FBI-Bericht zu KI-Betrug: 893 Millionen US-Dollar Schaden 2025
Der FBI-Bericht zu KI-Betrug, Teil des Internet Crime Report 2025, der im April 2026 erschien, führt Verluste von mehr als 893 Millionen US-Dollar auf 22.364 Beschwerden zurück, die künstliche Intelligenz erwähnten. Erstmals erfasst die Behörde KI als eigenes Merkmal, und sie sagt, die tatsächliche Zahl könne höher liegen. Für Unternehmen zeigen die Fälle zwei gefährdete Abläufe: Zahlungsfreigaben, die mit gefälschten Chef-E-Mails angegriffen werden, und die Personalsuche, die mit Deepfake-Bewerbern angegriffen wird.
Warum das FBI KI jetzt gesondert zählt
Das Problem des FBI war die Sichtbarkeit. Sein Internet Crime Complaint Center (IC3) sortiert Beschwerden seit 25 Jahren nach Deliktsart, und KI-gestützte Betrugsmaschen gingen in allgemeinen Betrugskategorien auf. Niemand konnte sagen, wie viel Geld KI-Werkzeuge Kriminellen helfen zu erbeuten.
Der Druck stieg. Die an das IC3 gemeldeten Gesamtschäden erreichten 2025 20,877 Milliarden US-Dollar, ein Sprung von 26 % gegenüber dem Vorjahr, bei 1.008.597 Beschwerden. Es war das erste Jahr mit mehr als einer Million Beschwerden. Cyberbetrug, also der Einsatz des Internets für klassische Betrugsmaschen, machte 45 % der Beschwerden aus, aber 85 % der finanziellen Verluste.
Was der IC3-Bericht 2025 ergänzt hat
Zum ersten Mal enthält der Bericht 2025 einen eigenen Abschnitt zu künstlicher Intelligenz und erfasst KI als eigenständiges Merkmal über Deliktsarten hinweg. Die Behörde beschreibt KI als Werkzeug, das „für legitime, hilfreiche Zwecke oder für kriminelle Motive eingesetzt werden kann".
Der Bericht nennt vier verbreitete Einsatzarten von KI in der Cyberkriminalität: Business Email Compromise, Vertrauens- und Liebesbetrug, Lockangebote bei Jobs und Anlagebetrug. Kriminelle setzten gefälschte Social-Media-Profile, Stimmklone, Ausweisdokumente und glaubwürdige Videos von Personen des öffentlichen Lebens oder Angehörigen ein, sagte das FBI.
Wie Analysten eine Beschwerde als KI-bezogen markieren
Die Methode ist einfach, und sie hat eine Grenze. IC3-Analysten vergaben das KI-Merkmal nur, wenn die Person, die die Beschwerde einreichte, direkt auf künstliche Intelligenz verwies. Die meisten Opfer wissen nicht, dass ein Betrüger KI eingesetzt hat, die Zahl hängt also davon ab, was sie schreiben.
Das FBI sagte das selbst in einer E-Mail an The Register.
„Die Zahl der KI-bezogenen Fälle hängt von Qualität und Formulierung der Angaben des Beschwerdeführers ab; daher ist es möglich, dass die Zahl höher liegt." — FBI zu seinen Zahlen zu KI-Beschwerden
Die Zahlen beim Anlagebetrug zeigen die Lücke. Die KI-bezogenen Verluste bei Anlagebetrug erreichten 632.041.188 US-Dollar, während die gesamten Verluste bei Anlagebetrug 8,6 Milliarden US-Dollar überstiegen. Die Behörde sagt, das zeige, dass viele Opfer nicht erkennen, wie weit KI beteiligt sein kann.
Was der FBI-Bericht zu KI-Betrug ergab
Der FBI-Bericht zu KI-Betrug führt mehr als 893 Millionen US-Dollar an Verlusten auf 22.364 Beschwerden zurück, die 2025 KI erwähnten. Anlagebetrug lag bei Anzahl und Schaden vorn, mit 4.356 Beschwerden und 632.041.188 US-Dollar Verlust.
Der Rest ist kleiner, verteilt sich aber auf viele Betrugsmaschen. KI-bezogenes Business Email Compromise kostete 30.256.592 US-Dollar. Betrug im Tech- und Kundensupport mit KI-Bezug erreichte 19.457.078 US-Dollar, Vertrauens- und Liebesbetrug 19.041.653 US-Dollar und Beschwerden über Verletzungen des Schutzes persönlicher Daten 18.767.964 US-Dollar. Notlagenbetrug, bei dem eine geklonte Stimme in einer Notlage ein Familienmitglied nachahmt, machte mehr als 5 Millionen US-Dollar aus. Menschen ab 60 Jahren reichten 3.143 KI-bezogene Beschwerden ein, mit Verlusten von 352.496.231 US-Dollar.
