichtiger Standard ist TISAX (Trusted Information Security Assessment Exchange). Dieser Branchenstandard ermöglicht es Zulieferern, gegenüber OEMs standardisierte Nachweise zur Informationssicherheit zu erbringen. Gleichzeitig fordert die NIS-2-Richtlinie von Unternehmen, sich zu registrieren, Risiken zu managen und schwerwiegende Sicherheitsvorfälle an Behörden wie das BSI zu melden. Zwischen Februar 2024 und März 2025 registrierte das BSI bereits 107 Schwachstellenmeldungen im Straßenverkehrsbereich. Diese technischen Standards werden durch die Anforderungen des EU AI Act ergänzt.

EU AI Act und hochriskante KI-Systeme

Der EU AI Act stuft Fahrerassistenzsysteme (ADAS) als „hochriskante Systeme" ein, da sie direkt die Sicherheit von Menschen beeinflussen. Diese Einstufung bringt strenge Auflagen mit sich: Hochriskante KI-Systeme müssen vor ihrer Markteinführung umfassend bewertet und kontinuierlich überwacht werden. Dabei müssen sie Rückverfolgbarkeit, Transparenz und Nicht-Diskriminierung gewährleisten. Für Automotive-KI bedeutet das auch, dass sie gegen sogenannte „Adversarial Attacks“ geschützt sein müssen – Angriffe, bei denen Sensoren durch manipulierte Eingaben getäuscht werden.

Xavier Valero betont die organisatorischen Anforderungen:

„Neben der Gewährleistung, dass ihre Systeme die Anforderungen des KI-Gesetzes erfüllen, müssen die Systemanbieter auch ein umfassendes KI-Managementsystem mit klaren Richtlinien und Arbeitsabläufen innerhalb ihrer Organisation etablieren."

Hersteller haben eine Übergangsfrist von 36 Monaten nach Inkrafttreten des AI Act, was bedeutet, dass die vollständige Umsetzung bis Mitte 2027 erfolgen muss. Bis zum 2. August 2026 sind die EU-Mitgliedstaaten zudem verpflichtet, mindestens eine regulatorische Sandbox einzurichten. Diese ermöglicht es, KI-Systeme unter realen Bedingungen zu testen, bevor sie auf den Markt kommen. Für sicherheitskritische KI-Systeme können Hersteller auf bestehende Verfahren zur Fahrzeug-Typgenehmigung (Verordnung EU 2018/858) zurückgreifen, was den Compliance-Prozess erleichtern könnte.

KI-gestützte Bedrohungserkennung und Überwachung

Mit den immer strenger werdenden Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen wird der Einsatz intelligenter Überwachungssysteme unverzichtbar. Die Absicherung vernetzter Fahrzeuge erfordert eine kontinuierliche Überwachung, die allein durch menschliche Operatoren nicht zu bewältigen ist. KI-Systeme analysieren riesige Mengen an Daten aus Sensoren, Steuergeräten und Kommunikationsschnittstellen gleichzeitig und erkennen Anomalien, die auf Cyberangriffe hindeuten könnten. Diese automatisierte Überwachung ist ein zentraler Bestandteil der Fahrzeugsicherheit. Laut Gartner wird bis 2027 17 % aller Cyberangriffe Generative KI nutzen. Der Markt für KI-basierte Sicherheitssoftware könnte bis 2031 ein Volumen von 800 Milliarden bis 1,2 Billionen US-Dollar erreichen.

Echtzeit-Bedrohungserkennungssysteme

Moderne Fahrzeuge verarbeiten Daten von einer Vielzahl an Sensoren – von Kameras und LIDAR bis hin zur CAN-Bus-Kommunikation. KI-Algorithmen überwachen diese Datenströme in Echtzeit und erkennen manipulierte Eingaben, bevor sie Schaden anrichten können. Besonders kritisch sind sogenannte „Adversarial Attacks“, bei denen optische Sensoren gezielt getäuscht werden. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hebt hervor, dass KI-Systeme im autonomen Fahren gegen solche Angriffe getestet werden müssen. Selbst subtile Veränderungen wie verschmutzte Schilder oder schwierige Wetterbedingungen können gefährliches Fahrzeugverhalten auslösen.

Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Analyse der Diagnose-Kommunikation über den CAN-Bus. KI-Systeme erkennen unbefugte diagnostische Nachrichten (z. B. über das UDS-Protokoll), die für Eingriffe in kritische Fahrzeugfunktionen wie Lenkung, Bremsen oder Türverriegelungen missbraucht werden könnten. Rick Caccia, CEO von Witness AI, unterstreicht die Bedeutung solcher Systeme:

„People are building these AI agents... and you want to make sure that these agents aren't going rogue, aren't deleting files, aren't doing something wrong".

Sein Unternehmen konnte im Januar 2026 ein beeindruckendes Wachstum des jährlichen wiederkehrenden Umsatzes (ARR) von über 500 % verzeichnen.

Verhaltensanalyse für Sicherheit

Neben der Erkennung von Anomalien setzen KI-Systeme auch auf Verhaltensanalysen, um langfristige Muster zu identifizieren. Diese Systeme lernen das typische Verhalten von Fahrern und Fahrzeugen und schlagen Alarm, wenn Abweichungen auftreten. Oliver Kleinknecht, Partner für KI und BI bei CPC AG, beschreibt den Nutzen dieser Technologie:

„Der eigentliche Nutzen von Business Intelligence: Die KI findet Zusammenhänge, die Menschen übersehen. Versteckte Muster im Kundenverhalten. Frühwarnsignale".

Dank dieser prädiktiven Fähigkeiten können potenzielle Sicherheitsrisiken frühzeitig erkannt werden. Beispielsweise kann ein System mit einer Wahrscheinlichkeit von 87 % vorhersagen, dass eine Komponente innerhalb von 72 Stunden ausfallen wird, was geplante Wartung anstelle von Notfallmaßnahmen ermöglicht. Der durchschnittliche CVSS-Score (Common Vulnerability Scoring System) der gemeldeten Schwachstellen lag bei 7,19, was als „hoher“ Schweregrad eingestuft wird. Durch KI-gestützte Analysen lässt sich zudem die Zeit für spontane Datenuntersuchungen um 54 % reduzieren.

Cloud-basierte und fahrzeuginterne Sicherheitsarchitekturen

Die beste Sicherheitsstrategie kombiniert KI im Fahrzeug für sofortige Reaktionen mit Cloud-basierten Systemen für tiefgehende Analysen. Barmak Meftah, Partner bei Ballistic Ventures, betont:

„I do think runtime observability and runtime frameworks for safety and risk are going to be absolutely essential".

Diese hybride Architektur setzt auf Edge Analytics, um Daten lokal im Fahrzeug zu verarbeiten und nur sicherheitskritische Informationen an die Cloud zu senden. Dies reduziert sowohl Latenzzeiten als auch Kosten.

Ein Beispiel für eine solche Lösung stammt von GlobalLogic, einem Unternehmen der Hitachi-Gruppe, das 2024 für einen Flottenmanagement-Kunden ein KI-gestütztes Dashcam-System mit ADAS-Technologie implementierte. Um den Datenschutzanforderungen gerecht zu werden, entwickelten sie ein Echtzeit-Videoanonymisierungssystem, das Gesichter und Kennzeichen mit über 95 % Genauigkeit und einer Verarbeitungslatenz von unter 100 Millisekunden unkenntlich macht. Diese Technologie ermöglichte dem Kunden, Datenschutzvorschriften einzuhalten und gleichzeitig die Versicherungsschadenkosten um bis zu 80 % zu senken. Solche Lösungen zeigen, wie technische und regulatorische Anforderungen durch clevere Architekturentscheidungen miteinander in Einklang gebracht werden können. Dieses hybride Sicherheitsmodell bildet die Grundlage für weitere Fortschritte in der Fahrzeugdatenanalyse.

