AI Session Hijacking: Risiken bei webbasierten KI-Tools

Die schnelle Verbreitung webbasierter KI- und GenAI-Tools hat Unternehmen eine beispiellose Produktivität ermöglicht. Von der Codegenerierung bis zur Marktanalyse werden diese Plattformen zu einem integralen Bestandteil des täglichen Betriebs. Diese Abhängigkeit schafft jedoch eine neue und bedeutende Angriffsfläche: die Browsersitzung des Benutzers. Die Entführung einer KI-Sitzung ist keine theoretische Bedrohung mehr, sondern eine praktische Methode für Angreifer, unbefugten Zugriff auf vertrauliche Unternehmensdaten zu erlangen. Genau die Mechanismen, die ein nahtloses Benutzererlebnis ermöglichen – Sitzungscookies, Token und Browser-Caching – können ausgenutzt werden, um eine aktive KI-Sitzung zu übernehmen, was zu schwerwiegenden Gefährdungen der GenAI-Sitzung und Datenverlusten führen kann.

Stellen Sie sich einen Mitarbeiter vor, der eine leistungsstarke GenAI-Plattform nutzt, um einen vertraulichen internen Bericht zusammenzufassen. Die authentifizierte und vertrauenswürdige Sitzung enthält den Kontext dieser sensiblen Daten. Kann ein Angreifer diese Sitzung kapern, erhält er direkten Zugriff auf die Konversation und kann die Daten exfiltrieren oder sogar die KI-Ausgabe manipulieren. Dieser Artikel untersucht die Mechanismen hinter diesen Angriffen – vom Diebstahl eines Sitzungstokens bis hin zu ausgeklügelten Techniken wie der indirekten Prompt-Injektion – und skizziert die kritischen Risiken, die sie für moderne Unternehmen darstellen.

Die Anatomie einer KI-Sitzungsentführung

Im Kern ist Session Hijacking eine Form des Identitätsdiebstahls. Wenn sich ein Benutzer bei einer Webanwendung anmeldet, erstellt der Server eine eindeutige Sitzung, um seine Aktivitäten zu verfolgen und seinen Authentifizierungsstatus aufrechtzuerhalten. Dies geschieht typischerweise über ein Sitzungscookie oder ein im Browser gespeichertes Sitzungstoken. Dieses Token fungiert als temporärer Schlüssel und weist die Identität des Benutzers für die Dauer der Sitzung nach, ohne dass dieser seine Anmeldeinformationen für jede Aktion erneut eingeben muss.

Das Ziel eines Angreifers ist es, diesen Schlüssel zu stehlen. Er erhält ein gültiges Sitzungstoken, kann es dem Webserver vorlegen und sich als legitimer Benutzer ausgeben. Der Server erkennt das gültige Token und gewährt dem Angreifer dieselben Zugriffsrechte und Berechtigungen wie dem Benutzer. So kann er alle innerhalb dieser Sitzung zugänglichen Daten einsehen, ändern oder exfiltrieren. Bei webbasierten KI-Tools kann dies proprietären Code, Finanzprognosen, personenbezogene Kundendaten oder strategische Pläne umfassen, die Mitarbeiter bearbeiten.

Die Methoden zum Diebstahl dieser Token sind vielfältig. Sie reichen von Cross-Site-Scripting-Angriffen (XSS), bei denen der Browser dazu verleitet wird, das Cookie an einen Angreifer zu senden, bis hin zu Man-in-the-Middle-Angriffen, bei denen der Datenverkehr zwischen Benutzer und Server abgefangen wird. Mit dem Aufkommen der KI entstehen jedoch noch ausgefeiltere Vektoren.

Erweiterte Angriffsvektoren: Indirekte Eingabeaufforderungsinjektion und Malware

Die interaktive Natur von GenAI-Plattformen öffnet Tür und Tor für neuartige Angriffstechniken. Eine der besorgniserregendsten ist die indirekte Eingabeaufforderung. Im Gegensatz zu einem direkten Angriff, bei dem ein böswilliger Benutzer eine schädliche Eingabeaufforderung eingibt, erfolgt eine indirekte Injektion, wenn das KI-Modell eine kompromittierte Datenquelle verarbeitet.

