KI-Cybersicherheit ist ein proaktiver Ansatz, bei dem künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um Sicherheitslücken zu schließen. Ziel ist es, Angriffe vorausschauend zu erkennen und zu verhindern und die Effizienz der Sicherheitsmaßnahmen im gesamten digitalen Umfeld eines Unternehmens zu optimieren.
Inhalt
KI und Cybersicherheit
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breiter Begriff, der zur Beschreibung von Systemen oder Computern verwendet wird, die Machine-Learning(ML)-Algorithmen, neuronale Netzwerke und andere fortschrittliche Technologien nutzen, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu simulieren. Diese Systeme ahmen menschliche kognitive Fähigkeiten nach, um zu planen, zu denken, Probleme zu lösen, komplizierte Aufgaben auszuführen und aus Erfahrungen zu lernen.
Die Idee, künstliche Intelligenz zur Stärkung der Cybersicherheit einzusetzen, gibt es mindestens seit Ende der 1980er-Jahre. Seit ihrer Einführung hat KI-Cybersicherheit die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen ihre Anfälligkeit für Cyberbedrohungen erkennen, mindern und minimieren. Dazu gehört die Verwendung KI-gestützter Tools und Technologien zu folgenden Zwecken:
- Erkennung, Vorhersage und Verteidigung gegen Hacks, Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe
- Erkennung und Beseitigung von Lücken und Schwachstellen in Cybersicherheitsmaßnahmen
- Automatisierung von Tools und Lösungen zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen
- Steigerung der Reichweite und Effektivität von Threat Intelligence
- Verbesserung und Unterstützung des Managements von Cyberbedrohungen
Wichtige Komponenten der KI-Cybersicherheit
Die meisten KI-Cybersicherheitslösungen setzen sich aus einer Vielzahl von KI-Tools, Technologien und Anwendungen zusammen. Ziel ist es, den bestmöglichen Schutz zu bieten.
Machine-Learning-Algorithmen können dafür eingesetzt werden, Daten zu analysieren, Muster zu entdecken, aus früheren Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen über zukünftige Bedrohungen zu treffen.
KI-Modelle verwenden Deep-Learning-Algorithmen und neuronale Netzwerke, um riesige Datenmengen viel schneller zu überwachen, zu bewerten und zu analysieren als menschliche Sicherheitsteams oder herkömmliche Cybersicherheitstools.
Generative KI (GenAI) und Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache können eingesetzt werden, um potenzielle Bedrohungen zu untersuchen und darauf zu reagieren, Empfehlungen für verschiedene Strategien zur Reaktion auf Vorfälle auszusprechen und vereinfachte Berichte über die Ergebnisse zu erstellen.
Automatisierte KI-Agenten können viele der alltäglicheren oder umfangreicheren Aufgaben übernehmen, die bis dato von menschlichem Sicherheitspersonal ausgeführt wurden. Dadurch können sich Sicherheitsteams auf wichtigere Aufgaben konzentrieren und Unternehmen schneller und effizienter auf Cyberbedrohungen reagieren.
Traditionelle vs. KI-basierte Cybersicherheit
Traditionelle Cybersicherheitsmaßnahmen folgen klar definierten Regeln, Richtlinien und Vorgehensweisen, um bekannte Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Im Gegensatz dazu kann KI-Cybersicherheit kontinuierlich lernen, sich weiterentwickeln und ihre Arbeitsweise anpassen. Dadurch kann sie mit neuen und aufkommenden Bedrohungen Schritt halten, auf neue Angriffsvektoren reagieren, sobald diese auftreten, und böswilligen Akteuren immer einen Zug voraus sein.
KI-Cybersicherheitstools können aus früheren Erfahrungen lernen und bisher unbekannte Ergebnisse vorhersagen. Dadurch sind sie in der Lage, potenzielle Cyberbedrohungen in Echtzeit zu erkennen und schneller, genauer und effektiver auf Cyberangriffe zu reagieren als traditionelle Sicherheitsmaßnahmen. Außerdem versetzt KI-Cybersicherheit Unternehmen in die Lage, ihre IT-Infrastruktur proaktiv zu schützen, indem die meisten Cyberangriffe verhindert werden, bevor sie stattfinden.