Herausforderungen bei Datensicherheit und KI-Implementierung

Die Integration von KI-Systemen in der Automobilbranche bringt zahlreiche Chancen mit sich, doch der Weg dorthin ist alles andere als einfach. Die Komplexität moderner Fahrzeuge macht es schlicht unmöglich, jedes erdenkliche Szenario im Voraus zu testen. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) bringt diese Problematik treffend auf den Punkt:

„Aufgrund der Komplexität automatisierter und autonomer Systeme sind diese in der Regel weder formal verifizierbar noch können sie zu vertretbaren Kosten für alle denkbaren Szenarien getestet werden".

Diese Herausforderung zieht sich durch alle Phasen der KI-Implementierung – von der Beschaffung geeigneter Daten bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben. Auch die zuvor beschriebenen KI-gestützten Sicherheitsarchitekturen sind von diesen Hürden direkt betroffen. Im Folgenden werden drei zentrale Problemfelder näher beleuchtet: Datenknappheit, die Balance zwischen Sicherheit und Funktionalität sowie die regulatorischen Anforderungen.

Datenknappheit und Datenschutz

Die Grundlage jeder KI sind hochwertige Trainingsdaten. Doch genau hier beginnt das Dilemma: Die Beschaffung solcher Daten gerät oft in Konflikt mit den strengen Datenschutzvorgaben der DSGVO. KI-Systeme benötigen umfangreiche Informationen, wie Standortdaten, Kamerabilder oder Fahrerverhalten, um effektiv zu lernen. Gleichzeitig begrenzt die DSGVO die Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten erheblich.

Ein weiteres Problem ist die Qualität der Daten. Wenn Trainingsdatensätze nicht ausreichend divers sind oder systematische Fehler enthalten, kann dies dazu führen, dass KI-Systeme in realen Fahrsituationen oder bei Cyberangriffen versagen. Die Europäische Kommission warnt, dass solche Verzerrungen ein Sicherheitsrisiko für alle Verkehrsteilnehmer darstellen können. Um dem entgegenzuwirken, empfiehlt das BSI den Einsatz des QUAIDAL-Rahmens. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus auf Fairness, Qualität und Datenschutz geprüft werden.

Sicherheit versus Funktionalität

Neben der Datenproblematik stellt auch die Balance zwischen Sicherheitsmaßnahmen und Systemleistung eine große Herausforderung dar. Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung oder mehrstufige Authentifizierung erhöhen zwar den Schutz, können jedoch die Reaktionsgeschwindigkeit der Systeme beeinträchtigen. Gerade bei Echtzeitsystemen wie autonomen Fahrzeugen sind Verzögerungen inakzeptabel, da diese in Millisekunden reagieren müssen.

Eine weitere Schwachstelle liegt in der globalen Lieferkette moderner Fahrzeuge. Bereits ein unsicheres Softwaremodul eines Drittanbieters kann die gesamte Fahrzeugarchitektur gefährden. Hersteller setzen daher verstärkt auf Edge Computing. Durch die lokale Verarbeitung sensibler Daten direkt im Fahrzeug lassen sich sowohl Latenzzeiten als auch Übertragungsrisiken minimieren.

Komplexität der Regulierungen

Die regulatorischen Anforderungen in der Automobilbranche sind nicht nur zahlreich, sondern auch ständig im Wandel. Hersteller müssen Vorgaben wie UNECE 155, den EU AI Act und die NIS-2-Richtlinie einhalten. Zwischen Februar 2024 und März 2025 bearbeitete das BSI allein 107 Schwachstellenmeldungen im Automobilsektor. Besonders für mittelständische Unternehmen sind die Umsetzungskosten und das benötigte Fachwissen eine erhebliche Belastung.

