Passwörter bilden seit vielen Jahren die erste Verteidigungslinie im digitalen Alltag. Trotz der enormen Fortschritte in der IT-Sicherheit bleibt das Problem bestehen: Menschen wählen Passwörter, die leicht zu merken sind, aber auch leicht zu knacken. Diese menschliche Schwäche beeinträchtigt nicht nur den individuellen Schutz, sondern gefährdet in vielen Fällen ganze Netzwerke und Organisationen. Warum sind menschliche Passwörter so unsicher und wie setzen Hacker inzwischen ausgeklügelte Techniken ein, um diese Schwachstellen zu nutzen? Die Antwort liegt in der Art, wie Menschen Passwörter generieren, und den immer raffinierteren Methoden, die Angreifer verwenden. Ein grundlegendes Problem bei der Passwortwahl durch Menschen ist die Vorhersehbarkeit.
Selbst wenn ein Passwort lang ist, bedeutet das nicht automatisch, dass es sicher ist. Tatsächlich kann ein langes Passwort durch intelligente Angriffsmethoden deutlich schneller entschlüsselt werden als ein kurzer, aber wirklich zufälliger Schlüssel. Der Grund dafür liegt darin, dass Menschen selten vollkommen zufällige Zeichenreihen wählen. Stattdessen greifen wir auf vertraute Wörter, Namen, Daten oder leicht einprägsame Muster zurück. Diese Muster sind jedoch nicht zufällig und spiegeln eine zugrundeliegende Wahrscheinlichkeitsverteilung wider.
Wenn Angreifer wissen, wie Menschen tendenziell Passwörter generieren, können sie gezielt wahrscheinliche Kombinationen zuerst ausprobieren – eine extrem effiziente Herangehensweise, die klassische Brute-Force-Attacken alt aussehen lässt. Traditionelle Brute-Force-Angriffe versuchen systematisch alle möglichen Zeichenkombinationen – meistens in alphabetischer oder numerischer Reihenfolge. Diese Methode ist ausgesprochen ineffizient, da das große Potenzial aller möglichen Passwörter als gleich wahrscheinlich angesehen wird. Das ist jedoch falsch, denn menschlich generierte Passwörter sind alles andere als zufällig verteilt. Stattdessen nutzen Hacker heute bevorzugt sogenannte Wörterbuchattacken, bei denen bereits bekannte Passwörter großer Datenlecks als Grundlage dienen.
Diese Listen enthalten Millionen von Passwörtern, die Menschen bereits benutzt haben, und bilden eine gute Stichprobe aus der menschlichen Auswahl an möglichen Passwörtern. Dennoch ist diese Methode limitiert. Jeder neue Datenbruch erweitert zwar die Datenbank bekannter Passwörter, doch da die Kreativität und Vielfalt menschlicher Passwörter enorm ist, liegen viele weitere Kombinationen außerhalb des Zugriffes dieser Listen. Deshalb sind Hacker darauf übergegangen, diese bekannten Passwörter noch weiter zu variieren, um unbekannte Versionen zu erraten. Das kann bedeuten, dass Buchstaben durch ähnliche Zeichen ausgetauscht werden, etwa das „s“ durch „$“, oder Zahlen an typische Stellen angehängt werden.
Solche Muster lassen sich programmatisch erfassen und automatisieren, was die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöht. In den letzten Jahren hat sich eine neue und deutlich fortschrittlichere Methode durchgesetzt: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz durch neuronale Netzwerke. Diese Systeme können Millionen oder sogar Milliarden von passwortbezogenen Datenpunkten verarbeiten und daraus eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellen, die präziser abbildet, wie Menschen Passwörter auswählen. Anhand dieser Informationen können sie sehr viel treffsicherer neue Passwörter generieren, die denen der Nutzer ähneln – mit einer erheblich höheren Wahrscheinlichkeit, richtig zu liegen. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz beim Passwortknacken ist keine bloße Theorie.
Schon im Jahr 2017 gab es mit PassGan einen prominenten Versuch, ein neuronales Netzwerk als Angriffswerkzeug einzusetzen. Obwohl die Leistung zunächst nicht spektakulär war, zeigte dieser Ansatz deutlich das enorme Potenzial. Fortschritte im Bereich Deep Learning, verbunden mit der exponentiellen Zunahme der Datenmenge aus Sicherheitsverletzungen, erlauben heute teilweise die Verdopplung der Erfolgsraten beim Erraten von Passwörtern. Mit den verfügbaren großen Rechenressourcen ist es nur eine Frage der Zeit, bis KI-gestützte Passwortknacker signifikant effizienter arbeiten als herkömmliche Methoden. Neben der rein technischen Hürde stellt sich aber auch eine Frage der Privatsphäre und Personalisierung.