Was KI-gestützter Betrug für Unternehmen bedeutet
Für ein Unternehmen sind zwei Ergebnisse am wichtigsten. Das erste ist Business Email Compromise. Der Bericht beschreibt Chat-Generatoren, die offiziell klingende E-Mails im Stil eines Vorstandschefs schreiben, mit Phishing-Links oder Überweisungsanweisungen, und Stimmklonen, das dieselbe Forderung mit einem gefälschten Anruf untermauert.
Das zweite ist die Personalsuche. Der Bericht beschreibt Bewerber, die in Online-Vorstellungsgesprächen Stimmfälschung oder Deepfake-Video einsetzen, bei denen die Lippenbewegung nicht zur Sprache oder ein Husten nicht zum Bild passt. Opfer meldeten fast 13 Millionen US-Dollar Verluste durch Betrug mit KI-Beteiligung bei Stellenangeboten, und die Behörde sagt, das Hauptziel sei der Zugang zu privaten Computernetzen und nicht die direkte Zahlung. Das macht aus einem Bewerbungsgespräch ein Sicherheitsrisiko.
Was das FBI und andere raten
Das FBI mahnt, bei dringenden Zahlungsaufforderungen innezuhalten und nachzudenken. Das Sicherheitsunternehmen Bitdefender rät, jede Anfrage über einen zweiten Kanal zu prüfen und die Person oder Organisation unter einer vertrauenswürdigen Nummer zurückzurufen.
Jose Perez, Betriebsleiter der Abteilung für Kriminalität und Cyber beim FBI, sagte, Cyberbedrohungen und cybergestützte Kriminalität würden sich weiterentwickeln, während die Welt neue Technologien wie künstliche Intelligenz annimmt.
Fragen und Antworten
Wie viel Geld haben Amerikaner 2025 durch KI-bezogenen Betrug verloren?
Das FBI führt mehr als 893 Millionen US-Dollar Verluste auf 22.364 Beschwerden zurück, die KI erwähnten. Es sagt, die wahre Zahl könne höher liegen, da Opfer oft nicht wissen, dass KI eingesetzt wurde.
Welche KI-Betrugsmaschen kosten am meisten?
Anlagebetrug, mit 632.041.188 US-Dollar KI-bezogenen Verlusten bei 4.356 Beschwerden, gefolgt von Business Email Compromise mit 30.256.592 US-Dollar.
Wie zeigt sich KI beim Betrug in Vorstellungsgesprächen?
Bewerber nutzen in Online-Gesprächen Stimmfälschung oder Deepfake-Video. Das FBI sagt, das Ziel sei meist der Zugang zu privaten Computernetzen, und Opfer meldeten fast 13 Millionen US-Dollar Verluste.
Die Sicht von MOZGII
Wie wir es bauen würden
Die eigene Methode des FBI ist die Lehre hier. Es zählt KI nur, wenn ein Opfer sagt, dass KI beteiligt war, die Zahl misst also ebenso das Bewusstsein wie die Straftat. Ein Unternehmen, das seine eigene Gefährdung kennen will, kann nicht warten, bis ein Opfer es bemerkt. Es muss den Ablauf ansehen, auf den der Betrug zielt.
Bauten wir eine Abwehr für ein Finanzteam, würden wir beim Freigabeweg für Zahlungen anfangen und nicht bei der Deepfake-Erkennung. Jede Bitte, Bankdaten zu ändern oder eine dringende Überweisung zu schicken, bräuchte eine Bestätigung über einen zweiten Kanal, den der Anfragende nicht gewählt hat, etwa einen Rückruf unter einer bereits hinterlegten Nummer. Ein Modell könnte eingehende E-Mails lesen und Anfragen markieren, die den Stil einer Führungskraft nachahmen, aber von einer neuen Adresse kommen, und eine Person im Finanzbereich würde jede Markierung prüfen. Bei der Einstellung würden wir vor jedem Netzzugang für neue Mitarbeiter eine kurze Identitätsprüfung per Live-Gespräch ergänzen.
Brechen würde es dort, wo Menschen unter Zeitdruck stehen. Eine geschickte Fälschung zum Quartalsende, mit der geklonten Stimme einer Führungskraft, kommt an einem müden Prüfer vorbei. Erkennungsmodelle altern zudem schnell, weil die Fälschungen besser werden. Die eine Kennzahl, die wir beobachten würden, ist der Anteil der Zahlungsänderungen, die über den zweiten Kanal bestätigt wurden, bevor Geld fließt.
Als Nächstes würden wir einen einfachen Melde-Knopf bauen, mit dem Mitarbeiter eine verdächtige E-Mail, einen Anruf oder ein Gespräch in einem Schritt an das Sicherheitsteam schicken, damit das Unternehmen seine eigenen Angriffsversuche zählt, statt zu raten.
Quellen
Woher die Fakten dieser Meldung stammen.