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Ihre Mitarbeiter bestehen den Phishing-Test. Dennoch fallen 87,5 % auf den Angriff herein.

Die Hinzunahme eines einzigen Kanals bei einem Phishing-Angriff vervielfacht die Ausfallrate um das Sechsfache. Genau das messen die meisten Security-Awareness-Programme nicht – und genau hier liegt die Lücke, durch die koordinierte Angriffe erfolgreich sind. Dieser Beitrag legt dar, warum Single-Vector-Simulationen Bereitschaftsdaten liefern, die nicht der Realität tatsächlicher Angriffe entsprechen, und untersucht, wie eine Testmethodik aussehen muss, die dieser Realität gerecht wird.
Cyber attack
Phishing
Social engineering
Zepo Intelligence

15 % der Mitarbeiter fallen auf eine Standard-Phishing-Simulation herein. Fügt man einen Vishing-Anruf hinzu, der sich auf diese E-Mail bezieht, steigt die Ausfallrate auf 87,5 %.

Die zweite Zahl ist nicht das Problem. Das Problem ist, dass die meisten Security-Awareness-Programme nur die erste messen.

Koordinierte Angriffe, die mehrere Kanäle kombinieren – Phishing, Vishing, Chat-Bestätigung –, sind kein aufkommender Trend. Sie sind der aktuelle operative Standard für jede gezielte Kampagne. Und das Simulationsmodell, auf dem die meisten Sicherheitsschulungen basieren, wurde nicht dafür entwickelt, diese nachzubilden.

Die Diskrepanz zwischen der Art und Weise, wie Ihre Simulationen das Urteilsvermögen der Mitarbeiter testen, und der Art, wie koordinierte Angriffe sie tatsächlich erreichen, macht Bereitschaftsdaten unzuverlässig. Um diese Lücke zu verstehen, müssen Sie Ihr bestehendes Programm nicht ersetzen. Sie müssen lediglich präzise definieren, was Ihr aktuelles Programm messen kann und was nicht.

Der Angriff, der harmlos beginnt

Ein Multi-Vektor-Angriff beginnt nicht mit der gefährlichsten Anfrage. Er beginnt mit der glaubwürdigsten.

Ein typischer Ablauf sieht so aus: Eine Phishing-E-Mail geht von einer Adresse ein, die einem vertrauenswürdigen Anbieter zu gehören scheint. Die E-Mail bittet um die Bestätigung von Rechnungsdetails – nichts Ungewöhnliches. Zwei Stunden später erfolgt ein Anruf, der sich namentlich und inhaltlich auf die E-Mail bezieht. Die Stimme am Telefon erklärt, dass eine Bearbeitungsfrist besteht. Eine weitere Nachricht geht über Teams oder Slack ein, von einem Profil, das einem IT-Kollegen zu gehören scheint, und bestätigt die Dringlichkeit.

In jeder Phase nutzt der Angriff den vorherigen Kontaktpunkt, um Glaubwürdigkeit für den nächsten aufzubauen. Die Phishing-E-Mail bereitet den Mitarbeiter darauf vor, den Anruf zu erwarten. Der Anruf validiert die E-Mail. Die Chat-Nachricht bestätigt beides. Beim dritten Kontaktpunkt bewertet der Mitarbeiter keine Bedrohung mehr – er schließt einen Prozess ab, der zwei Schritte zuvor begonnen hat.

Diese Sequenzierungsstrategie ist nicht neu. Was sich geändert hat, ist die Leichtigkeit und Skalierbarkeit, mit der sie eingesetzt werden kann.

Vishing-Angriffe nahmen zwischen dem ersten und zweiten Halbjahr 2024 um 442 % zu. (Keepnet Labs, 2025) KI-gestütztes Spear-Phishing erzielt in kontrollierten Tests mittlerweile eine Klickrate von 54 %, verglichen mit 12 % bei herkömmlichen Kampagnen. (Brightside AI, 2025) Der Koordinationsaufwand, der Multi-Vektor-Angriffe früher operativ komplex machte, ist weitgehend verschwunden.

Was Ihnen Ihre Klickrate verschweigt

Herkömmliche Phishing-Simulationen testen lediglich eine einzige Fähigkeit: Kann ein Mitarbeiter eine verdächtige E-Mail erkennen, wenn sie isoliert, ohne sozialen Druck und ohne jeglichen Kontext eintrifft?

Das ist eine nützliche Fähigkeit. Doch unter den Bedingungen eines koordinierten Angriffs ist sie bei weitem nicht die einzige, auf die es ankommt.

Untersuchungen von Zepo Intelligence haben ergeben, dass Phishing allein bei den getesteten Mitarbeitern zu einer Fehlerquote von 15 % führte. Als auf dieselbe Phishing-Mail jedoch ein KI-generierter Vishing-Anruf folgte, der sich darauf bezog, stieg die Fehlerquote auf 87,5 % – eine Versechsfachung durch das Hinzufügen eines einzigen weiteren Kanals.

