Vorteile von KI in der Cybersicherheit

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Computerprogramm, mit dem die menschliche Intelligenz bei der Ausführung verschiedener Aufgaben imitiert werden soll. Zu diesen Aufgaben gehören Problemlösung, Lernen und Mustererkennung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und riesige Datensätze, um ihre Entscheidungsfähigkeit kontinuierlich zu verbessern. In der Cybersicherheit wird KI eingesetzt, um die Erkennung von Bedrohungen zu automatisieren, Sicherheitsprotokolle zu verbessern und auf Vorfälle effizienter zu reagieren als mit herkömmlichen Methoden.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Im Wesentlichen ist maschinelles Lernen (ML) eine Teilmenge der KI, die sich darauf konzentriert, Systeme in die Lage zu versetzen, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und Ihnen zu helfen, auf der Grundlage dieser Daten eine fundierte Entscheidung zu treffen. In der Cybersicherheit wird ML eingesetzt, um Systeme bei der Erkennung neuer Bedrohungen zu unterstützen, indem sie aus früheren Angriffen lernen und sich ständig an neue Arten von bösartigen Aktivitäten anpassen.

Wie wird KI in der Cybersicherheit eingesetzt?

KI setzt neue Maßstäbe in der Cybersicherheit, indem sie ausgefeiltere Methoden zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen einführt. Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI in der Cybersicherheit eingesetzt werden kann.

• Verbesserte Bedrohungserkennung: Während herkömmliche Systeme normalerweise eine signaturbasierte Erkennung verwenden, nutzen KI-Systeme ML zur Erkennung bekannter und unbekannter Bedrohungen. Durch die Durchführung einer ausgeklügelten Musteranalyse in großen Datenbeständen können KI-basierte Sicherheitslösungen Anomalien in Aktivitäten erkennen, die auf eine aufkommende Bedrohung hinweisen können, sodass Unternehmen schneller Maßnahmen ergreifen können.

• Erkennung von Anomalien: Künstliche Intelligenz ist im Prinzip sehr gut geeignet, um Abweichungen vom Standardverhalten innerhalb eines Netzwerks zu erkennen. Was herkömmliche Systeme leicht übersehen können – oft sehr subtile Anomalien – erkennt KI mit unglaublicher Effektivität, da sie große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten und analysieren kann.

• Reduzierung von Fehlalarmen: Ein großes Problem bei herkömmlichen Cybersicherheitssystemen ist die Generierung von Fehlalarmen, die Sicherheitsteams überfordern können. KI-basierte Systeme erfassen den Kontext von Aktivitäten besser, reduzieren Fehlalarme und sorgen dafür, dass sich Sicherheitsteams auf tatsächliche Bedrohungen konzentrieren können.

• Datenverarbeitungsvolumen: Unternehmen generieren immense Datenmengen, was es für herkömmliche Systeme schwierig macht, diese Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Die hohe Rechenleistung von KI ermöglicht es, große Datenmengen schnell zu analysieren, potenzielle Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und ist somit ideal für groß angelegte Projekte.

Vorteile von Intelligenz in der Cybersicherheit

Die Fähigkeit der KI, selbstständig zu arbeiten und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, hat sich für Unternehmen aller Branchen als äußerst vorteilhaft erwiesen. Besonders deutlich kommen diese Vorteile im Cybersicherheitssektor zum Tragen. Leider sind Cyberangriffe in den letzten Jahren immer raffinierter geworden. Ist ein Unternehmen nicht über wichtige Entwicklungen im Bereich der Cybersicherheit informiert, kann das unangenehme Konsequenzen nach sich ziehen.

Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen, die auf Algorithmen ohne KI beruhen, können Cyberangriffe manchmal nicht ausreichend abwehren. Dies sind die größten Vorteile der KI im Bereich der Cybersicherheit:

Erkennen neuer Bedrohungen

Hacker finden immer wieder neue Wege, um in Systeme einzudringen und Schaden anzurichten. Verschiedenste hochwertige Cybersicherheitslösungen zielen darauf ab, diese Bedrohungen zu identifizieren und zu beseitigen. Es ist jedoch fast unmöglich, neue Bedrohungen ohne KI zu konfrontieren.

