Vorteile künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich vom Reißbrett zur praktischen Anwendung in Bereichen wie Kundenservice, Gesundheitswesen, Cybersicherheit und Robotik entwickelt. Obwohl noch in den Anfangsstadien, steht KI in der Cybersicherheit im Zentrum dieser Diskussion, da sie für Sicherheitsexperten und Cyberkriminelle gleichermaßen zum glänzenden neuen Spielzeug wird.
Was ist künstliche Intelligenz?
Der Begriff künstliche Intelligenz weckt Bilder von selbstbewussten Robotern und Computern, die Amok laufen, doch die Realität der KI ist weit weniger dramatisch. Einfach ausgedrückt: Künstliche Intelligenz kombiniert Informatik und große Datenmengen, um Problemlösungen und Entscheidungsfindung zu automatisieren. Schnellere Verarbeitung und hohe Speicherkapazität haben die KI-Revolution, die wir heute erleben, in Gang gebracht. Wichtige KI-Konzepte umfassen:
- Machine Learning (ML), also maschinelles Lernen, ist die Methode, mit der Computerprogramme trainiert werden, indem sie mit vordefinierten Eingabe- und Ausgabesätzen gefüttert werden, bis sie selbstständig Muster und Verbindungen erkennen können.
- Deep Learning (DL) ist eine fortschrittliche Form des maschinellen Lernens, das in der Lage ist, größere, unstrukturierte Datensätze mit weniger menschlichen Eingriffen im Trainingsprozess zu verarbeiten.
- Generative AI, die generative KI, bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, die Rohdaten verarbeiten und neue Outputs generieren, die dem ursprünglichen Inhalt ähneln, sich jedoch geringfügig davon unterscheiden, einschließlich Text, Audio, Computercode und Bilder. Neuronale Netze analysieren komplexe Muster, die durch herkömmliches maschinelles Lernen nicht entschlüsselt werden können.
Künstliche Intelligenz wird bereits seit Jahrzehnten für Anwendungen wie Übersetzungsdienste, Robotik und Computerspiele eingesetzt, um nur einige zu nennen.
Aktuelle Einsatzgebiete von KI in der Cybersicherheit
Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit gibt es auch schon seit Jahren. Sicherheitsexperten machten sich schnell die Vorteile der KI zunutze, um große Datensätze zu sortieren und nach ungewöhnlichen Mustern oder bösartigem Verhalten zu suchen. Aktuelle KI-Anwendungen in der Cybersicherheit umfassen Systeme zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen in Echtzeit, Risikomanagementaktivitäten, die große Datenmengen analysieren, sowie automatisiertes Patch-Management. KI-gestützte Sicherheitstools tragen dazu bei, Reaktions- und Ausfallzeiten zu verkürzen.
Da viele Unternehmen täglich mehr als 1.000 Sicherheitswarnungen verarbeiten, ist künstliche Intelligenz im Bereich Cybersicherheit eine effektive Methode, um Sicherheitsprobleme angemessen zu adressieren. Gleichzeitig hilft diese dabei, Warnungsmüdigkeit bei IT-Teams zu verhindern.
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Die Vorteile der KI für die Cybersicherheit
Mit dem rasanten Fortschritt der KI-Technologie werden die Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz in Bildung, Wirtschaft und Politik diskutiert, so auch im US-Kongress (siehe verlinkter englischer Artikel). Künstliche Intelligenz – Bedrohung oder Vorteil? Bislang hat sich KI als Vorteil für Cybersecurity-Teams erwiesen, da künstliche Intelligenz unter anderem folgende Vorteile bietet:
- Hohe Datenkapazität: Die Menge an Daten, die von Unternehmensnetzwerken verarbeitet wird, wächst stetig, was die manuelle Überwachung des Datenverkehrs und die Überprüfung der Netzwerkaktivitäten erschwert. Hohe Datenverarbeitungskapazität: Die Menge an Daten, die von Unternehmensnetzwerken verarbeitet wird, wächst stetig, was die manuelle Überwachung des Datenverkehrs und die Überprüfung der Netzwerkaktivitäten erschwert.
