Was ist KI für Cybersicherheit?

KI ist ein übergeordneter Begriff, der sich auf Computersysteme bezieht, die kognitive Funktionen wie Spracherkennung, Vorhersagen und die Analyse komplexer Daten ausführen. Im Bereich der Cybersicherheit kommen mehrere Arten von KI zum Einsatz.

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Diese Funktion wird im Bereich der Cybersicherheit verwendet, um potenzielle Bedrohungen über Geräte, Benutzer und Netzwerke hinweg zu erkennen und automatisch darauf zu reagieren.

Beim Deep Learning, einem komplexeren Zweig des maschinellen Lernens, verarbeiten KI-Systeme komplexe Datenstrukturen mithilfe mehrschichtiger neuronaler Netzwerke, welche die neuronalen Bahnen des menschlichen Gehirns nachahmen. Deep Learning und neuronale Netzwerke sind in der Regel bei der Analyse großer Mengen von hochdimensionalen Daten effektiver als herkömmliches maschinelles Lernen und werden in der Cybersicherheit verwendet, um komplexe Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

Sicherheitsexperten verwenden auch generativen KI-Werkzeuge zur Unterstützung bei der Untersuchung und Reaktion. Da diese Werkzeuge die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, können Einzelpersonen mit ihnen interagieren, indem sie menschliche Sprache anstelle von Code verwenden. Wie der Name schon sagt, sind diese Werkzeuge auch in der Lage, Inhalte zu generieren. So können sie bei der Erstellung von Berichten helfen, Sicherheitserkenntnisse und -ergebnisse zusammenfassen und detaillierte Antworten auf Fragen geben.

KI-gesteuerte Agents verwalten umfangreiche Sicherheits- und IT-Aufgaben selbständig und ermöglichen es den Mitarbeitenden, sich auf proaktive Sicherheit zu konzentrieren. Diese Agents können Benachrichtigungen für Phishing, Verhinderung von Datenverlust und Insider-Risiko triagieren, was für Menschen äußerst zeitaufwändige Aufgaben sind. Agents können auch Richtlinien für bedingten Zugriff auf der Grundlage von Benutzerdaten optimieren. Und viele Teams nutzen KI-gesteuerte Agents, um Sicherheitsrisiken und Bedrohungen zu identifizieren und zu priorisieren, die behoben werden müssen.

Es ist wichtig, zwischen zwei verwandten, aber unterschiedlichen Konzepten zu unterscheiden: KI für Cybersicherheit und Sicherheit für KI.

KI für Cybersicherheit bezieht sich auf die Verwendung von KI-Werkzeugen, um die Fähigkeit einer Organisation zu verbessern, Bedrohungen für alle ihre Umgebungen zu erkennen, darauf zu reagieren und sie zu entschärfen. Da KI für Cybersicherheit Ereignisse aus mehreren Quellen analysieren und korrelieren kann, hilft sie Organisationen dabei, Muster zu identifizieren, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen.

KI-Sicherheit hingegen konzentriert sich auf den Schutz von KI-Systemen selbst. Sie umfasst die Strategien, Werkzeuge und Praktiken, die darauf abzielen, KI-Modelle, Daten und Algorithmen vor Bedrohungen zu schützen. Dazu gehört sicherzustellen, dass KI-Systeme wie vorgesehen funktionieren und dass Angreifer keine Schwachstellen ausnutzen können, um Ergebnisse zu manipulieren oder vertrauliche Informationen zu stehlen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich KI für Cybersicherheit auf den Einsatz von KI-Systemen zur Verbesserung des allgemeinen Sicherheitsstatus einer Organisation bezieht, während es bei der KI-Sicherheit um den Schutz von KI-Systemen geht.

KI hat die Cybersicherheit grundlegend verändert und erleichtert es Sicherheitsexperten, auf die wachsende Zahl von Cyberbedrohungen, die zunehmenden Datenmengen und die sich vergrößernde Angriffsfläche für Cyberangriffen zu reagieren. Hier finden Sie einige Beispiele dafür, wie KI für Cybersicherheit Teams dabei hilft, effektiver zu sein:

Schnellere Bedrohungserkennung
Viele Sicherheitslösungen wie SIEM oder XDR protokollieren Tausende und Abertausende von Ereignissen, die auf ein potenziell anormales Verhalten hinweisen. Obwohl die große Mehrheit dieser Ereignisse harmlos ist, sind es einige nicht, und das Risiko, eine potenzielle Cyberbedrohung zu übersehen, kann enorm sein. KI hilft, die wirklich wichtigen Vorfälle zu erkennen. Außerdem korreliert sie scheinbar nicht zusammenhängende Aktivitäten in Vorfälle, die auf eine potenzielle Cyberbedrohung hindeuten.