Traditionelle Cybersicherheit
KI-Cybersicherheit
Vordefinierte Regeln, Richtlinien und Playbooks
Kontinuierliches Lernen, Entwicklung und Anpassung
Kämpft mit Zero-Day-Angriffen und unbekannten Bedrohungen
Erkennt neuartige und wachsende Bedrohungen
Zeitaufwendig und ressourcenintensiv
Reduziert die Reaktionszeit und die Arbeitsbelastung der Analysten
KI-Cybersicherheit vs. KI-Sicherheit
Die Begriffe KI-Cybersicherheit und KI-Sicherheit werden häufig synonym verwendet, beziehen sich jedoch auf sehr unterschiedliche Aspekte des Sicherheitsprozesses.
Bei KI-Cybersicherheit geht es um den Einsatz KI-fähiger Tools und Technologien mit dem Ziel, die Cybersicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens zu unterstützen oder zu verbessern. KI-Sicherheit (auch: Sicherheit für KI) bedeutet, dass Unternehmen jeder Größe ihre KI-Stacks schützen und ihre KI-Systeme, Netzwerke und Anwendungen sichern müssen.
Letztere umfasst den Schutz von KI-Systemen vor Angriffen durch Gegner, die Verhinderung von Vergiftungen oder Diebstahl von KI-Modellen und die Sicherstellung der Datenintegrität von Pipelines für Machine Learning und den Schutz von KI-Infrastrukturen und Trainingsdaten. Außerdem sorgt sie dafür, dass KI-Tools auf eine Weise entwickelt werden, die allen Gesetzen, Unternehmensrichtlinien und Branchenvorschriften entspricht.
Vorteile von KI-Cybersicherheit
KI-Cybersicherheit bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber traditionellen Cybersicherheitsmaßnahmen. Dazu zählen folgende:
- Proaktiver Ansatz für Cybersicherheit – KI-Cybersicherheitstools können Cyberangriffe erkennen, vorhersagen und verhindern, bevor sie stattfinden, statt zu warten, bis ein Angriff erfolgt ist.
- Schnellere und genauere Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen – KI-Modelle können große Datenmengen überwachen, durchsuchen und analysieren. Dadurch können sie ungewöhnliche Aktivitätsmuster erkennen, Anomalien identifizieren und auf die ersten Anzeichen potenzieller Risiken oder Angriffe in Echtzeit reagieren.
- Automatisierte Routine-Sicherheitsaufgaben – Durch die Automatisierung von Protokollanalysen, Schwachstellenscans und anderen zuvor manuell durchgeführten Sicherheitsfunktionen können KI-Tools Sicherheitsteams entlasten. So können diese ihre Zeit, ihre Arbeitskraft und ihre Ressourcen für anspruchsvollere oder strategischere Aufgaben einsetzen.
- Weniger False Negatives und False Positives – Die höhere Genauigkeit der KI-Cybersicherheit trägt dazu bei, dass Security Operations Center (SOCs) nicht durch irrelevante oder falsche Meldungen überlastet werden.
- Die Fähigkeit, zukünftige Cyberangriffe vorherzusagen und zu planen – Durch die Analyse vergangener Angriffe können KI-Technologien neue Bedrohungen vorhersagen und antizipieren. Sie sind in der Lage, präventive Maßnahmen zu ergreifen, um Sicherheitsrisiken und Schwachstellen zu reduzieren, bevor diese ausgenutzt werden können, und helfen Unternehmen dabei, den neuesten Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) von Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus zu sein.
- Umsetzbare, datengestützte Analysen und Erkenntnisse in Echtzeit – KI-Tools liefern Echtzeit-Einblicke in den Netzwerkverkehr und das Verhalten der Mitarbeiter durch detaillierte Analysen und Aktivitätsberichte, die auf Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen basieren. Dazu gehören der Netzwerk- und Benutzertraffic, Sicherheits- und Aktivitätsprotokolle sowie die neuesten Bedrohungsinformationen der Branche.