Im Gegensatz zu klassischer Software greift künstliche Intelligenz nicht auf eine feste Datenbank mit bereits bekannten Cybersicherheitsbedrohungen zurück. Durch die Analyse bekannter Schadprogramme, Internetscans über neue Bedrohungen und eine gründliche Analyse aller auf einem bestimmten System ausgeführten Aktivitäten können auch bisher unbekannte Bedrohungen erkannt und dem Benutzer des Systems sofort mitgeteilt werden.

Besseres Schwachstellen-Management

Je größer ein Unternehmen ist und je mehr Geräte und Nutzer mit einer bestimmten Datenbank verknüpft sind, desto schwieriger gestaltet sich das Erkennen der gefährlichsten Schwachstellen bzw. Sicherheitslücken. Mit künstlicher Intelligenz können Geräte, Genehmigungen, Nutzerverhalten und Software kontinuierlich analysiert werden. Im Anschluss werden die vorliegenden Informationen mit dem vorhandenen Wissen zu den aktuell größten Cybersicherheitsbedrohungen abgeglichen.

Dadurch kann die KI Systeme, Geräte und Nutzer ausfindig machen, die durch einen Cyberangriff besonders leicht kompromittiert werden könnten. Besonders fortschrittliche KI-Lösungen können außerdem Aufschluss über einen möglichen finanziellen Verlust geben, der durch eine Sicherheitslücke entstehen kann.

Optimierung der Endpunktsicherheit

Ein Endpunkt bezieht sich auf jegliches Gerät, das mit einem bestimmten Netzwerk verbunden ist. Unternehmen haben z. B. oft hunderte Geräte mit ihrem Netzwerk verknüpft. Jedes dieser Geräte kann einem Hackerangriff zum Opfer fallen. Viele Unternehmen haben deshalb verschiedenste Cybersicherheitslösungen wie einen Virenschutz oder eine Firewall implementiert.

Die meisten herkömmlichen Cybersicherheitstools nutzen Signaturen, um Bedrohungen aufzudecken. Diese Signaturen werden gleichzeitig mit dem Erkennen neuer Bedrohungen und deren Registrierung im System laufend aktualisiert. Allerdings stützen sich viele Geräte auf veraltete Cybersicherheits-Software, weil die Nutzer diese nicht aktualisieren bzw. die Softwareentwickler neue Bedrohungen nicht erkennen.

Endpunktschutz, der nicht auf Signaturen, sondern auf KI und maschinellem Lernen basiert, sorgt für mehr Sicherheit. KI-gestützte Software kann verdächtiges Verhalten anhand von Mustern und subtilen Anzeichen erkennen. Wie bereits erwähnt, kann sie mithilfe ihres neuronalen Netzwerks sogar völlig neue Bedrohungen und Schwachstellen aufdecken. Dadurch kann sie eigenständiger arbeiten und weniger abhängig von Entwicklern und der Bereitschaft der Benutzer, Updates zu installieren.

Lernt mit der Zeit dazu

Klassische Cybersicherheitssoftware funktioniert nur einwandfrei, wenn sie ständig aktualisiert wird. Wenn die Nutzer keine Updates installieren, veraltet die Software gewissermaßen. Mit KI-gestützter Software verhält es sich völlig anders: Im Laufe der Zeit wird sie aufgrund der zunehmenden Datenanalyse intelligenter. Dies geschieht durch maschinelles Lernen: Durch die Analyse neuer Daten erkennt die KI Muster, und sie nutzt diese Informationen, um ihr neuronales Netzwerk kontinuierlich auszubauen und so immer leistungsfähiger zu machen.