- Lernen über die Zeit: Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Prozesse ermöglichen es Cybersicherheitssoftware, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und sich mit der Zeit kontinuierlich zu verbessern. Diese Fähigkeit zu lernen hilft Cybersicherheitsanwendungen, Trends zu erkennen und Verbindungen zwischen vergangenen Vorfällen und verfügbaren Bedrohungsinformationen (Threat Intelligence) herzustellen. Deep Learning-Algorithmen können auch Passwortmuster und -trends analysieren, um schwache oder leicht zu erratende Passwörter zu identifizieren und die zuständigen Mitarbeiter zu alarmieren.
Die durchschnittliche Person hat etwa 240 Konten zu verwalten – da hat niemand die Zeit, alle Passwörter manuell auf Schwachstellen zu überprüfen. Es gibt eine effiziente Möglichkeit, die Sicherheit Ihrer Passwörter zu überprüfen und zu verbessern: Nutzen Sie die Passwortintegritätsbewertung von Dashlane.
- Verbesserte Bedrohungserkennung: Wenn KI-gestützte Cybersicherheitssysteme Netzwerke und Geräte kontinuierlich überwachen, können sie potenzielle Bedrohungen oder Anzeichen für Gefährdungen in Echtzeit erkennen. KI kann Maßnahmen automatisieren, die als Reaktion auf eine Bedrohung ergriffen werden, wie z. B. das Blockieren bösartigen Datenverkehrs, das Isolieren von Geräten und das Senden von Warnungen, um wertvolle Zeit zu sparen und die Menge gefährdeter Daten zu minimieren.
- Weniger Bedienerfehler: Langwierige, monotone Prozesse, die zeitaufwendig und langweilig sind, können auch zu menschlichem Versagen führen. KI reduziert das Risiko von Tipp- und Formatierungsfehlern in manuell eingegebenen Datensätzen und erkennt Merkmale und Anomalien in den Daten, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Der Einsatz von KI in der Cybersicherheit reduziert auch Verzerrungen oder Vorurteile, die bei der Analyse durch Menschen auftreten könnten. Dennoch kann KI, abhängig von der Art der verwendeten Daten oder Algorithmen, weiterhin anderen Verzerrungsquellen unterliegen.
- Automatisierte Prozesse: Automatisierung ist zum Synonym für künstliche Intelligenz geworden, da die Kombination aus Datenanalyse und Entscheidungsfindung menschliches Eingreifen weniger notwendig macht. Automatisierung von Cybersicherheit ist der Schlüssel zu einer Überwachung rund um die Uhr sowie zur Optimierung von Patch-Management, Compliance-Überwachung und Incident-Response-Prozessen.
- Beschleunigte Fehlerbehebung: Eine schnelle Fehlerbehebung ist von entscheidender Bedeutung. KI in der Cybersicherheit verbessert die Geschwindigkeit der Fehlerbehebung, indem Algorithmen eingesetzt werden, um den Schweregrad eines Vorfalls zu bewerten und zu ermitteln, von welcher Domain (welcher Benutzer, welcher Server oder welches Netzwerk) das Problem ausgeht. Die automatisierte Analyse von Protokolldaten ermöglicht es, die Ursache zu ermitteln und das Problem schnell zu beheben.
- Bot-Blockierkapazität: Automatisierte Softwareprogramme (Bots) werden für legitime Dienste wie Web-Indizierung und Kundensupport eingesetzt, können aber auch von Hackern für böswillige Zwecke wie Distributed-Denial-of-Service (DDoS)-Angriffe verwendet werden, bei denen eine Website oder ein Netzwerk mit Datenverkehr überflutet wird, bis es zusammenbricht. KI ist ein nützliches Werkzeug zur Erkennung und Blockierung von Bots auf der Grundlage von Verhalten oder IP-Adressen, die nicht mit menschlichem Verhalten übereinstimmen.
- Bessere Benutzererfahrung: Automatisierte Fehlerbehebung, Überwachung und Reaktion auf Vorfälle tragen dazu bei, das Ziel von zufriedeneren Kunden zu erreichen. Generative KI rückt mit Funktionen wie interaktiven Chat-Optionen an die Front des Kundensupports vor, um Kundenfeedback effizienter zu sammeln. KI verbessert auch die Benutzerfreundlichkeit vieler Cybersecurity-Tools und -Funktionen, um deren Akzeptanz zu erhöhen.
