KI und maschinelles Lernen haben viele verschiedene Unternehmensbereiche einem tiefgreifenden Wandel unterzogen. Die Einsatzgebiete von KI sind zahllos und reichen von Logistik über die Finanzabteilung bis hin zum Marketing. In jüngster Zeit ist KI auch im Bereich der Cybersicherheit in den Fokus gerückt. Lesen Sie weiter, um mehr über die vorrangigen Einsatzbereiche von KI und maschinellem Lernen im Bereich der Cybersicherheit sowie deren Vor- und Nachteile zu erfahren.
Was ist KI?
Der Begriff Künstliche Intelligenz bezieht sich auf ein Computerprogramm, das beim Ausführen verschiedenster Aufgaben menschliche Intelligenz imitiert. Das Ziel einer solchen Software ist es, Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu erhöhen. Durch maschinelles Lernen (der Fähigkeit, gesammelte Daten zur Leistungsverbesserung zu nutzen) kann KI im Laufe der Zeit große Fortschritte erzielen, oftmals sogar schneller, als es durch menschliches Eingreifen und ständiges Neuprogrammieren möglich ist.
Unterschiede zwischen KI und klassischer Cybersicherheitsstrategien
Es überrascht wenig, dass sich klassische und KI-gestützte Cybersicherheitslösungen beim Abwehren von Bedrohungen, insbesondere Cyberangriffen mit KI, grundlegend unterscheiden.
Dies liegt vor allem daran, dass klassische Lösungen auf die signaturbasierte Erkennung angewiesen ist. Das heißt, dass sie ausschließlich Bedrohungen erkennen können, die schon einmal identifiziert wurden. Im Gegensatz dazu nutzen KI-basierte Lösungen maschinelles Lernen, um Muster in Datensätzen zu analysieren. Dadurch können sie sowohl bekannte als auch unbekannte Bedrohungen identifizieren.
Klassische Lösungen bedienen sich zur Identifizierung von Bedrohungen außerdem vordefinierter Regeln und Verhaltensweisen, was dazu führen kann, dass Unregelmäßigkeiten und Abweichungen übersehen werden. KI-basierte Lösungen lernen hingegen Muster und können ungewöhnliche Aktivitäten mühelos erkennen. Das macht sie zu einem wertvollen Tool für das Identifizieren von unternehmensinternen Bedrohungen und neuen Angriffsmethoden.
Darüber hinaus erzeugen klassische Lösungen viele falsch-positive Ergebnisse. Solche Fehlalarme können die Sicherheitsmitarbeiter überlasten und zu einer verringerten Wachsamkeit führen. Da KI-basierte Tools das gesamte Umfeld einer Aktivität analysieren und dadurch besser verstehen, kann die Anzahl der Fehlalarme reduziert und die Genauigkeit von korrekten Warnmeldungen verbessert werden.
An dieser Stelle muss auch erwähnt werden, dass klassische Lösungen aufgrund ihrer geringen Verarbeitungsleistung Schwierigkeiten bei der Verarbeitung großer Mengen von Echtzeitdaten haben können, insbesondere in großen Netzwerken. KI-basierte Lösungen eignen sich wiederum hervorragend für eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen – ein guter Grund für Unternehmen, um sie zu einem festen Bestandteil ihrer Cybersicherheitsstrategie zu machen.
Vorteile der KI im Bereich 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 ausgereifter 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 zu Nachrichten 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 Management von Schwachstellen
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 eine 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 ist weniger auf Softwareentwickler und die Bereitschaft der Nutzer, neue Versionen zu installieren, angewiesen.
Selbstlernend im Laufe der Zeit
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 immer ausgereifter zu werden.
Verbessertes Benutzererlebnis
Mit KI lässt sich das Benutzererlebnis maßgeblich verbessern. So haben wir hier bei NordPass beispielsweise maschinelles Lernen in unser Funktion für automatisches Ausfüllen integriert. Dadurch wird unsere neue und verbesserte Funktion für automatisches Ausfüllen präziser und schneller als klassische signaturbasierte Lösungen.
Nachteile der KI im Bereich der Cybersicherheit
Die Vorteile der KI im Bereich der Cybersicherheit liegen auf der Hand. Es gibt in diesem Bereich aber auch einige Schwierigkeiten, denen Rechnung getragen werden muss:
KI kann von böswilligen Akteuren instrumentalisiert werden
Hacker können KI ebenso 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 zählen Geld, Talent und ein größtmögliches Datenvolumen zu Cybersicherheit und Schadsoftware. (Je mehr Daten der KI zugrunde liegen, desto genauer arbeitet sie). Eine KI, die nicht mit essentiellen Daten gespeist und durch Experten implementiert wurde, wird Bedrohungen wahrscheinlich nicht erkennen können. 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.
Arten von KI-gestützten Cybersicherheitslösungen
KI-basierte Cybersicherheitslösungen können in verschiedene Arten unterteilt werden. Hierzu zählen:
- Lösungen zum Erkennen von Unregelmäßigkeiten, die Abweichungen vom normalen Netzwerk- oder Nutzerverhalten ausfindig machen. Eine solche Lösung analysiert Muster auf ungewöhnliche Aktivitäten, die auf eine Datenpanne, eine unternehmensinterne Bedrohung oder andere böswillige Absichten hindeuten.
- Lösungen für Verhaltensanalytik, die das typische Verhalten von Benutzern, Geräten und Instanzen innerhalb eines Netzwerks ermitteln. Sie können unübliche Abläufe und ausgereifte Bedrohungen erkennen, die nicht signaturbasiert sind.
- Lösungen für Vorhersageanalyse, die historische Daten und Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um potentielle Cyberbedrohungen, Schwachstellen und Angriffe zu prognostizieren. Mit dieser proaktiven Strategie können Unternehmen rechtzeitig Präventivmaßnahmen ergreifen.
- Lösungen für Netzwerksicherheit, die den Netzwerkverkehr in Echtzeit überwachen und abnormale Muster erkennen, die auf eine Datenpanne oder ein Eindringen hindeuten könnten. Bedrohungen werden schnell erkannt und beseitigt.
- Deep-Learning-Lösungen für das Erkennen von Bedrohungen. Sie können komplexe Zusammenhänge innerhalb von Daten analysieren und verstehen und so ausgeklügelte Bedrohungen erkennen, die für herkömmliche Lösungen eine zu große Herausforderung darstellen würden.
- Lösungen für die Verwaltung von Sicherheitsinformationen und Sicherheitsereignissen (SIEM). Sie analysieren Sicherheitsdaten aus verschiedensten Quellen, um einen Überblick zum Sicherheitsstatus des entsprechenden Unternehmen zu geben und mögliche Bedrohungen aufzudecken.
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.