- Sofortige Skalierbarkeit – KI-Modelle lassen sich einfach und kostengünstig skalieren, um mit der Weiterentwicklung der IT-Infrastrukturen und den Veränderungen hinsichtlich Häufigkeit, Umfang und Komplexität von Cyberangriffen Schritt zu halten.
- Erhebliche langfristige Einsparungen bei Zeit und Geld – KI reduziert die Anzahl von Sicherheitsverletzungen und Angriffen. Dadurch kann sie Unternehmen dabei helfen, ihre Daten zu schützen, ihren Ruf zu wahren und die Kosten für die Behebung und Wiederherstellung nach Cyberangriffen erheblich zu senken.
Risiken und Herausforderungen von KI-Cybersicherheit
Unternehmen müssen bei der Integration von KI-Cybersicherheitsmaßnahmen eine Reihe von Risiken und Herausforderungen berücksichtigen.
Zunächst besteht die Gefahr, dass KI-Cybersicherheitstechnologie von genau den Cyberkriminellen missbraucht wird, die sie eigentlich stoppen soll. Cyberkriminelle können zum Beispiel schädliche Inhalte in KI-Daten einschleusen oder KI-Algorithmen manipulieren, um Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen. Außerdem können sie KI einsetzen, um der Entdeckung zu entgehen oder Schwachstellen in den Sicherheitssystemen eines Unternehmens zu finden und auszunutzen.
Cyberkriminelle können auch ihre eigenen KI-Tools einsetzen, um leistungsfähigere, ausgefeiltere und gezieltere Cyberangriffe zu starten. Dazu gehört der Einsatz von KI, um Deepfake-Fotos und -Videos zu erstellen, Mitarbeiter dazu zu verleiten, sensible oder geschützte Informationen offenzulegen, oder die Passwörter und Zugriffskontrollen eines Unternehmens zu hacken.
Die Verwendung künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit wirft auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf. Dies umfasst Themen wie das Einholen der Einwilligung und die Gewährleistung von Transparenz, wenn personenbezogene Daten erfasst oder verwendet werden. Es geht auch um das Risiko, dass sensible oder vertrauliche Daten kompromittiert, missbraucht oder gestohlen werden, sowie um die Verpflichtung von Unternehmen, relevante Gesetze und Vorschriften zum Schutz der Privatsphäre von Nutzern einzuhalten, beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
Darüber hinaus werden KI-Modelle in der Regel anhand von Daten aus bestehenden Content-Quellen trainiert. Jegliche Voreingenommenheit, Diskriminierungen, Lücken, Ungerechtigkeiten oder Ungenauigkeiten in den Originaldaten könnten dazu führen, dass diese Modelle ebenfalls Fehler aufweisen – oder dass sie nicht in der Lage sind, genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Modelle die hochwertigsten und vertrauenswürdigsten verfügbaren Quellen für Trainingsdaten verwenden.
