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Telekommunikation: Die technischen Risiken der KI-Steuerung

Der Einsatz von KI in der Telekommunikation birgt spezifische technologische Risiken, die weit über die alte Debatte um Hintertüren in der Hardware hinausgehen. Diese Risiken sind systemischer Natur:

• Die Black Box der Entscheidungsfindung: KI-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, treffen Entscheidungen auf Basis von Mustern, die für menschliche Ingenieure nicht mehr nachvollziehbar sind. Wenn eine KI autonom das Routing von Datenströmen ändert, um eine Überlastung zu vermeiden, ist nicht eindeutig rekonstruierbar, warum sie genau diesen Pfad gewählt hat. Dies macht eine forensische Analyse von Manipulationen nahezu unmöglich. Die O-RAN Alliance führt Erklärbarkeit und Modelltransparenz daher ausdrücklich als zentrale Herausforderungen für KI-gesteuerte Mobilfunknetze an.
• Data Poisoning (Trainingsdatenvergiftung): Autonome Netze lernen aus Echtzeit-Telemetriedaten. Ein Angreifer könnte gezielt verrauschte oder falsche Netzpakete einspeisen, um das KI-Modell umzutrainieren. Ziel wäre es, das Netz langsam so zu konditionieren, dass es bestimmte Datenverkehrsmuster als niedrigprioritär einstuft oder gezielt fehlleitet. Die O-RAN Alliance nennt Input Manipulation und Model Poisoning ausdrücklich als relevante Bedrohungen für KI-gesteuerte Mobilfunknetze.
• Angriffe auf die Föderation (Federated Learning): Chinesische Carrier setzen zunehmend auf Föderiertes Lernen, um Daten lokal zu halten, aber global optimierte Modelle zu trainieren. Die Austauschprotokolle zwischen den Knoten sind eine neue Angriffsfläche. Durch Manipulation der Gradienten, den mathematischen Updates zwischen den Netzen, könnte ein Angreifer das globale Modell dazu bringen, bestimmte Frequenzbänder oder Verschlüsselungsalgorithmen zu schwächen – ein AI-Backdooring, das ohne Hardwaretausch auskommt.
• Abhörrisiken durch prädiktive Kontrollsysteme: Da die KI die Netzressourcen dynamisch zuweist, könnte ein böswilliger Akteur, der Zugang zur KI-Steuerungsebene hat, bestimmte Datenströme gezielt in sichere, aber tatsächlich kompromittierte virtuelle Container umleiten. Dies wäre kein klassisches Abhören des Funkkanals mehr, sondern eine intelligente, kontextbasierte Umleitung, die von traditionellen Überwachungstools nicht als Angriff erkannt wird, da die Netzbedingungen die Umleitung plausibel erscheinen lassen. Die Sicherheitsvorfälle der Salt Typhoon-Kampagne, bei der über Jahre Telekommunikationsanbieter in mehr als 80 Ländern kompromittiert wurden, haben gezeigt, dass Managementzugänge ohne Multifaktor-Authentisierung und ungepatchte Systeme zentrale Einfallstore darstellen – unabhängig von der Nationalität des Herstellers.
• KI-spezifische Risiken in der Software-Lieferkette: Die ENISA Threat Landscape 2025 und die O-RAN Alliance führen eine Reihe von Angriffen auf, die in konventionellen Netzmanagementsystemen kaum existierten: AI Supply Chain Attacks, Prompt Injection in Netz-Agenten, bei denen ein präparierter Log-Eintrag zur Anweisung werden kann, sowie Model Inversion und Model Stealing. Hinzu kommt die strukturelle Informationsasymmetrie durch chinesische Regularien. Nach den Vorschriften zum Management von Sicherheitslücken müssen in China ansässige Hersteller neu entdeckte Schwachstellen binnen kurzer Frist an das MIIT melden – vor deren Behebung und vor der Information ausländischer Kunden.