Das BSI empfiehlt hier die Einführung eines Software Bill of Materials (SBOM). Dieses Dokument listet alle eingesetzten KI-Komponenten auf und erleichtert eine schnelle Reaktion auf neu entdeckte Schwachstellen. Ergänzend dazu bietet der TISAX-Standard eine standardisierte Bewertung der Informationssicherheit entlang der Lieferkette.

Markttrends und Zukunftsausblick

Die Automobilbranche befindet sich inmitten eines tiefgreifenden technologischen Wandels, der von neuen KI-Anwendungen und strengeren Sicherheitsanforderungen geprägt ist. Trotz der Herausforderungen bei der Umsetzung gibt es bereits konkrete Fortschritte, die sowohl die Funktionalität als auch die Sicherheit vernetzter Fahrzeuge nachhaltig verbessern könnten.

Neue Technologien in der Automotive-KI

Neue Entwicklungen in der KI-Technologie setzen wichtige Impulse. Ein Beispiel ist Explainable AI (XAI), das sich zunehmend als Standard etabliert, um die Transparenzanforderungen des EU AI Act zu erfüllen. Mit XAI können Entwickler und Prüfer besser nachvollziehen, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen, was die Vertrauenswürdigkeit solcher Systeme erhöht. Gleichzeitig gewinnt das Konzept der Software Bill of Materials (SBOM) an Relevanz, indem es eine umfassende Dokumentation aller eingesetzten KI-Komponenten ermöglicht. Dies verbessert die Transparenz entlang der gesamten Lieferkette.

Ein beeindruckendes Beispiel aus der Praxis ist das „KI Data Tooling“-Projekt, das im Dezember 2023 nach 45 Monaten abgeschlossen wurde. Mit 17 Partnern wurde ein „Data Kit für Automotive AI“ entwickelt, das reale, synthetische und augmentierte Daten kombiniert. Ziel war es, Datenknappheit und Datenschutzprobleme zu lösen – und das unter Einhaltung des ISO 8800-Standards für Fahrzeugsicherheit. Synthetische Daten ermöglichen es dabei, KI-Systeme zu trainieren, ohne auf sensible Echtweltdaten zurückzugreifen.

Ein Blick in die Zukunft zeigt, dass Quantum Machine Learning (QML) ebenfalls an Bedeutung gewinnen wird. Diese Technologie könnte neue kryptografische Sicherheitsstandards etablieren. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hebt hervor:

„Die Migration zu neuen kryptografischen Methoden, die gegen die potenziell wachsende Bedrohung durch Quantencomputer resistent sind, ist eine wichtige Aufgabe, insbesondere angesichts der langen Lebenszyklen von Fahrzeugen".

Diese Fortschritte schaffen die Grundlage für weitreichende Veränderungen in der Fahrzeugautonomie und der Anwendung von KI-Tools.

Wachstum von Level-2- und Level-3-Autonomie

Parallel zu den technologischen Entwicklungen nimmt auch die Fahrzeugautomatisierung Fahrt auf. Der Markt für teilautonome Fahrzeuge wächst schnell. Prognosen des BSI zufolge wird der Marktanteil von Level-3-Fahrzeugen bis 2030 auf 10 % steigen. Mit dem Anstieg der Automatisierung wächst auch die Abhängigkeit von KI-gestützter Sensordatenverarbeitung. Kameras, Radar und Lidar müssen kontinuierlich überwacht werden, um Manipulationen frühzeitig zu erkennen.

Die Sicherheitsarchitekturen in Fahrzeugen stehen damit vor neuen Herausforderungen. Statische Maßnahmen reichen nicht mehr aus – Echtzeit-Analysen werden unverzichtbar. Ab 2024 wird der ISO 8800-Standard als zentraler Maßstab für KI-Sicherheit in Fahrzeugen gelten.

