Mit intelligenter Cyber Security zu einer effektiveren Abwehr
Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der Cyber Security bereits eine wichtige Rolle, die künftig noch weiter ausgebaut wird. KI unterstützt dabei, die ständig wachsende Komplexität und Dynamik von Cyberbedrohungen zu bewältigen. Im folgenden Beitrag erläutern wir, bei welchen Cyber-Security-Aufgaben die KI sinnvoll unterstützen kann.
Die Rolle von KI und maschinellem Lernen in der Cybersicherheit ist von entscheidender Bedeutung, um den ständig wachsenden Herausforderungen in diesem Bereich zu begegnen. Anomalie-Erkennung in großen Datenmengen und Vorschläge für Abwehrmaßnahmen sind wiederholend auftretende Aufgaben, bei denen KI-gestützte Lösungen menschliche Mitarbeitende stark entlasten können. Freigesetzte Ressourcen lassen sich auf diese Weise sinnvoller an anderen Kernpunkten einsetzen. Das Potenzial für Anwendungsfälle der KI im Rahmen der Cyber Defence sind dabei enorm – von der Endpoint Security über Netzwerk- und Cloudsicherheit bis hin zur Betrugserkennung; ob im Rahmen eines ganzheitlichen Cyber Defence Centers (CDC) oder als ergänzende Unterstützung für bestehende Lösungen eines Security Operations Centers (SOC). Konkrete Einsatzbereiche für KI im Bereich Cyber Security, an denen zurzeit geforscht und entwickelt wird, sind zum Beispiel:
- Anomalie-Erkennung zur Bedrohungserkennung: Eine der wesentlichen Schwierigkeiten in der Cybersicherheit liegt im menschlichen Faktor, insbesondere bei der Bewältigung großer Datenmengen. KI-basierte Tools tragen dazu bei, Abweichungen bzw. Auffälligkeiten im Verhalten von Benutzenden, Geräten und Systemen frühzeitig zu erkennen und vor potenziellen Angriffen frühzeitig zu warnen. Sie können auch bei der Eindämmung helfen, indem sie dem Security-Team zeitnahe Hinweise dazu liefern und sogar Vorschläge zur weiteren Vorgehensweise unterbreiten (siehe Punkt 5).
- Phishing-Erkennung: KI hilft bei der Erkennung von Phishing-‑E-‑Mails und ‑Websites, indem Inhalte und Aufmachung analysiert werden. KI-Systeme warnen Benutzende durch die Identifizierung von verdächtigen Links, Anhängen oder Formulierungen und blockieren den Zugriff auf bösartige Inhalte.
- Vulnerability Management: KI kann bei der Identifikation von Schwachstellen in Systemen und Anwendungen helfen, indem sie automatisierte Scans durchführt und potenzielle Sicherheitslücken erkennt. Passend dazu kann die KI auch Beispiele liefern, wie die entdeckten Sicherheitslücken erreicht werden können, um die Wirksamkeit von Sicherheitspatches oder -updates zu prüfen.
- Patch-Analyse: Durch die Analyse von Sicherheitspatches und -updates sowie Change Logs können KI-Systeme Organisationen dabei unterstützen, die Kritikalität der Änderungen einzuschätzen und die Systeme in Vorbereitung der Updates zu priorisieren. Dies hilft, die Angriffsfläche nach dem Erscheinen von Updates und Patches wirksam und schnell zu reduzieren.
- Automatisierte Reaktion und Abwehr: Alarm-Ermüdung aufgrund einer Vielzahl von Warnmeldungen ist ein weiteres Problem, dem viele Cybersicherheitsteams gegenüberstehen. KI kann dazu verwendet werden, auf Bedrohungen in Echtzeit zu reagieren, indem automatisierte Gegenmaßnahmen vorgeschlagen werden. Dies kann die Isolierung infizierter Systeme, das Blockieren verdächtiger IP-Adressen, das Sperren betroffener Accounts oder das Aktualisieren von Sicherheitsrichtlinien umfassen, um Angriffe zu stoppen oder zu verlangsamen – bevor sie Schaden anrichten können.
- Forensische Untersuchungen: KI kann bei der forensischen Analyse von Sicherheitsvorfällen helfen, indem sie im Nachhinein große Mengen von Daten schnell und effizient verarbeitet. Durch die Analyse von Logfiles, Netzwerkverkehr und anderen digitalen Spuren erkennen KI-Systeme die Ursache von Sicherheitsvorfällen und rekonstruieren die Aktivitäten der Angreifenden.
Herausforderungen bei der Nutzung von KI in der Cybersicherheit
KI meint ein System, das auf bereits bestehendes Wissen zurückgreift, dieses konsolidiert und – entsprechend den Prompts und dem Kontext – die statistisch wahrscheinlichste Antwort wiedergibt. Dadurch wird KI beliebig komplex, umfangreich und auch abhängig. Die Abhängigkeit basiert auf dem Training, das die KI mit Blick auf zu erfüllende Aufgaben erfährt. Der andere Faktor ist das Wissen, das der KI während des Trainings zugeführt wird.
KI-basierte Sicherheitssysteme versprechen eine effektive Bekämpfung von Cyberbedrohungen. Mit Blick auf die Abhängigkeiten sind jedoch verschiedene Herausforderungen damit verbunden, die ihre Wirksamkeit beeinträchtigen können:
- Fehlalarme und False Positives: Ein häufiges Problem bei KI-basierten Sicherheitssystemen sind Fehlalarme, die auf unzureichenden und/oder veralteten Trainingsdaten oder komplexen Angriffsmustern beruhen können. Diese falschen Alarme können die Sicherheitsanalyst:innen überlasten und ihre Effektivität bei der Bekämpfung echter Bedrohungen beeinträchtigen.
- Angriffe auf KI-Systeme: KI-Algorithmen sind anfällig für gezielte Angriffe, die ihre Integrität gefährden können. Durch Manipulation von Trainingsdaten oder gezielte Störungen können Angreifer Fehlentscheidungen herbeiführen und die Wirksamkeit des Sicherheitssystems beeinträchtigen.
- Rechtliche und ethische Bedenken: Der Einsatz von KI zur Überwachung und Analyse von Benutzer:innen-Daten kann Datenschutzbedenken sowie rechtliche und ethische Fragen hinsichtlich des Zugriffs auf persönliche Informationen und automatisierte Entscheidungsfindung aufwerfen. Die Sammlung und Verarbeitung sensibler Daten durch KI-Systeme erfordert daher strenge Datenschutzrichtlinien und -maßnahmen, um die Privatsphäre der Betroffenen zu schützen. Eventuell werden gesonderte Einwilligungen notwendig oder der KI-Einsatz ist grundsätzlich unzulässig.
- Komplexität und Abhängigkeit: Die Implementierung und Wartung von KI-gestützten Sicherheitssystemen erfordert spezialisierte Fachkenntnisse und Ressourcen. Eine übermäßige Abhängigkeit von KI kann Unternehmen anfällig für Ausfälle machen, wenn die Technologie nicht ordnungsgemäß funktioniert oder wenn es an qualifiziertem Personal mangelt, um Probleme zu beheben.
- Kontrolle und Training: Gemäß dem Sprichwort „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“ gilt es, nicht nur die KI sowie davon ausgehende Meldungen zu Incidents zu beachten – auch das System dahinter muss stets geprüft werden. Viel zu hoch ist das Risiko, dass bestehende Gefahren sonst nicht erkannt werden könnten. Genau diese Erkenntnisse gilt es dann zu nutzen, um die KI langfristig zu trainieren und falsche Meldungen zu umgehen.
