Cyber-Kumulrisiken unter der Lupe: Malware und Cloud-Ausfälle im Praxistest
Ein Malware-Angriff, der ein Viertel aller Systeme weltweit betrifft? Oder ein mehrtägiger Cloud-Ausfall mit Milliardenfolgen? Eine neue Studie von Munich Re und CyberCube zeigt, wie real diese Szenarien sind – und welche Präventionsmaßnahmen entscheidend sein können.
Cyberangriffe mit systemischen Folgen gehören zu den größten Herausforderungen für Unternehmen und Versicherer. In einer gemeinsamen Studie haben der Rückversicherer Munich Re und der Cyber-Risiko-Spezialist CyberCube nun untersucht, wie solche Ereignisse verlaufen könnten – und welche Maßnahmen zur Risikominimierung beitragen.
Die Einschätzungen von 93 Cybersicherheitsexperten zeigen: Ein schwerwiegendes Malware-Ereignis könnte rund 25 % der IT-Systeme weltweit beeinträchtigen, wobei 15 % vollständig kompromittiert wären. Ein Szenario wie WannaCry oder NotPetya gilt als keineswegs ausgeschlossen. Effektives Patch-Management, Netzwerksegmentierung und regelmäßige Backups können das Risiko jedoch um bis zu 80 % senken.
Auch massive Cloud-Ausfälle werden als ernstzunehmendes Risiko bewertet. Zwar gelten Ausfälle von mehr als 72 Stunden als unwahrscheinlich, dennoch zeigen sich die Experten besorgt. Die wirtschaftlichen Schäden könnten laut Umfrage bereits bei einem eintägigen Ausfall eines zentralen Cloud Service Providers (CSP) bis zu 1 % des Jahresumsatzes betragen. Am effektivsten sei eine überregionale Cloud-Architektur, während Multi-CSP-Strategien kaum als praktikabel gelten.
Im Hinblick auf neue Technologien sehen die Befragten besonders im Industrial und Consumer IoT sowie im Einsatz von LLMs akute Gefahren. Artificial General Intelligence (AGI) wird hingegen eher langfristig als Risiko eingestuft.
Die Studie soll helfen, Worst-Case-Szenarien besser zu parametrisieren und ein konsistentes Verständnis für systemische Cyberrisiken zu etablieren. Die Ergebnisse fließen unter anderem in die neue Version 6 der CyberCube-Plattform ein, mit der Aggregations- und Kumulrisiken modelliert werden können.
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