Breiterer Zugang zu KI-Tools im Automobilsektor

Für Entwicklungsteams in der Automobilbranche werden KI-Werkzeuge zunehmend zugänglich. Besonders die Nutzung von Large Language Models (LLMs) als Programmierassistenten nimmt stark zu. Doch diese Entwicklung birgt auch Risiken. Das BSI warnt:

„KI, insbesondere LLMs, senken die Eintrittsbarrieren für böswillige Aktivitäten. Die Nutzung von KI erhöht die Effizienz und Reichweite von Angriffen, beispielsweise bei der Malware-Erstellung und -Manipulation, Social-Engineering-Angriffen und fortgeschrittener Datenanalyse".

Um diesen Risiken zu begegnen, sollten Hersteller gezielte Schutzmaßnahmen entwickeln. Dazu gehören spezielle Designprinzipien, die sogenannte Evasion-Angriffe wie Prompt Injections abwehren, um den Missbrauch von generativen KI-Assistenten zu verhindern. Gleichzeitig ermöglicht KI-gestütztes Static Application Security Testing (ML-SAST) eine präzisere und schnellere Identifikation von Schwachstellen in komplexer Automotive-Software. Mit der wachsenden Komplexität vernetzter Fahrzeuge werden solche Tools unverzichtbar.

Fazit

Die Automobilbranche steht vor der anspruchsvollen Aufgabe, technologische Fortschritte mit einem hohen Maß an Datensicherheit zu verbinden. Cybersicherheit ist dabei nicht nur eine Nebenbedingung, sondern ein entscheidender Faktor für den Unternehmenserfolg. Die Integration von KI in Fahrzeuge eröffnet zwar spannende Möglichkeiten, bringt jedoch auch neue Risiken mit sich. Diese Entwicklungen verdeutlichen, wie unverzichtbar umfassende Sicherheitsstrategien in diesem Sektor geworden sind.

Die steigende Zahl an Sicherheitsvorfällen zeigt klar: Sicherheitsmaßnahmen dürfen keine einmalige Angelegenheit sein. Stattdessen müssen sie während des gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs konsequent weiterentwickelt und überwacht werden.

Hersteller sind gefordert, Sicherheit ganzheitlich zu denken – von der Entwicklung und Produktion über die Nutzung bis hin zur komplexen Lieferkette. Regulierungen wie UNECE R155, der EU AI Act und NIS 2 setzen klare Standards und fordern einheitliche Systeme für Risikomanagement und Berichterstattung. Gleichzeitig bieten Technologien wie Explainable AI (XAI) und Post-Quantum-Kryptografie neue Ansätze, um Transparenz und langfristige Sicherheit zu gewährleisten.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der konsequenten Anwendung des Security-by-Design-Prinzips – von der ersten Entwicklungsphase bis zum Ende des Fahrzeuglebenszyklus. Mit der fortschreitenden Integration moderner KI-Lösungen wird es zudem immer wichtiger, Sicherheitsstrategien regelmäßig zu überprüfen und anzupassen. Genau das ist die zentrale Herausforderung der Automobilbranche in der heutigen Zeit.

FAQs

Wie können Hersteller die Datensicherheit in vernetzten Fahrzeugen verbessern?

Die Sicherheit vernetzter Fahrzeuge beginnt bereits bei der Entwicklung. Ein mehrschichtiges Sicherheitskonzept spielt dabei eine entscheidende Rolle. Ein zentraler Ansatz ist das Prinzip Security-by-Design. Hierbei werden Hard- und Software von Anfang an mit Verschlüsselungs- und Authentifizierungsmechanismen ausgestattet. Dadurch wird gewährleistet, dass nur autorisierte Geräte und Dienste Zugriff auf sensible Fahrzeugkomponenten erhalten.

Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Netzwerksegmentierung. Sie reduziert die Angriffsfläche, indem sicherheitskritische Systeme, wie beispielsweise Steuergeräte, von weniger sensiblen Modulen wie Infotainment- oder Telematik-Systemen getrennt werden.