Stellen Sie sich ein KI-Tool vor, das eine Webseite oder ein Dokument zusammenfassen soll, das von einem Angreifer manipuliert wurde. Der Angreifer kann eine bösartige Eingabeaufforderung in diese externen Daten einbetten. Wenn die KI diese verarbeitet, wird der versteckte Befehl im Kontext der Benutzersitzung ausgeführt. Diese bösartige Eingabeaufforderung könnte so gestaltet sein, dass sie die KI anweist, ihren eigenen Sitzungskontext inklusive des Sitzungstokens offenzulegen und an den Remote-Server eines Angreifers zu senden. Der Benutzer würde nichts von der Kompromittierung seiner Sitzung bemerken.

Dieser Angriff ist besonders gefährlich, da er nicht direkt auf den Rechner des Benutzers zugreifen muss. Er nutzt das Vertrauen zwischen der KI-Anwendung und den von ihr genutzten Daten aus.

Die Bedrohung wird durch die anhaltende Gefahr von Malware noch verstärkt. Moderne Info-Stealer-Malware ist oft speziell darauf ausgelegt, Anmeldeinformationen und Sitzungsdaten von Browsern abzugreifen. Diese Malware kann über Phishing-E-Mails, bösartige Downloads oder sogar als Zero-Click-Exploit verbreitet werden, der keinerlei Benutzerinteraktion erfordert, um ein System zu infizieren. Sobald sie aktiv ist, kann sie Browserdatenbanken und lokale Speicher durchsuchen und nach wertvollen Sitzungscookies und Token von hochwertigen Zielen wie KI-Plattformen in Unternehmen suchen. Die gestohlenen Daten werden dann unbemerkt auf einen vom Angreifer kontrollierten Remote-Server exfiltriert, der die Token dann für die Entführung einer KI-Sitzung verwenden kann.

Die Rolle des Caching und die Illusion der MFA-Sicherheit

Browser-Caching soll die Leistung verbessern, indem häufig abgerufene Daten lokal gespeichert werden. Dies ist zwar vorteilhaft für die Benutzererfahrung, kann aber eine weitere Sicherheitslücke schaffen. Sensible Informationen aus KI-Interaktionen, einschließlich Datenausschnitten oder Sitzungskennungen, können im Cache gespeichert werden. Erlangt ein Angreifer Zugriff auf das lokale Dateisystem – sei es physisch oder durch Malware –, kann er diese zwischengespeicherten Daten analysieren, um Sitzungen zu rekonstruieren oder wertvolle Informationen zu stehlen.

Viele Organisationen setzen auf Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) als primäre Verteidigung gegen unbefugten Zugriff. MFA ist zwar eine kritische Sicherheitsebene, aber kein Allheilmittel gegen Session-Hijacking. Wichtig ist, dass Session-Hijacking-Angriffe typischerweise auftreten nachdem Ein Benutzer hat sich erfolgreich authentifiziert. Der Angreifer versucht nicht, ein Passwort zu stehlen und die MFA-Eingabeaufforderung zu umgehen. Er stiehlt das generierte Sitzungstoken. nachdem Die MFA-Herausforderung wurde abgeschlossen. Da das gestohlene Token eine bereits authentifizierte Sitzung darstellt, kann der Angreifer MFA häufig vollständig umgehen.

Auswirkungen auf Unternehmen: Schatten-KI und unkontrollierte Datenfreigabe

Die Risiken eines KI-Sitzungs-Hijackings nehmen in Unternehmensumgebungen zu, insbesondere mit dem Aufkommen von „Shadow IT“ oder genauer gesagt „Shadow AI“. Wenn Mitarbeiter nicht genehmigte KI-Tools von Drittanbietern für arbeitsbezogene Aufgaben nutzen, agieren sie außerhalb der Sichtbarkeit und Kontrolle der IT- und Sicherheitsteams. Dies schafft zwei erhebliche Probleme, wie die Herausforderungen bei der GenAI- und SaaS-Sicherheit verdeutlichen.