Verbessertes Benutzererlebnis

KI kann die Benutzererfahrung erheblich verbessern. Zum Beispiel hier bei NordPasshaben wir maschinelles Lernen in unsere Option zum automatischen Ausfüllen integriert, wodurch das neue und verbesserte automatische Ausfüllen viel genauer und schneller ist als jede signaturbasierte Option.

Nachteile der künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit

Die Vorteile der KI im Bereich der Cybersicherheit liegen auf der Hand. Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit, die berücksichtigt werden müssen:

KI kann auch von Kriminellen missbraucht werden

Hacker können ebenso KI verwenden. Genauer gesagt, können sie die KI manipulieren. Hacker können analysieren, wie KI auf neue Schadprogramme oder schädliche Codes reagiert. Sie können ein Schadprogramm soweit manipulieren, dass die KI nicht mehr in der Lage ist, dieses einwandfrei zu erkennen. Stattdessen instrumentalisiert der Hacker die KI für seine Zwecke. Im schlimmsten Fall nutzt er diese sogar für einen Cyberangriff.

Es sind beträchtliche Ressourcen erforderlich

KI ist komplex und verschlingt große Mengen an Ressourcen. Zu diesen Ressourcen gehören Geld, Fachwissen und so viele Datensätze zu Cybersicherheit und Malware wie möglich. (Je mehr Daten der KI zur Verfügung stehen, desto genauer arbeitet sie.) KI, der entscheidende Daten fehlen und die nicht auf Expertenebene implementiert wird, wird Bedrohungen wahrscheinlich nicht erkennen. Eine fehlerhafte KI schadet mehr, als sie nützt.

Natürlich verfügt nicht jedes Cybersicherheitsunternehmen über die Mittel, KI in seine Verfahren zu integrieren. Das bedeutet aber nicht, dass solche Unternehmen schlecht oder unzuverlässig sind. Wenn Unternehmen sich allerdings für eine KI-gestützte Cybersicherheitslösung entscheiden, sollten Informationen zum Anbieter eingeholt werden und sie sollten sich vergewissern, dass die Lösung den oben beschriebenen Herausforderungen gewachsen ist.

Wird KI die Cybersicherheit übernehmen?

Die Vorstellung, dass KI die Cybersicherheit übernimmt, mag wie eine Science-Fiction-Geschichte klingen, doch die Realität ist weitaus komplexer und erfordert einen kollaborativen Ansatz. Tatsächlich revolutioniert KI diesen Bereich, indem sie Routineaufgaben automatisiert, Bedrohungen in einer Geschwindigkeit und in einem Ausmaß erkennt, die für Menschen unmöglich sind, und prädiktive Erkenntnisse liefert, die dabei helfen, Angriffe abzuwehren, bevor sie stattfinden. Allerdings hat KI immer noch Grenzen, wie z. B. die Unfähigkeit, den Kontext und die Feinheiten des menschlichen Verhaltens vollständig zu erfassen.

Bei der Cybersicherheit geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um strategisches Denken und das Verständnis der umfassenderen Auswirkungen von Sicherheitsrichtlinien – Bereiche, in denen menschliches Fachwissen von entscheidender Bedeutung ist. Die Kreativität, Intuition und das fundierte Wissen menschlicher Experten in Bezug auf die Funktionsweise von Unternehmen sind Dinge, die nicht allein durch KI ersetzt werden können. Sie sind unerlässlich, um Entscheidungen zu treffen, sich an neue und unvorhergesehene Situationen anzupassen und ein differenziertes Verständnis des Kontexts anzuwenden, das der KI fehlt.

