Die künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der IT-Sicherheit entwickelt. Die rasante Zunahme von Cyberbedrohungen, der Mangel an qualifizierten Sicherheitsexperten und die stetig wachsende Komplexität von IT-Infrastrukturen machen den Einsatz von KI und maschinellem Lernen (ML) in der Verteidigung gegen Cyberangriffe unumgänglich.

Viele Vorteile für die Security sprechen für KI

Ein Hauptvorteil von KI in der Cybersicherheit liegt in der verbesserten Bedrohungserkennung. KI-Systeme können enorme Mengen an Netzwerkdaten und Verhaltensmustern analysieren, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Durch ML sind sie in der Lage, auch bisher unbekannte Angriffsmuster zu erkennen, was traditionelle, regelbasierte Systeme oft überfordert. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll in einer Zeit, in der Cyberkriminelle ständig neue und raffinierte Angriffsmethoden entwickeln.

Ein weiterer bedeutender Pluspunkt ist die Priorisierung von Warnmeldungen. KI-gestützte Systeme helfen Sicherheitsteams, sich auf die wichtigsten Bedrohungen zu konzentrieren, indem sie Warnmeldungen priorisieren und diese in einen Kontext setzen. Das reduziert die Belastung durch Fehlalarme erheblich und verbessert die Reaktionszeiten auf tatsächliche Bedrohungen. In einigen Fällen kann KI sogar automatisch auf erkannte Gefahren reagieren, etwa durch die Isolation infizierter Systeme oder das Blockieren verdächtiger IP-Adressen.

KI unterstützt Unternehmen auch bei der proaktiven Verteidigung, indem sie bei der Schwachstellenanalyse hilft. Ihre Algorithmen können potenzielle Schwachstellen in IT-Systemen identifizieren und priorisieren, bevor Angreifer sie ausnutzen können. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Sicherheitsmassnahmen gezielt zu verstärken und das Risiko erfolgreicher Angriffe zu minimieren.

Ein oft übersehener, aber wichtiger Aspekt ist die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Sicherheitssystemen. KI-gestützte Assistenten können Administratoren bei der korrekten Konfigura­tion von Sicherheitssystemen unterstützen und so menschliche Fehler reduzieren, die oft zu Sicherheitslücken führen. Darüber hinaus übersetzen KI-Systeme durch natürliche Sprachverarbeitung komplexe technische Berichte in verständliche Zusammenfassungen für Entscheidungsträger, was die Kommunikation und Entscheidungsfindung in Sicherheitsfragen erheblich verbessert.

Die Grenzen der KI in der IT-Sicherheit

Trotz dieser beeindruckenden Potenziale stehen dem Einsatz von KI in der Cybersicherheit auch einige Herausforderungen gegenüber. Eine davon ist die Tendenz zu hohen Falsch-Positiv-Raten. KI-basierte Sicherheitssysteme neigen dazu, eine grosse Zahl von Fehlalarmen zu produzieren, was die Effektivität beeinträchtigen und Sicherheitsteams überlasten kann. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer kontinuierlichen menschlichen Überwachung und Anpassung der KI-Systeme, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.

Die Qualität der Trainingsdaten ist ein weiterer kritischer Faktor. Die Effektivität von KI-Modellen hängt stark von der Qualität und Repräsentativität der Daten ab, mit denen sie trainiert wurden. Unausgewogene oder falsch gekennzeichnete Daten können zu verzerrten Ergebnissen führen, was in sicherheitskritischen Anwendungen besonders problematisch sein kann.

Eine spezifische Herausforderung bei generativen KI-Modellen, wie sie etwa in grossen Sprachmodellen zum Einsatz kommen, sind sogenannte «Halluzinationen». Diese Modelle neigen dazu, plausibel klingende, aber falsche Informationen zu generieren, was in sicherheitskritischen Anwendungen zu gefährlichen Fehleinschätzungen führen kann.

Fazit

Trotz dieser Herausforderungen bietet künstliche Intelligenz enormes Potenzial für die Verbesserung der Cybersicherheit. Um dieses bestmöglich zu nutzen, sollten Unternehmen KI als Ergänzung und nicht als Ersatz für menschliche Expertise betrachten. Investitionen in hochwertige, repräsentative Trainingsdaten sind ebenso wichtig wie die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der KI-Systeme. Ein mehrschichtiger Sicherheitsansatz, der die künstliche Intelligenz mit traditionellen Methoden kombiniert, verspricht die besten Ergebnisse.