Erstens hat das Unternehmen keine Möglichkeit, die Sicherheitsrichtlinien auf diesen Plattformen durchzusetzen. Es gibt keine Garantie dafür, dass diese Tools die Sicherheitsstandards des Unternehmens erfüllen, was sie zu einem bevorzugten Ziel für Angreifer macht. Zweitens führt dies zu einer massiven Gefährdung der GenAI-Sitzungen. Sensible Unternehmensdaten, geistiges Eigentum, Kundenlisten und Finanzdaten werden in diese nicht genehmigten Anwendungen eingespeist. Ein erfolgreiches Session-Hijacking des Kontos eines einzelnen Mitarbeiters auf einer dieser Plattformen könnte zu einem katastrophalen Datenleck führen. Dies ist der Hauptkanal für unbeabsichtigte oder böswillige Datenlecks in modernen Unternehmen.

Ohne eine umfassende Prüfung aller eingesetzten SaaS- und KI-Anwendungen agieren Unternehmen blind. Sie können sich nicht vor Bedrohungen schützen, die sie nicht erkennen, und der einfache Zugriff auf webbasierte GenAI-Tools bedeutet, dass die Angriffsfläche täglich wächst.

Eindämmung des AI Session Hijacking mit einem modernen Sicherheitsansatz

Der Schutz vor KI-Session-Hijacking erfordert eine strategische Abkehr von der traditionellen netzwerkbasierten Sicherheit hin zu einem Modell, das umfassende Transparenz und Kontrolle über die Browseraktivität bietet. Da diese Angriffe auf die Browsersitzung selbst abzielen, muss die Lösung auf Browserebene greifen.

Unternehmen müssen die gesamte SaaS-Nutzung in Echtzeit überwachen können – sowohl genehmigte als auch nicht genehmigte. Eine robuste Sicherheitslösung sollte verdächtige Aktivitäten erkennen und blockieren können, die auf einen Angriffsversuch hindeuten, beispielsweise den Zugriff auf ein Sitzungstoken durch einen ungewöhnlichen Prozess oder die Exfiltration auf einen verdächtigen Remote-Server. Sie sollte außerdem in der Lage sein, die Verwendung von „Shadow AI“-Tools zu erkennen und risikobasierte Richtlinien anzuwenden, um zu verhindern, dass Mitarbeiter sensible Daten in diese Tools eingeben.

Indem Unternehmen den Browser als neuen Sicherheitsbereich nutzen, können sie granulare Kontrollen durchsetzen. So können sie beispielsweise das Einfügen sensibler Daten in nicht genehmigte KI-Chatfenster verhindern oder Datei-Uploads auf unternehmensexterne Filesharing-Seiten blockieren. Dieser Ansatz adressiert direkt die Kernrisiken von Session Hijacking, indirekter Prompt Injection und Datenexfiltration und bietet so einen robusten Schutz gegen diese modernen Bedrohungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass webbasierte KI-Tools zwar enorme Vorteile bieten, aber auch komplexe Sicherheitsherausforderungen mit sich bringen, die nicht ignoriert werden können. Die Gefahr eines KI-Session-Hijackings ist real und hochgradig. Es kann traditionelle Abwehrmaßnahmen wie MFA umgehen und zu erheblichen Datenlecks führen. Durch das Verständnis der Mechanismen dieser Angriffe – vom Diebstahl eines Session-Cookies über die Verbreitung komplexer Malware bis hin zur indirekten Prompt-Injektion – können Unternehmen eine effektivere Abwehrstrategie entwickeln. Ein proaktiver Ansatz, der auf Transparenz und Kontrolle auf Browserebene basiert, ist unerlässlich, um die Leistungsfähigkeit von KI sicher zu nutzen, ohne die Unternehmenssicherheit zu gefährden.