Telekommunikation: Lösungsstrategien für die Reduzierung der Risiken

Die technischen Risiken lassen sich nicht durch einfaches Verbieten von Herstellern lösen, da die zugrundeliegende Mathematik (KI) ubiquitär ist. Die EU-Kommission hat im Januar 2026 eine Überarbeitung des Cybersecurity Act (CSA 2.0) vorgeschlagen, die EU-weite Risikobewertungen und Beschränkungen für Hochrisiko-Lieferanten ermöglichen soll. Der Digital Networks Act (DNA) vom Januar 2026 macht die Einhaltung von Lieferketten-Sicherheitsmaßnahmen zur Bedingung für Allgemeingenehmigungen und Frequenzrechte. Fachleute betonen jedoch, dass tiefgreifende architektonische Maßnahmen erforderlich sind:

• Erklärbare AI (XAI) als Pflicht: Die EU muss fordern, dass KI-Modelle in kritischen Netzen erklärbare Entscheidungsgraphen bereitstellen müssen. Für jede automatische Netzentscheidung muss es einen digitalen Rechenschaftsbericht geben, der die Eingangsparameter und Gewichtungen dokumentiert.
• Segmentierung der KI-Ebenen: Die Trennung von KI für das Netzwerkmanagement (nicht kritisch) und KI für die Verkehrslenkung (kritisch). Während die Energieoptimierung aus China kommen darf, muss die Datenverkehrslenkung durch europäische oder zertifiziert quelloffene KI-Algorithmen gesteuert werden. Die Hardware und das KI-Modell müssen entkoppelt werden.
• Zero-Trust für KI-Update-Pipelines: Die Kanäle, über die Telco-LLMs Updates erhalten, müssen als hochkritische Systeme behandelt werden. Multisignatur-Verfahren, Quellcode-Offenlegungspflichten für die Trainingsdatensätze gegenüber einer europäischen Zertifizierungsstelle sowie eine AI-BOM (AI Bill of Materials) mit Modellherkunft, Trainingsdatenquellen und Update-Zyklen sind essenziell.
• Resilienz durch hybride Multi-Vendor-Strategie: Europa muss den Aufbau von KI-Fabriken fördern, die unabhängig von den asiatischen Hyperscalern sind. Die EU-5G-Toolbox muss um ein AI-Sovereignty-Add-on erweitert werden, das vorschreibt, dass die höchste Entscheidungsebene des Netzes (Policy Control) ausschließlich auf in Europa entwickelten und gehosteten KI-Modellen basieren darf. Die O-RAN Alliance hat hierfür zusätzliche Sicherheitsstandards und Threat-Modelle für Open Fronthaul sowie Service Management and Orchestration verabschiedet.

Telekommunikation: Die nächste Dekade der Abhängigkeit

Die größte Gefahr für Europa liegt nicht in einem einzelnen chinesischen Vertrag, sondern in der digitalen Trägheit. Während chinesische Netze durch KI deterministisch und effizient werden, könnten europäische Netze im Vergleich als wenig intelligent und anfällig für manuelle Fehler wahrgenommen werden. Die Sicherheitsdebatte darf deshalb nicht in einer Blockadehaltung enden, sondern muss in eine offensive Strategie für europäische KI-Souveränität in der Telekommunikation münden. Sonst werden die Algorithmen von morgen die digitale Souveränität von heute aushöhlen.

Für Unternehmen liegt die entscheidende Verteidigungslinie nicht in der Herkunft einzelner Komponenten, sondern in Architektur, Zugriffskontrolle, Lieferkettentransparenz und einer KI-Governance, die Autonomie bewusst begrenzt. Die Frage lautet nicht, welcher Ausrüster in welchem Funkmast steckt. Relevant ist die Due Diligence beim eigenen TK-Dienstleister. Welche Netzarchitektur nutzt er, und bestehen Umrüstungsverpflichtungen, die Kosten oder Migrationen auslösen? Die Herstellerwahl im eigenen Campusnetz ist eine bewusste Sicherheitsentscheidung mit Prüfpflichten nach NIS2. Auditrechte, Datenlokalisierung, Meldepflichten und Exit-Klauseln gehören in die Verträge. Wer Betriebsdaten aus chinesischen Standorten in KI-gestützte Netz- oder Cloud-Dienste einspeist, unterliegt den chinesischen Regeln zum grenzüberschreitenden Datentransfer und parallel der DSGVO. Und der Horizon-Europe-Ausschluss verändert Konsortialstrukturen. Bestehende Forschungskooperationen gehören auf den IP- und Exportkontroll-Prüfstand.