Vereinfachte Berichterstellung
Werkzeuge, die generative KI nutzen, können Informationen aus verschiedenen Datenquellen korrelieren und analysieren, um leicht verständliche Berichte zu erstellen, die Sicherheitsexperten schnell mit anderen in der Organisation teilen können.

Identifizierung von Sicherheitsrisiken
KI hilft dabei, Sicherheitsrisiken in der gesamten Umgebung zu erkennen, z. B. unbekannte Geräte und Cloud-Apps, veraltete Betriebssysteme oder ungeschützte vertrauliche Daten.

Erweiterung der Kompetenzen
Da generative KI dazu beiträgt, Daten und Analysen von Cyberbedrohungen in natürliche Sprache zu übersetzen, müssen Analysten nicht wissen, wie Abfragen geschrieben werden, um produktiv zu sein. Dies hilft den Nachwuchsanalysten, komplexere Aufgaben zu übernehmen. Darüber hinaus bietet generative KI Korrekturschritte und andere Empfehlungen, mit denen neue Teammitglieder schnell lernen, wie sie effektiv auf Cyberangriffe reagieren können.

Umsetzbare Erkenntnisse
Durch das Aggregieren und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sicherheitsprotokollen, Netzwerkdatenverkehr und externen Bedrohungsfeeds bietet KI einen umfassenden Überblick über die Sicherheitslandschaft und deckt verborgene Angriffsmuster auf.

Reduzierung falsch positiver und falsch negativer Ergebnisse.
KI hilft, falsch positive und falsch negative Ergebnisse zu reduzieren, indem verbesserte Techniken wie Mustererkennung, Anomalieerkennung, Kontextbewusstsein und kontinuierliches Lernen verwendet werden. Diese Systeme ermöglichen eine differenziertere Entscheidungsfindung und vermeiden eine Überlastung der Sicherheitsteams mit irrelevanten Benachrichtigungen.

Skalierbarkeit
KI verbessert die Skalierbarkeit im Bereich der Cybersicherheit erheblich, indem sie Aufgaben automatisiert, große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet und kontinuierlich lernt. Angesichts des zunehmenden Volumens und der zunehmenden Komplexität von Cyberbedrohungen stellt die Fähigkeit der KI zur Skalierung und Anpassung sicher, dass Cybersicherheitssysteme resilient und effizient bleiben und den Anforderungen moderner IT-Infrastrukturen gerecht werden.

KI wurde in mehrere Cybersicherheitswerkzeuge integriert, um deren Wirksamkeit zu verbessern. Einige Beispiele:
 

• Firewalls und KI der nächsten Generation. Herkömmliche Firewalls entscheiden über das Zulassen oder Blockieren von Datenverkehr auf der Grundlage von Regeln, die von einer administrierenden Person festgelegt werden. Firewalls der nächsten Generation gehen über diese Fähigkeiten hinaus und nutzen KI, um Threat Intelligence-Daten zur Erkennung neuer Cyberbedrohungen zu nutzen.

• KI-erweiterte Endpunktsicherheitslösungen. Endpunktsicherheitslösungen nutzen KI, um Sicherheitsrisiken an Endpunkten zu erkennen, z. B. ein veraltetes Betriebssystem. KI kann auch dabei helfen, zu erkennen, ob Schadsoftware auf einem Gerät installiert wurde oder ob ungewöhnliche Datenmengen zu oder von einem Endpunkt exfiltriert werden. Während eines laufenden Angriffs kann KI den Endpunkt automatisch vom Rest der digitalen Umgebung isolieren.

• KI-gesteuerte Systeme zur Erkennung und Verhinderung von Netzwerkangriffen. Diese Werkzeuge überwachen den Netzwerkdatenverkehr, um unbefugte Benutzende aufzudecken, die versuchen, die Organisation über das Netzwerk zu infiltrieren. Mithilfe von KI verarbeiten diese Systeme schnell große Datenmengen, um Cyberangreifer zu identifizieren und zu blockieren, bevor sie Schaden anrichten.

• KI und Cloudsicherheitslösungen. Da so viele Organisationen mehrere Clouds für ihre Infrastruktur und Anwendungen verwenden, kann es schwierig sein, Cyberbedrohungen zu verfolgen, die sich über verschiedene Clouds und Anwendungen hinweg bewegen. KI hilft bei der Cloudsicherheit durch die Analyse von Daten aus all diesen Quellen, um Sicherheitsrisiken und potenzielle Cyberangriffe zu erkennen.