Menschen verraten im Internet und auf sozialen Plattformen eine Vielzahl persönlicher Informationen: Namen, Geburtsdaten, Hobbys, Arbeitsstellen und vieles mehr. Werden diese Daten von Angreifern genutzt, um individuelle Passwortvorhersagen zu generieren, steigt die Wahrscheinlichkeit, das tatsächliche Passwort zu erraten, dramatisch an. Die Personalisierung der Wahrscheinlichkeitsverteilung macht den Prozess noch gefährlicher, weil die KI mögliche Passwörter auf individuelle Eigenschaften zuschneiden kann. Während herkömmliche Algorithmen zum Beispiel versucht sind, jedes denkbare Geburtsdatum zu testen, kann ein personalisiertes System auf genau ein Datum fokussieren, das zum Betroffenen passt. Eine Studie aus dem Jahr 2019 untermauerte diese Bedenken eindrucksvoll.
Sie zeigte, dass ein neuronales Netzwerk unter bestimmten Bedingungen fast die Hälfte der Passwörter einer Person schon nach weniger als 1000 Versuchen erraten konnte, wenn lediglich ein anderes Passwort dieser Person bekannt war. Dieses Ergebnis macht deutlich, wie verwundbar menschlich gewählte Passwörter sind – und dass der Trend nicht rückläufig, sondern eher verstärkend ist. Die schlechte Nachricht ist, dass das zunehmend kühnere Vorgehen von Angreifern die Sicherheit noch weiter reduziert. Andererseits bietet der technische Fortschritt auch Chancen für den Schutz. Bisher konnten Kriminelle solche großen Hardware-Ressourcen oft nur schwer unbemerkt betreiben.
Plattformen wie HaveIBeenPwned sammeln Milliarden von kompromittierten Passwörtern und könnten als Grundlage dienen, um eigene KI-Modelle zu trainieren, die Nutzer warnen, bevor sie schwache oder leicht zu erratende Passwörter verwenden. Dieser proaktive Ansatz könnte die Art und Weise revolutionieren, wie wir Passwörter wählen. Statt erst bei einem Sicherheitsvorfall zur Passwortänderung gezwungen zu werden, könnten Nutzer in Zukunft intelligent gewarnt werden, wenn sie gefährdete Passwörter benutzen oder neu wählen wollen. Diese Warnungen wären zudem viel präziser als klassische Empfehlungen, die oft nur auf groben Kriterien wie Mindestlänge oder Sonderzeichenbasics basieren. Hier könnte KI in den Dienst der Nutzer treten und so die digitale Sicherheit entscheidend erhöhen.
Das langfristige Fazit ist jedoch klar: Die Ära, in der Menschen sichere Passwörter durch eigene Kreativität schaffen können, neigt sich dem Ende zu. Die Komplexität und Vorhersehbarkeit menschlicher Denkweisen in Kombination mit der Leistungsfähigkeit moderner KI machen es unmöglich, allein auf die individuelle Intuition zu setzen. Es ist nicht mehr sinnvoll, den Sicherheitsschutz in die Hände des menschlichen Gedächtnisses oder der Kreativität zu legen. Deshalb lautet die wichtigste Empfehlung ganz deutlich: Die Nutzung von Passwortmanagern. Diese Programme generieren und speichern starke, völlig zufällige Passwörter, die weder von Menschen noch von Maschinen leicht erraten werden können.
Für den Zugang zu solch einem Manager wird meist ein einziges starkes Master-Passwort benötigt, das sich entweder als lange zufällige Passphrase gestalten lässt oder im äußersten Fall sicher aufbewahrt werden muss – beispielsweise verschlossen an einem physischen Ort. Bei dieser Vorgehensweise übernimmt die Software die gesamte Komplexität, während der Nutzer sich nur um den Schutz des Zugangspassworts kümmern muss. Eine weitere Maßnahme, die parallel gedacht werden sollte, ist die verstärkte Nutzung von Zweifaktor-Authentifizierung. Auch wenn Passwörter kompromittiert wurden, bietet ein zweiter Faktor – zum Beispiel eine SMS-Nummer, eine App-basierte Authentifizierung oder Hardware-Token – eine zusätzliche Barriere gegen unbefugten Zugriff. Abschließend ist klar, dass wir eine Zeitenwende erleben.