Grenzen der Cybersicherheits-KI
Wie bei den meisten revolutionären technischen Fortschritten stehen den Vorteilen der künstlichen Intelligenz auch ein paar Nachteile gegenüber. Bedenken hinsichtlich der KI-Bereitstellung basieren auf Schwachstellen, darunter:
- Fehlendes menschliches Urteilsvermögen. Wenn KI über so viel Intelligenz verfügt, warum ist das menschliche Urteilsvermögen dann noch wichtig? Egal wie ausgefeilt die KI im Bereich der Cybersicherheit wird, die Ergebnisse werden nur so stark sein wie die Daten und Computeralgorithmen, die dahinter stehen. Wenn Sie sich vollständig auf KI verlassen, sind unbeabsichtigte Vorurteile und mangelnde Verantwortlichkeit möglich, was sich nachteilig auf die Sicherheit und die Wahrnehmung der Kunden auswirken kann.
- Potenzial für falsch-positive Ergebnisse. Eine falsch-positive Warnung ist eine Warnung, die irrtümlicherweise das Vorhandensein einer Schwachstelle anzeigt. Das kann passieren, wenn KI-basierte Systeme auf neue Probleme stoßen, aber nicht über den Verlauf oder den Kontext verfügen, der für die richtige Analyse erforderlich ist. Zu viele Fehlalarme können menschliche IT-Teams überfordern oder dazu führen, dass echte Bedrohungen in der Flut an Warnungen untergehen. Automatisierte Reaktionen auf falsch-positive Ergebnisse können auch dazu führen, dass Benutzer oder Kunden unnötig gesperrt werden.
- Sie können nicht immer mit neuen Bedrohungen mithalten. Cyberkriminelle entwickeln ihre Methoden ständig weiter und haben das Potenzial, die KI-Abwehrfähigkeiten zu übertreffen. Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit erfordert einerseits ein Bewusstsein für ihre Bedeutung und andererseits spezifische Trainingsdaten, um sich auf die neuesten Angriffsvektoren vorzubereiten. Hacker sind ständig auf der Suche nach Sicherheitslücken wie Zero-Day-Schwachstellen, die ausgenutzt werden können, bevor KI-basierte Systeme darauf vorbereitet sind.
- Ethische Überlegungen. Der weit verbreitete Einsatz von KI in der Cybersicherheit und in Dutzenden anderer Anwendungen wirft ethische Bedenken auf. Überlegungen zum Datenschutz, algorithmische Verzerrungen und der Verlust von Arbeitsplätzen gehören zu den ethischen Fragen, die diskutiert werden. Transparenz bei der Erhebung von KI-Daten trägt dazu bei, Datenschutzbedenken zu verringern. Die Vorhersagen über einen weitreichenden Verlust von Arbeitsplätzen im Bereich der Cybersicherheit könnten unbegründet sein, da KI auch neue Möglichkeiten für IT-Fachleute mit einschlägigem Know-how schafft.
- Cyberkriminelle sind KI-erfahren. Im laufenden Zyklus haben Cyberkriminelle den Wert der KI für die Entwicklung neuer bzw. die Verbesserung bestehender Betrügereien erkannt. Automatisierung trägt zu DDoS-Angriffen und Credential-Stuffing-Taktiken bei, bei denen Anmeldedaten durchprobiert werden, um unberechtigten Zugang zu erlangen. Zu den weiteren Möglichkeiten, wie KI für bösartige Zwecke ausgenutzt werden kann, gehören:
—Neue Malware-Stämme, die mithilfe von KI erstellt wurden, sind raffinierter und können sich auch „im Feld“ weiterentwickeln und so größeren Schaden anrichten.