• Internet der Dinge (Internet of Things, IoT)-Sicherheit. Ähnlich wie Endpunkte und Anwendungen verfügen Organisationen in der Regel über viele IoT-Geräte, die potenzielle Angriffsvektoren für Cyberangriffe darstellen. KI hilft bei der Erkennung von Cyberbedrohungen gegen ein einzelnes IoT-Gerät und deckt Muster verdächtiger Aktivitäten über mehrere IoT-Geräte hinweg auf.

• XDR und SIEM. XDR- und SIEM-Lösungen ziehen Informationen aus verschiedenen Sicherheitsprodukten, Protokolldateien und externen Quellen, um Analysten dabei zu helfen, die Vorgänge in ihrer Umgebung zu verstehen. KI hilft dabei, all diese Daten zu klaren Erkenntnissen zusammenzufassen.

Der Einsatz von KI zur Unterstützung von Security Operations erfordert eine sorgfältige Planung und Implementierung. Mit dem richtigen Ansatz können Sie jedoch Werkzeuge einführen, welche die betriebliche Effizienz und das Wohlbefinden Ihres Teams deutlich verbessern.

Entwickeln einer Strategie
Es gibt zahlreiche KI-Produkte und -Lösungen für den Einsatz im Sicherheitsbereich, aber nicht alle sind für Ihre Organisation geeignet. Es ist wichtig, dass Ihre KI-Lösungen gut miteinander und mit Ihrer Sicherheitsarchitektur integriert sind, da sie sonst mehr Arbeit für Ihr Team bedeuten können. Überlegen Sie sich zunächst Ihre größten Sicherheitsprobleme und ermitteln Sie dann KI-Lösungen, die Ihnen bei der Lösung dieser Probleme helfen. Nehmen Sie sich Zeit, um einen Plan für die Integration von KI in Ihre aktuellen Prozesse und Systeme zu entwickeln.

Integration Ihrer Sicherheitswerkzeuge
KI für Cybersicherheit ist am effektivsten, wenn sie in der Lage ist, Daten der gesamten Organisation zu analysieren. Dies ist eine Herausforderung, wenn Ihre Werkzeuge in Silos arbeiten. Investieren Sie in Werkzeuge, die nahtlos mit Ihrer aktuellen Umgebung zusammenarbeiten, wie z. B. integrierte XDR- und SIEM-Lösungen. Oder stellen Sie Ihrem Team bei Bedarf Zeit und Ressourcen für die Integration von Werkzeugen zur Verfügung, damit Sie einen vollständigen Überblick über Ihren gesamten digitalen Bestand erhalten.

Verwaltung von Datenschutz und Datenqualität
KI-Systeme treffen Entscheidungen und liefern Erkenntnisse auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert und betrieben werden. Wenn die Daten fehlerhaft oder beschädigt sind, wird die KI schlechte Erkenntnisse liefern und schlechte Entscheidungen treffen. Stellen Sie bei Ihrer Planung sicher, dass Sie über Verfahren zur Datenbereinigung und zum Schutz der Privatsphäre verfügen.

KI ethisch nutzen
Viele der Daten, die sich im Laufe der Jahre angesammelt haben, sind ungenau, voreingenommen oder veraltet. Hinzu kommt, dass die Algorithmen und die Logik der KI nicht immer transparent sind, was es schwierig macht, genau zu wissen, wie sie Erkenntnisse und Ergebnisse generiert. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die KI nicht die endgültige Entscheidung trifft, wenn die Gefahr besteht, dass sie bestimmte Menschen aufgrund von voreingenommenen Daten ungerecht behandelt. Erfahren Sie mehr über verantwortungsvolle KI.

Kontinuierliches Testen Ihrer KI-Systeme
Nach der Implementierung helfen Ihnen regelmäßige Tests Ihrer Systeme, Voreingenommenheit oder Qualitätsprobleme zu erkennen, wenn neue Daten generiert werden.

Definieren von Richtlinien für die Verwendung von generativer KI
Stellen Sie sicher, dass Mitarbeitende und Partner die Richtlinien Ihrer Organisation für den Einsatz generativer KI-Werkzeuge verstehen. Es ist besonders wichtig, dass Menschen keine vertraulichen und sensiblen Daten in generative KI-Prompts einfügen, da die Gefahr besteht, dass diese Daten öffentlich werden.