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Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren einen Aufschwung erlebt. Die Technologie wird unterdessen in unterschiedlichen Branchen eingesetzt. Vom Marketing über das Gesundheitswesen bis hin zur Softwareentwicklung und jetzt auch in der Cybersicherheit.
In dem Maße, wie wir mit neuen Tools immer fortschrittlicher werden, nehmen auch die Cyber-Bedrohungen zu. Diese Bedrohungen sind auch immer komplexer geworden und erfordern hochentwickelte Sicherheitsmaßnahmen. Aus diesem Grund entwickeln viele Unternehmen Systeme, die auf KI basieren, um sie zu bekämpfen.
Es überrascht daher nicht, dass der Markt für KI in der Cybersicherheit im Jahr 2023 auf rund 24 Milliarden USD geschätzt wurde. Bis 2030 wird erwartet, dass dieser Wert auf etwa 134 Milliarden USD ansteigt.
In diesem Beitrag erörtern wir, wie KI der Cybersicherheits-Community hilft, welche Vorteile sie bietet und worauf wir uns einstellen sollten.
Was ist KI in der Cybersicherheit?
Wenn wir über KI in der Cybersicherheit sprechen, ist es wichtig zu erörtern, wie KI bei Bedrohungen und Angriffen eingesetzt wird. Mit der Hilfe von KI können Angreifer leicht in ein Netzwerk eindringen, Schwachstellen finden und innerhalb von Minuten Viren erstellen. Aus diesem Grund ist die Rolle der KI als Abwehrmechanismus in diesem Bereich sowohl entscheidend als auch komplex.
Experten in der IT-Sicherheit sind sich dieser Problematik durchaus bewusst. Zahlreiche Techniken und Anwendungen werden bereits in die Praxis umgesetzt. Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle, in denen KI einen erheblichen Einfluss hat:
Erkennung und Vorbeugung von Bedrohungen
Eine der wichtigsten Aufgaben der IT-Sicherheit ist die Analyse von Daten, um Muster zu erkennen, die auf potenzielle Cyber-Bedrohungen hinweisen. Das ist eine mühselige Aufgabe, aber mit Hilfe der KI-Automatisierung geht es jetzt schneller. Indem sie aus vergangenen Vorfällen lernt, kann sie KI-Cyberangriffe frühzeitig erkennen und abwehren, bevor solche Angriffe Schaden anrichten. Dies beinhaltet:
- Erkennung von Unregelmäßigkeiten: Algorithmen lernen, wie normales Netzwerkverhalten aussieht. Sie können Abweichungen erkennen, die auf eine Sicherheitsbedrohung hindeuten könnten. Wenn sich zum Beispiel ein Benutzer normalerweise von einem Standort aus anmeldet und plötzlich von einem anderen Land aus, kann KI dies als verdächtig einstufen.
- Signaturbasierte Erkennung: Diese Systeme können bekannte bösartige Verhaltensmuster aus vergangenen Vorfällen erkennen; ähnlich wie Antivirensoftware bekannte Virensignaturen verwendet, um Bedrohungen zu erkennen.
- Vorhersagende Analysen: Durch das Beobachten von Trends und historischen Daten kann KI potenzielle Sicherheitsverletzungen vorhersagen und so vorbeugende Maßnahmen einleiten.
Darüber hinaus kann KI, genau wie bei den Tools und Prozessen der Cybersicherheits-Richtlinien von K&C, auch zur Automatisierung der Verarbeitung von Bedrohungsdaten eingesetzt werden. Sie kann große Datenmengen effizienter und zielgerichteter sammeln und analysieren.
Verhaltensanalytik
Diese analytische Funktion überwacht die Aktionen aller Benutzer innerhalb eines Netzwerks. Sie verfolgt und erkennt ungewöhnliche Aktivitäten, wie den Zugriff auf schützenswerte Daten und mehr.
- User and Entity Behavior Analytics (UEBA): KI erstellt eine Basis für das typische Verhalten von Benutzern und Einrichtungen (Geräte, Server). Sie überwacht außerdem rund um die Uhr auf Abweichungen von dieser Basis. Wenn beispielsweise ein Mitarbeiter beginnt, große Datenmengen zu ungewöhnlichen Zeiten herunterzuladen, kann sie diese Auffälligkeit erkennen.