In der Praxis geht es bei der Zukunft der Cybersicherheit nicht um KI gegen Menschen, sondern um die Zusammenarbeit von KI und Menschen. Überlassen wir der KI die harte Arbeit: die Verarbeitung großer Datenmengen, das Erkennen von Mustern und die autonome Reaktion auf bestimmte Arten von Bedrohungen. In der Zwischenzeit können sich menschliche Experten um komplexe Bedrohungsanalysen, die Entwicklung von Strategien und wichtige Entscheidungen kümmern, die Maschinen einfach nicht treffen können. Diese Partnerschaft zwischen KI und menschlicher Intelligenz ist der Schlüssel zum Aufbau eines zuverlässigen und widerstandsfähigen Cybersicherheitsrahmens in der Zukunft. In Zukunft wird sich die KI im Bereich der Cybersicherheit wahrscheinlich weiterentwickeln, wobei der Mensch diese Tools nutzen wird, um seine Fähigkeiten zu verbessern, anstatt sie vollständig zu ersetzen.

Beispiele für KI in der Cybersicherheit

Im Folgenden finden Sie fünf wichtige Beispiele dafür, wie KI in diesem Bereich eingesetzt wird, wobei Erkenntnisse aus vorhandenem Wissen und aktuellen Anwendungsfällen aus der Branche kombiniert werden:

1. Erkennung und Prävention von Bedrohungen: KI verbessert die Erkennung von Bedrohungen, indem sie große Datensätze aus verschiedenen Quellen analysiert, um Muster zu identifizieren, die auf potenzielle Cyberangriffe hinweisen. Tools wie AWS GuardDuty sind besonders effektiv bei der Überwachung und Erkennung ungewöhnlicher Aktivitäten in Cloud-Umgebungen und schützen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff.

2. Analyse des Benutzerverhaltens: Durch die kontinuierliche Überwachung von Benutzeraktivitäten kann KI eine Grundlinie für normales Verhalten erstellen und Abweichungen erkennen, die auf eine Sicherheitsverletzung hinweisen könnten. KI-gestützte Verhaltensanalysen, wie sie von AWS Macie verwendet werden, helfen bei der Identifizierung unbefugter Zugriffsversuche, indem sie Datennutzungsmuster analysieren und Sicherheitsteams auf potenzielle Bedrohungen aufmerksam machen.

3. Erweiterte Reaktion auf und Eindämmung von Bedrohungen: Eine KI-gesteuerte Plattform kann infizierte Systeme automatisch isolieren, gefährlichen Datenverkehr blockieren und Protokolle zur Reaktion auf Vorfälle initiieren, wodurch die Zeit, die zur Eindämmung und Neutralisierung von Bedrohungen benötigt wird, erheblich verkürzt wird. Diese Automatisierung zeigt sich in den Praktiken von Unternehmen wie Wells Fargo, wo KI eine Schlüsselrolle im Echtzeit-Bedrohungsmanagement spielt.

4. Schwachstellenbewertung und -management: KI-Tools werden zunehmend eingesetzt, um Netzwerke auf Schwachstellen zu scannen, diese nach potenziellen Auswirkungen zu priorisieren und Abhilfemaßnahmen zu empfehlen. Splunk beispielsweise setzt KI ein, um Schwachstellen kontinuierlich zu bewerten und zu verwalten, sodass sich Sicherheitsteams nur auf Probleme mit hoher Priorität konzentrieren können.

5. Sicherheitsabläufe und Automatisierung: KI steigert die Effizienz von Sicherheitsabläufen erheblich, indem Routineaufgaben wie Protokollanalyse, Bedrohungserkennung und Systemüberwachung automatisiert werden. KI-gesteuerte Automatisierungsplattformen, wie sie von IBM verwendet werden, können täglich Milliarden von Datenpunkten verarbeiten und ermöglichen so eine schnellere und genauere Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen.

Fazit

Jeden Tag sind wir mit neuen Bedrohungen aus dem Internet konfrontiert. Unternehmen sehen sich durch Hacker so bedroht wie nie zuvor. KI und maschinelles Lernen sind wohl die beste Möglichkeit, um beim Thema Sicherheit keine Abstriche machen zu müssen. Eine optimierte Prognose zu Bedrohungen, bessere Endpunktsicherheit und weitere Vorteile machen KI-gestützte Lösungen zum Maß aller Dinge in Cybersicherheitsfragen.