« Die KI kann den Security-Experten noch nicht ersetzen »

Der Kollege «künstliche Intelligenz» hilft IT-Sicherheitsverantwortlichen bereits bei der täglichen Arbeit. Weshalb insbesondere in Security-Lösungen die KI einen immer höheren Stellenwert einnimmt, erklärt Rainer Schwegler, Manager Territory Switzerland bei Eset Deutschland. Interview: Tanja Mettauer

Was macht die KI in der IT-Sicherheit so wertvoll?

Rainer Schwegler: Ein Hauptvorteil der KI liegt in der Analyse grosser Datensätze. KI-Systeme können riesige Mengen an Bedrohungsdaten, Netzwerkverkehr und Sicherheitsereignissen korrelieren. So erkennt die künstliche Intelligenz mit dem sogenannten Natural Language Processing (NLP) Trends und Muster, die auf zukünftige Gefahren hindeuten können. Sicherheitsteams erhalten so einen umfassenderen Überblick über die Bedrohungslandschaft und aussagekräftige Frühindikatoren – und können also Massnahmen planen, bevor ein Angriff überhaupt stattfindet.

Kann die KI also in die Zukunft schauen?

Leider noch nicht. Aber Vorhersagemodelle sind ein weiterer Bereich, in dem KI einen bedeutenden Beitrag leistet. Basierend auf historischen Daten und aktuellen Trends kann künstliche Intelligenz Modelle erstellen, die mögliche zukünftige Angriffsvektoren und -methoden prognostizieren. Dafür nutzt sie auch Daten aus Threat Intelligence Feeds, Social Media und Dark-Web-Foren. Diese werden zusammengeführt, analysiert und als Beitrag zur eigenen Resilienz verarbeitet. Die Simulation von Angriffsszenarien gilt in der Branche als höchst innovativer Ansatz, mit dem KI vorausschauend agieren kann. Diese Methode hilft Security-Experten, ihre Verteidigungsstrategien kontinuierlich zu verbessern und Schwachstellen proaktiv zu beheben. Wer in die Zukunft schauen will, muss auch die Gegenwart beleuchten. KI-gestützte Systeme können Aktivitäten und Diskussionen in Hacker-Foren und im Dark Web analysieren, um neue Angriffstrends und -techniken frühzeitig zu erkennen. Diese Einblicke in die Taktiken und Methoden von Cyberkriminellen sind von unschätzbarem Wert für die Entwicklung effektiver Gegenmassnahmen.

Und was passiert eigentlich im eigenen Netzwerk?

Die Erkennung von Anomalien ist ein wichtiger Aspekt, bei dem KI einen signifikanten Beitrag leistet. Durch maschinelles Lernen können KI-Modelle das «normale» Verhalten von Systemen und Netzwerken erlernen und Abweichungen identifizieren, die auf neue Angriffsmethoden hinweisen könnten. Eine weitere innovative Anwendung ist die Nutzung von Graph-Neuronalen-Netzwerken, um komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten in einem Netzwerk zu modellieren. Diese Technik kann helfen, subtile Verbindungen aufzudecken, die auf koordinierte Angriffskampagnen oder fortgeschrittene persistente Bedrohungen (APTs) hindeuten könnten. Diese Fähigkeiten schätzen Experten besonders, da sie bisher unbekannte Bedrohungen erkennen würde, die traditionelle, signaturbasierte Sicherheitssysteme möglicherweise übersehen. Grundlage für all dies ist die absolute Flexibilität, die künstliche Intelligenz auszeichnet. Sie kann sich viel besser als Menschen permanent an neue Daten und Bedrohungsmuster anpassen. Deshalb erkennt sie selbst subtile Veränderungen im eigenen Netzwerk. Diese «Begabung» ist von unschätzbarem Wert, denn Hackerangriffe werden ständig weiterentwickelt und zu neuen Angriffsformationen komponiert.

Kann die KI klassische Sicherheitslösungen komplett ersetzen?

Aktuell kann sie das sicherlich noch nicht. Es ist gerade das Zusammenspiel der datenbasierten KI-Fähigkeiten, aktueller Security-Systeme und den Erfahrungen – manche sprechen auch gerne vom Bauchgefühl – versierter menschlicher Experten. Man sollte nicht unterschätzen, dass moderne Sicherheitslösungen vielschichtige Technologien besitzen, die ihre Fähigkeiten täglich ausspielen. Cloudbasierte Reputationssysteme, Deep-Learning-­Algorithmen, Cloud-Sandboxing oder DNA Detection gehören längst zum Repertoire moderner Security-Lösungen.

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