Updates und Anomalie-Erkennung

Over-the-Air-Updates (OTA) spielen eine essenzielle Rolle, um Sicherheitslücken schnell zu schließen – und das, ohne dass Fahrzeuge in die Werkstatt müssen. Ergänzend dazu kann eine KI-gestützte Anomalie-Erkennung in Echtzeit verdächtige Aktivitäten oder ungewöhnliche Kommunikationsmuster aufspüren und sofort Gegenmaßnahmen einleiten.

Einhaltung von Standards und Risikomanagement

Hersteller sollten sich an etablierte Standards wie ISO/SAE 21434 und die EU-Richtlinie NIS-2 halten. Diese legen rechtliche und technische Anforderungen fest, die die Sicherheit vernetzter Fahrzeuge gewährleisten.

Ein lebenszyklusorientiertes Risikomanagement ist ebenfalls unverzichtbar. Dazu zählen regelmäßige Sicherheitsprüfungen und Penetrationstests, die Schwachstellen frühzeitig aufdecken und beheben können.

Durch die Kombination dieser Maßnahmen können Hersteller nicht nur die Sicherheit ihrer Fahrzeuge erhöhen, sondern auch das Vertrauen der Nutzer in vernetzte Technologien langfristig stärken.

Welche Auswirkungen hat der EU AI Act auf die Entwicklung von KI-Systemen in der Automobilbranche?

Der EU AI Act, der seit dem 1. August 2024 in Kraft ist und ab dem 1. August 2026 verbindlich wird, setzt neue Maßstäbe für die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen. Besonders in der Automobilbranche, wo Technologien wie autonomes Fahren und datenbasierte Fahrerassistenzsysteme im Fokus stehen, gelten strenge Anforderungen für hochriskante KI-Systeme. Hersteller sind verpflichtet, umfassende Qualitäts- und Risikomanagementsysteme einzuführen. Diese Systeme müssen Aspekte wie die Qualität der verwendeten Daten, Transparenz und Entscheidungsprozesse lückenlos dokumentieren. Das bedeutet, dass Tests und Nachweise bereits in der Entwicklungsphase integriert werden müssen, was die Entwicklungszyklen verlängert.

Für Unternehmen wie die CUBEE Sachverständigen AG, die auf digitale Gutachten und Bewertungen im KFZ-Bereich spezialisiert sind, bringt der AI Act klare Herausforderungen – und Chancen. KI-gestützte Tools müssen frühzeitig an die neuen Vorgaben angepasst werden. Mit der Einführung von Dokumentations- und Transparenzmechanismen können nicht nur regulatorische Risiken reduziert, sondern auch das Vertrauen der Kunden in datengestützte Bewertungen gestärkt werden. Die Einhaltung der Vorschriften bietet daher nicht nur Sicherheit, sondern verschafft Unternehmen auch einen Vorsprung im Wettbewerb.

Wie hilft Künstliche Intelligenz, Cyberangriffe auf vernetzte Fahrzeuge zu erkennen und abzuwehren?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein zentraler Baustein, wenn es um die Sicherheit vernetzter Fahrzeuge geht. Sie analysiert den Datenverkehr, erkennt ungewöhnliche Muster und weist auf mögliche Cyberangriffe hin. Mit Hilfe von automatisierten Risikoanalysen und Threat-Detection-Monitoring in Echtzeit können Bedrohungen nicht nur frühzeitig identifiziert, sondern auch umgehend neutralisiert werden.

Ein weiterer Vorteil von KI-Systemen: Sie entwickeln sich ständig weiter. Indem sie aus neuen Angriffsmustern lernen und sich dynamisch an veränderte Bedrohungslagen anpassen, können Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich optimiert werden. Das Ergebnis? Ein höheres Maß an Datensicherheit, das Fahrzeuge effektiv vor unbefugtem Zugriff und Manipulation schützt.

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