Künstliche Intelligenz revolutioniert die Wettervorhersage, schafft aber gleichzeitig neue Angriffsflächen für gezielte Datenmanipulation. Während traditionelle Prognosesysteme auf robuste Datenassimilation und Kreuzvalidierung setzen, verlagert sich die Wettervorhersage zunehmend hin zu KI-Modellen, die direkte Rohdaten verarbeiten. Diese Entwicklung erhöht die Anfälligkeit für koordinierte Sabotageakte, die auf finanzielle Spekulationen oder politische Ziele abzielen. Im April 2026 wurde ein konkreter Sicherheitsvorfall bekannt: Am Flughafen Paris-Charles-de-Gaulle wurden die Temperatursensoren an zwei Terminen gezielt durch externe Wärmequellen verfälscht. Ermittlungen ergaben, dass die Manipulation dazu diente, Positionen an Wetter-Prognosemärkten zu optimieren. Die beteiligten Akteure erzielten dabei individuelle Gewinne in Höhe von rund 20.000 US-Dollar. Die Anomalie wurde erst durch die sorgfältige Beobachtung einer französischen Klima-NGO aufgedeckt. Solche isolierten Fälle lassen sich aktuell noch durch menschliche Kontrollen und statistische Filter erkennen. Experten warnen jedoch vor einer Eskalation der Bedrohung. Statt einzelner Stationen könnten Angreifer in Zukunft gezielt Netzwerke von Messstationen parallel manipulieren, wobei jede einzelne Abweichung im Toleranzrahmen bliebe. Da KI-basierte Vorhersagemodelle zunehmend auf Echtzeitdaten und traditionelle Datenqualitätsprüfungen verzichten, könnten derartige koordinierte Eingriffe die Modellierung von Extremwetterereignissen systematisch verfälschen. Die Folgen reichen von künstlichen Preisspitzen an Stromgroßhandelsmärkten durch verfälschte Wind- und Solardaten bis hin zur Unterdrückung kritischer Katastrophennachrichten. Im Extremfall könnte die gezielte Störung der Wetterdatenkette als Instrument der hybriden Kriegsführung oder zum Auslösen falscher Notfallmaßnahmen genutzt werden. Die Forschung identifiziert drei zentrale Gegenmaßnahmen. Zunächst müsse die physische und digitale Absicherung der Messinfrastruktur gestärkt werden, ergänzt durch beschleunigte Datenhomogenisierung und den Erhalt menschlicher Expertise zur Plausibilitätsprüfung. Zweitens seien KI-Systeme durch Techniken wie Erklärbarkeit und adversare Robustheit widerstandsfähiger gegen manipulierte Eingangsdaten zu machen. Drittels müsse entlang der gesamten Wertschöpfungskette von der Datenerfassung bis zur Vorhersageausgabe ein verbindliches Verantwortungs- und Eskalationsregister etabliert werden. Kein einzelner Akteur kann die Datenintegrität allein garantieren; schnelle, sektorübergreifende Informationsflüsse sind essenziell. Solange finanzielle Anreize bestehen, wird die Wetterdatenkette ein Ziel für Angriffsszenarien bleiben. Der Übergang zu KI-gestützten Echtzeitentscheidungen erfordert daher nicht nur technologische Upgrades, sondern auch die konsequente Integration von Sicherheitsarchitekturen und transparenten Kontrollmechanismen in die globale Klimadateninfrastruktur.