Die Mitarbeiter, die im kombinierten Szenario versagten, waren nicht weniger informiert als diejenigen, die den Single-Vektor-Test bestanden hatten. Sie waren lediglich einer anderen Art von Druck ausgesetzt: der aufgebauten Glaubwürdigkeit einer Abfolge, die sich bereits legitim anfühlte, bevor die gefährlichste Anfrage eintraf.

Single-Vektor-Simulationen können keine Daten zur Einsatzbereitschaft für dieses Szenario liefern, da sie einen grundlegend anderen kognitiven Zustand testen. In einer Standard-Phishing-Simulation bewertet der Mitarbeiter einen einzelnen Datenpunkt. In einem Multi-Vektor-Szenario hingegen steuert der Mitarbeiter einen Prozess, von dem er glaubt, dass er sich bereits mitten in dessen Umsetzung befindet.

KI hat die Warnsignale eliminiert, auf die Sie Ihre Mitarbeiter trainiert haben

KI-generierte Inhalte haben die oberflächlichen Anzeichen beseitigt, für deren Erkennung herkömmliche Single-Vektor-Schulungen ursprünglich konzipiert wurden.

Klassische Phishing-Schulungen lehrten Mitarbeiter, auf Grammatikfehler, allgemeine Begrüßungen und nicht übereinstimmende Absenderadressen zu achten. KI-generierte Phishing-Mails sind heute grammatikalisch einwandfrei, im Ton angemessen und inhaltlich präzise auf den Empfänger zugeschnitten. Im Jahr 2025 enthielten 82,6 % aller Phishing-Mails KI-generierte Inhalte.

Noch schwerwiegender ist, dass KI es Angreifern ermöglicht, Multi-Vektor-Sequenzen in großem Maßstab zu personalisieren. Eine aus nur drei Sekunden öffentlichem Audiomaterial geklonte Stimme kann für einen Vishing-Anruf verwendet werden, der exakt wie der Vorgesetzte des Mitarbeiters klingt. Eine Phishing-Mail kann im Stil eines Anbieters verfasst werden, mit dem das Unternehmen bereits seit Jahren korrespondiert.

Die Signale, auf deren Erkennung das Training mit Einzelvektoren die Mitarbeiter vorbereitet hat, wurden systematisch reduziert. Was bleibt, ist eine Ermessensentscheidung bezüglich Prozess und Protokoll – die Art von Urteilsvermögen, die durch die Konfrontation mit koordinierten Szenarien entsteht, nicht durch das isolierte Erkennen von Vorlagen.

Sie messen das Richtige unter den falschen Bedingungen

Das Kernproblem der Einzelvektor-Simulation besteht nicht darin, dass sie die falsche Fähigkeit testet. Es liegt darin, dass sie die richtige Fähigkeit unter falschen Bedingungen prüft und die Ergebnisse nutzt, um Rückschlüsse auf völlig andere Bedingungen zu ziehen.

Eine Klickrate misst lediglich, ob ein Mitarbeiter ein Angriffssignal isoliert erkennen kann. Das ist etwas völlig anderes, als zu beurteilen, wie sich das Urteilsvermögen eines Mitarbeiters bewährt, wenn er bereits durch einen vorherigen Kontaktpunkt beeinflusst wurde, unter Zeitdruck steht und die Anfrage scheinbar gleichzeitig von mehreren glaubwürdigen Quellen stammt.

Unternehmen, die ihre Sicherheitsprogramme auf die Senkung der Klickrate optimieren, verbessern eine Kennzahl, die für die heute entscheidenden Vorfälle nur eine begrenzte Vorhersagekraft hat. Nicht, weil die Klickrate irrelevant wäre – sie ist ein vernünftiger Frühindikator. Aber sie wurde für eine Bedrohungslage entwickelt, in der Angriffe als Einzelereignisse und nicht als koordinierte Sequenzen auftraten.

Die richtige Maßeinheit ist nicht: „Hat der Mitarbeiter auf diese E-Mail geklickt?“, sondern: „Wie bewährt sich das Urteilsvermögen dieses Mitarbeiters, wenn er bereits durch einen vorangegangenen Kontaktpunkt beeinflusst wurde?“ Dies sind unterschiedliche Fähigkeiten, die zu ihrer Überprüfung auch unterschiedliche Testmethoden erfordern.

Drei Fragen, die Ihr aktuelles Programm wahrscheinlich nicht beantworten kann

Für Sicherheitsverantwortliche, die ihre aktuellen Programme bewerten, wirft die Realität der Multi-Vektor-Angriffe einige spezifische Fragen auf, die es zu klären gilt.

Die erste Frage ist, ob Ihr Simulationsdesign widerspiegelt, wie Angriffe tatsächlich erfolgen. Eine Simulationsbibliothek, die auf generischen Einzelkanal-Vorlagen basiert, testet lediglich die Erkennung von Signalen, die durch KI-generierte Inhalte gezielt eliminiert werden sollen. Simulationen, die auf echten Angriffsmustern basieren – einschließlich der tatsächlichen Sequenzen, die bei Angriffen auf Ihr Unternehmen erkannt wurden –, liefern wesentlich relevantere Verhaltensdaten.