Beispiele für den Einsatz von KI in der Cybersicherheit
KI wird bereits auf vielfältige Weise dafür eingesetzt, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Cybersicherheit zu verbessern. Zu den innovativsten Beispielen für KI-Cybersicherheitstools und -anwendungen gehören:
- KI-gestützte Malware-Erkennungssysteme, die Machine-Learning-Algorithmen verwenden, um komplexe Malware-Bedrohungen zu erkennen, zu identifizieren und zu blockieren, die herkömmliche Anti-Malware-Lösungen möglicherweise übersehen
- KI-gesteuerte Next-Generation-Firewalls (NGFWs), die auf den aktuellsten Bedrohungsdaten basieren und Unternehmen sowohl vor bestehenden als auch neuen Cyberbedrohungen schützen
- KI-basierte E-Mail- und Zugriffskontrollen, die Phishing-Angriffe verhindern, indem sie E-Mail-Inhalte, Absenderdaten und E-Mail-Metadaten analysieren, um Phishing-Betrug, Taktiken und Techniken zu identifizieren und zu blockieren
- KI-gestützte Tools zur Verhaltensanalyse, die das Nutzerverhalten und den Netzwerkverkehr überwachen und analysieren, um ungewöhnliche oder unbefugte Aktivitäten zu erkennen, potenzielle Insider-Bedrohungen oder kompromittierte Konten zu identifizieren und Sicherheitsrisiken zu beseitigen
- KI-basierte Cloud-Sicherheitslösungen, die es Unternehmen ermöglichen, vertrauliche oder sensible Daten, die in der Cloud gespeichert sind, zu schützen, Vorschriften zur Cloud-Sicherheit einzuhalten und ihre Cloud-basierten Ressourcen vor Cyberangriffen, Sicherheitsverletzungen oder Diebstahl zu schützen
- KI-gestützte Systeme für Endpunktsicherheit, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Endgeräte zu schützen und ihre Systeme und Netzwerke gegen Malware, Phishing-Angriffe, Ransomware und andere gezielte Angriffe zu verteidigen
- KI-fähige Sicherheitslösungen für das Internet of Things (IoT) zum Schutz einzelner IoT-Geräte und vollständiger IoT-Netzwerke vor Cyberbedrohungen
- KI-basierte Plattformen für Security Information Event Management (SIEM), Network Detection and Response (NDR) und Extended Detection and Response (XDR), um Schwachstellen in der Cybersicherheitsinfrastruktur eines Unternehmens automatisch zu identifizieren und Cyberangriffe proaktiv zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Schäden verursachen können
Zukunft der KI-Cybersicherheit
KI-Cybersicherheit wird immer leistungsfähiger und findet immer breitere Anwendung. Fortschritte in Technologien wie Machine Learning, neuronale Netzwerke, generative KI, agentenbasierte KI, prädiktive KI-Analysen, Data Mining sowie KI-gestützte Red Teams und digitale Zwillinge haben das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen ihre Daten und Vermögenswerte schützen.
Security Operations Center (SOCs) müssen sich wahrscheinlich weiterentwickeln, um stärker KI-gesteuert zu werden und sich konsequenter auf KI-Sicherheitsmodelle, KI-Tools zur Erkennung und Abwehr von Bedrohungen sowie KI-gestützte Entscheidungen zu stützen. KI-Cybersicherheitstools und -technologien werden wahrscheinlich auch zunehmend in andere Ansätze, Strategien und Technologien für Sicherheit integriert werden.
Da sich der Bereich der KI-Cybersicherheit ständig weiterentwickelt, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie über diese und andere Trends auf dem Laufenden bleiben. Nur so können sie ihre KI-Sicherheitsmaßnahmen so robust, umfassend und aktuell wie möglich halten.
Hilfeangebote zu KI-Cybersicherheit
Trend Vision One™ AI Security nutzt die neuesten KI-Tools und Technologien, um Unternehmen dabei zu unterstützen, einen vollständig proaktiven Ansatz für KI-Sicherheit zu verfolgen, der Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen stoppt, bevor sie auftreten.
Dank Trend Cybertron – der branchenweit ersten wirklich proaktiven KI für Cybersicherheit der Branche – profitieren Unternehmen von 35 Jahren Erfahrung im Bereich Cybersicherheit und 20 Jahren Investitionen in die Entwicklung von KI für Sicherheitszwecke. Trend Cybertron nutzt umfangreiche LLM-Modelle (Large Language Learning) und bewährte KI-Datensätze, um die Effizienz und Effektivität von Cybersicherheitsmaßnahmen drastisch zu verbessern.
Trend Vision One™, die Cybersicherheitsplattform für Unternehmen, verfügt außerdem über fortschrittliche agentenbasierte KI-Tools, die sich kontinuierlich weiterentwickeln und an reale Cyberangriffe und Bedrohungsinformationen anpassen. Dieses Engagement für kontinuierliche Verbesserung und Innovation ermöglicht es Unternehmen, stets über die neuesten und aufkommenden Cyber-Bedrohungen auf dem Laufenden zu bleiben und böswillige Akteure auf Abstand zu halten.
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