Was Check Point berichtet
Der Septemberbericht ist Teil einer monatlichen Reihe. Aus ihm stammen zwei Gruppen von Zahlen. Erstens die Angriffslage: weltweit durchschnittlich 2.803 Angriffe pro Organisation und Woche, 48 Prozent über dem Vorjahresmonat und 16 Prozent über August. Zweitens die Daten, die Beschäftigte in GenAI-Werkzeuge eingeben: Im September barg demnach jeder 39. Prompt in Unternehmensnetzen ein hohes Risiko für Datenabfluss, bei 89 Prozent der regelmäßigen Nutzer-Organisationen.
Die deutschen Zahlen stammen aus einem Medienbericht über den Check-Point-Bericht: 2.316 Angriffe pro Organisation und Woche, 103 Prozent mehr als im September 2025. Check Point selbst erwähnt Deutschland im Blog nur im Ransomware-Abschnitt, mit einem Anteil von 4,0 Prozent der gemeldeten Opfer. Die deutschen Angriffszahlen konnten wir deshalb nicht im Originalblog nachlesen.
Der Kontext, der in der Schlagzeile fehlt
„Mehr als verdoppelt“ klingt nach einer deutschen Ausnahme. Im Bericht liegt Deutschlands Wert aber unter dem weltweiten Durchschnitt und unter Österreich. Auch der Anstieg ist regional nicht einzigartig: Österreich lag bei plus 96, die Schweiz bei plus 99 Prozent, Europa insgesamt bei plus 61 Prozent. Die Quelle sagt außerdem nicht, wie ein „Angriff“ gezählt wird und auf welcher Telemetrie die Zahlen beruhen. Als Größenordnung taugen sie, als Messung nicht.
Bei der Prompt-Quote gilt Ähnliches. Europa hat mit 1 von 57 die niedrigste Quote aller Regionen. Und die Quote bewegt sich von Monat zu Monat: 1 von 36 im Juli, 1 von 43 im August, 1 von 39 im September. Daraus lässt sich ableiten, dass der Septemberwert nichts Besonderes ist, nicht, dass das Problem wächst oder schrumpft. „89 Prozent der Organisationen betroffen“ heißt zudem im Kern: Fast jedes Unternehmen, das GenAI regelmäßig nutzt, hat im Monat mindestens einen riskanten Prompt. Das ist weniger eine Aussage über Schwere als über Verbreitung.
Was die Datenarten zeigen
Für Unternehmen aufschlussreicher ist, welche Art Daten in Prompts landet. Laut Check Point tauchten in 71 Prozent der Organisationen Netzwerk- und IT-Infrastrukturdaten auf, in 70 Prozent Finanzdaten, in 68 Prozent Rechts- und Regulierungsdaten, in 62 Prozent Personal- und HR-Daten und in 60 Prozent personenbezogene Daten. Wichtig: Der Bericht betont, dass diese Prozentwerte den Anteil der Organisationen meinen, bei denen die Kategorie beobachtet wurde, nicht den Anteil der Prompts.
Für deutsche Unternehmen sind besonders HR- und personenbezogene Daten relevant, weil sie unmittelbar DSGVO-Fragen aufwerfen: Wer Personaldaten oder Kundendaten in ein externes KI-Werkzeug gibt, braucht dafür eine Rechtsgrundlage und in der Regel einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Das ist unsere Einordnung, keine Aussage des Berichts. Er sagt nicht, ob die erfassten Fälle rechtlich problematisch waren, sondern dass die Datenarten vorkommen.
Bei den Branchen steht Business Services mit 4,9 Prozent (etwa 1 von 20 Prompts) vorn, vor Finanzdienstleistern mit 4,1 und dem Gesundheitswesen mit 3,5 Prozent. Für Beratungen, Agenturen und andere Dienstleister aus unserer Zielgruppe ist das ein Hinweis, die eigene Praxis zu prüfen, aber kein Beleg für die eigene Quote.
Was der Bericht nicht klärt
Der Blog definiert „hohes Risiko“ nicht. Er nennt weder Stichprobe noch Kundenbasis noch, wie viele Organisationen gemessen wurden. Das ist bei Herstellerberichten üblich und kein Vorwurf, bedeutet aber: Die Zahlen sind eine Momentaufnahme der Daten eines Sicherheitsanbieters, der Schutz vor genau diesem Risiko verkauft. Wir sagen nicht, dass sie falsch sind. Wir sagen, dass sie nicht unabhängig prüfbar sind.
Was daraus praktisch folgt
- Bei Sicherheitszahlen von Herstellern Anstieg und absolute Höhe trennen und prüfen, wie „Angriff“ oder „hohes Risiko“ definiert ist.
- Eine eigene Bestandsaufnahme machen, welche GenAI-Werkzeuge im Haus tatsächlich genutzt werden. Im Schnitt acht je Organisation sind mehr, als viele erwarten.
- Festlegen, welche Datenarten nicht in externe Werkzeuge gehören (Personal-, Kunden-, Finanz-, Rechtsdaten) und wo Ausnahmen mit Vertrag möglich sind.
- Das mit einer technischen Kontrolle verbinden, nicht nur mit einer Richtlinie. Eine Regel, die niemand sieht, wirkt kaum.
- Prompts von Beschäftigten nicht pauschal überwachen, ohne Betriebsrat und Datenschutz einzubinden. Überwachung hat eigene rechtliche Grenzen.
- Einzelne Monatswerte nicht als Trend verkaufen oder lesen.
Der Kern: Die Zahlen sind plausibel als Größenordnung und brauchen Kontext. Wichtiger als jeder Monatswert ist die Frage, welche Daten in euren Prompts landen und ob ihr das wisst.