Die zweite Frage ist, ob Ihr Messrahmen das Urteilsvermögen unter kombiniertem Druck erfasst. Aggregierte Klickraten bilden einen Durchschnitt über die gesamte Belegschaft und verschleiern die spezifischen Rollen, Teams und Arbeitsabläufe, bei denen sequenzieller Angriffsdruck am ehesten Erfolg hat. Eine Verhaltensprofilierung auf granularer Ebene identifiziert, wo sich die Gefährdung innerhalb des Unternehmens tatsächlich konzentriert, noch bevor ein Angreifer sie entdeckt.

Der dritte Punkt ist, ob sich Ihr Programm kontinuierlich anpasst. Eine Simulationsbibliothek, die das Verhalten von Angreifern aus dem letzten Jahr widerspiegelt, ist nicht dasselbe wie eine, die zeigt, was Ihr Unternehmen in dieser Woche bedroht. Die Verbindung zwischen dem, was Ihr Gateway erkennt, und dem, was Ihre Schulungen abdecken, ist die infrastrukturelle Frage, die darüber entscheidet, ob Ihre Daten zur Einsatzbereitschaft aktuell bleiben oder veralten.

Fazit

Multi-Vektor-Angriffe sind kein neues Phänomen. Die Strategie der Sequenzierung ist seit Jahrzehnten ein Merkmal ausgeklügelter Social-Engineering-Methoden. Was sich geändert hat, ist, dass KI diese Strategie in einem Umfang operativ zugänglich gemacht hat, der zuvor erhebliche Ressourcen und Planung erforderte.

Die Security-Awareness-Programme der meisten Unternehmen sind dafür nicht ausgelegt. Das ist keine Kritik. Sie wurden für eine andere Bedrohungslage entwickelt, und viele ihrer Elemente sind nach wie vor gültig. Die Lücke, die es zu schließen gilt, ist spezifisch: Die Testmethodik, die den meisten Programmen zugrunde liegt, misst die Abwehrfähigkeit eines einzelnen Kanals und zieht daraus Rückschlüsse auf die organisatorische Bereitschaft gegenüber Multi-Channel-Druck.

Um diese Lücke zu schließen, müssen zwei Dinge zusammenwirken. Erstens: Simulationen, die die tatsächliche Abfolge koordinierter Angriffe nachbilden – über E-Mail, Telefon und Chat hinweg, statt nur einen Kanal isoliert zu betrachten. Zweitens: eine direkte Verbindung zwischen dem, was Ihre Erkennungsebene sieht, und dem, was Ihr Schulungsprogramm ausführt. Wenn diese beiden Systeme Daten austauschen, wird jeder reale Angriff auf Ihr Unternehmen zum Input für die nächste Simulation. Die Einsatzbereitschaft ist dann keine kalenderbasierte Pflichtübung mehr, sondern eine kontinuierliche Reaktion auf die tatsächliche Bedrohungslage.

Die Frage, um die sich die meisten Sicherheitsprogramme drehen, lautet: Können Mitarbeiter eine verdächtige E-Mail erkennen?

Die entscheidende Frage ist jedoch, ob ihr Urteilsvermögen auch dann noch standhält, wenn der Angriff bereits zwei Schritte weiter ist.

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Wie Zepo Unternehmen unterstützt

Wenn alles vernetzt ist, folgen die Ergebnisse

Paula Pereira

Manager für digitale Informationssicherheit

Ich würde Zepo jederzeit an Kollegen in anderen Unternehmen weiterempfehlen, da das Tool all unsere Anforderungen erfüllt. Wir konnten damit drei Kampagnentypen umsetzen, an denen andere Lösungen, die wir zuvor getestet haben, gescheitert sind. Und über das Produkt hinaus hat uns der Support des gesamten Teams dabei geholfen, das Beste aus der Plattform herauszuholen.”

+9K

Mitarbeiterschutz

–10%

Klickrate bei Angriffen

+18%

Abschlussquote der Schulung

Ramon Fernandez Blanco

Cybersecurity & Digital Product Manager

Seit der Einführung von Zepo ist das Sicherheitsbewusstsein unserer Mitarbeiter deutlich gestiegen. Das Thema Cybersicherheit und Phishing-Kampagnen wird nun aktiv im Team diskutiert, und verdächtige E-Mails werden umgehend gemeldet, anstatt sie zu ignorieren.”

+600

Mitarbeiterschutz

–15%

Anmeldedaten übermittelt

+26%

Abschlussquote der Schulung

Jonathan Nelson

Director of Risk Intelligence

Zepo’s vision for a real-time, hyper-personalised, multi-platform cybersecurity solution is truly unique and stands head and shoulders above the competition”

+100

Employees Protected

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