—Phishing-E-Mails, die darauf abzielen, ahnungslose Empfänger zur Preisgabe persönlicher Daten zu verleiten, waren einst anhand ihrer schlechten Grammatik und Rechtschreibung leicht zu erkennen. Generative KI kann jedoch die Qualität und Glaubwürdigkeit dieser Nachrichten erheblich verbessern. - Kostenüberlegungen Viele KI-basierte Sicherheitslösungen erfordern spezielle Hardware, Software und technisches Fachwissen, was sie für kleinere Unternehmen unerschwinglich macht. Je mehr Sicherheitsprodukte KI in bezahlbare, cloudbasierte Optionen integrieren, desto universeller sollten die Vorteile der KI verfügbar werden.
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Referenzen
- Investopedia, „Generative AI: How It Works, History, and Pros and Cons“ (Generative KI: Wie sie funktioniert, ihre Geschichte sowie ihre Vor- und Nachteile), Mai 2023.
- Silicone Angle, „IBM debuts automated, AI-powered platform QRadar Security Suite to accelerate threat detection and response“ (IBM präsentiert die QRadar Security Suite, die automatisierte, KI-gestützte Plattform zur Beschleunigung der Bedrohungserkennung und Reaktionsfähigkeit.), April 2023.
- Venture Beat, „5 ways AI-driven patch management is driving the future of cybersecurity“ (5 Wege, wie KI-gesteuertes Patch-Management die Zukunft der Cybersicherheit bestimmt), Mai 2023.
- Field Effect, „Alert fatigue: 8 ways to avoid cybersecurity threat overload“ (Alarm-Müdigkeit: 8 Wege, um eine Überlastung durch Cybersecurity-Bedrohungen zu vermeiden), April 2023.
- The New Yorker, „Congress Really Wants to Regulate A.I., but no one seems to know how“ (Der Kongress will die KI wirklich regulieren, aber niemand scheint zu wissen wie), Mai 2023.
- Forbes, „How AI Is Disrupting And Transforming The Cybersecurity Landscape“ (Wie KI die Cybersecurity-Landschaft umwälzt und verändert), März 2023.
- Center for Internet Security, „What is Cyber Threat Intelligence?“ (Was bedeutet Cyber Threat Intelligence?), 2023.
- Inside Big Data, „How AI Helps Prevent Human Error In Data Analytics“ (Wie KI hilft, menschliches Versagen bei der Datenanalyse zu verhindern), März 2023.
- Risk Optics, „What is Cybersecurity Automation?“ (Was ist die Automatisierung der Cybersicherheit), Februar 2023.
- Amazon, „Was ist ein Bot?“ 2023.
- Dashlane, „Balancing Usability & Security in a Remote Office“ (Das Ausbalancieren von Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit im Homeoffice), Mai 2023.
- Dashlane, „How AI Chatbots like ChatGPT could Impact Jobs“ (Wie KI-Chatbots à la ChatGPT Jobs beeinflussen könnten), Februar 2023.
- NIST, „False Positive“ (Falsch positiv), 2023.
- Medium, „Pros and Cons of AI in Cybersecurity: Balancing Benefits and Ethical Concerns“ (Pro und Contra von KI in der Cybersicherheit: Abwägung von Nutzen und ethischen Bedenken), Februar 2023.
- Dashlane, „5 Key Cybersecurity Predictions Based on New Survey Data“ (5 wichtige Prognosen zur Cybersicherheit auf Basis neuer Umfragedaten), August 2022.
- Dashlane, „What the Hack Is Malware?“ (Was zum Teufel ist Malware?), Februar 2020.
- Dashlane, „Warum Dashlane Sie niemals in einer E-Mail nach Anmeldedaten fragen wird (denn so funktioniert Phishing)“, November 2021.
- IBM, „What is artificial intelligence?“, (Was ist künstliche Intelligenz?) 2023.
- Ntrinsic, „The Impact of AI on Cybersecurity: Advantages and DisAdvantage“ (Auswirkungen der KI auf die Cybersicherheit: Vor- und Nachteile) Mai 2023.
- Dashlane, „What Major Tech Companies Are Doing to Support Passkeys“ (Was große Tech-Unternehmen zur Unterstützung von Passkeys tun), Dezember 2022.
- Dashlane, „Introducing Passwordless Login For Dashlane“ (Vorstellung der passwortlosen Anmeldung bei Dashlane), 2023.
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