- Erkennung von Insider-Bedrohungen: Mit der Big-Data-Analyse lassen sich Muster sofort erkennen. Diese Vorgehensweise automatisiert die Markierung potenziell bösartiger Handlungen innerhalb eines Systems.
Automatisierte Reaktion auf Vorfälle (Incident Response)
Wenn ein Cyberangriff erkannt wird, ist Zeit von entscheidender Bedeutung. KI-gesteuerte automatisierte Incident-Response-Systeme können sofort reagieren, um den Schaden zu begrenzen. Sie können betroffene Systeme oder Geräte automatisch isolieren, um die Ausbreitung zu verhindern. Wenn also Malware auf einem Computer entdeckt wird, kann KI diesen vom Netzwerk trennen.
Solche Systeme können auch vordefinierte Maßnahmen zur Bekämpfung gängiger Bedrohungen durchführen. So können sie beispielsweise bösartige Dateien löschen, bösartige IP-Adressen blockieren oder Patches einsetzen. Alle diese Maßnahmen werden auch über verschiedene Sicherheitsplattformen hinweg kommuniziert, so dass eine einheitliche und effiziente Reaktion auf Bedrohungen gewährleistet ist.
Malware-Analyse
Malware ist die häufigste Bedrohung, der KI-Datensicherheitsteams begegnen. Sie ist sehr kompliziert, sie zu erkennen, und noch viel schwieriger zu analysieren. Aber mit KI kann bösartige Software zerlegt werden, um ihr Verhalten zu verstehen und Abwehrmaßnahmen dagegen zu entwickeln.
- Statische Analyse: Sie untersucht den Code einer Malwareprobe, ohne ihn auszuführen, um bekannte bösartige Merkmale und Strukturen zu finden.
- Dynamische Analyse: Die Malware wird in einer kontrollierten Umgebung (Sandbox) ausgeführt, um ihr Verhalten zu beobachten und ihren Zweck und ihre Auswirkungen zu bestimmen.
- Machine-Learning-Modelle: Dabei werden Modelle verwendet, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, um neue Bedrohungen zu erkennen, die nicht mit bekannten Szenarien übereinstimmen.
Phishing-Erkennung
Phishing verleitet Nutzer dazu, vertrauliche Informationen preiszugeben, indem sich Angreifer als vertrauenswürdige Personen ausgeben. Systeme, die KI nutzen, können diese Angriffsversuche schnell erkennen, indem sie die folgenden Methoden anwenden:
- E-Mail-Filterung: Analysieren E-Mail-Inhalte, Kopfzeilen und Metadaten, um Phishing-Versuche zu erkennen, z. B. falsche Absenderadressen, ungewöhnliche Formulierungen oder verdächtige Anhänge.
- Website-Analyse: Untersuchen Websites auf Anzeichen von Phishing, z. B. URLs, die echte Websites nachahmen, unsichere Formulare oder inhaltliche Unstimmigkeiten.
- Verhaltenshinweise: Lernt das Benutzerverhalten, um zu erkennen, wann Benutzer mit Phishing-Inhalten interagieren könnten. Dann werden Warnungen ausgegeben oder der Zugriff auf verdächtige Phishing-Seiten gesperrt.
Was sind die Vorteile von KI in der Cybersicherheit?
Wir haben über die Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit gesprochen. Jetzt wollen wir uns mit ihren Vorteilen befassen.
- Schnellere Erkennung von gefährlichen Cyber-Bedrohungen: KI kann große Datenmengen schnell analysieren, um Bedrohungen zu erkennen. Sie durchforstet Tausende von Ereignissen, um diejenigen zu identifizieren, die wirklich wichtig sind, und erkennt subtile Muster, die in Kombination mit anderen Daten auf potenzielle Bedrohungen hinweisen.
- Vereinfachte Meldungen: Entsprechende Tools können Informationen aus verschiedenen Quellen für eine genaue Auswertung sammeln.
- Erkennung von Schwachstellen: KI kann dabei helfen, potenzielle Systemschwachstellen zu identifizieren und unbekannte Geräte, veraltete Software und ungesicherte Daten aufzuspüren, um Schwachstellen präventiv zu beseitigen.
- Verbesserte Analystenfähigkeiten: Komplexe Cyber-Bedrohungsdaten können mithilfe von KI in natürliche Sprache übersetzt werden, so dass Analysten mit weniger technischem Fachwissen sie leichter verstehen und darauf reagieren können. Außerdem hilft es neueren Teammitgliedern, schnell zu lernen und effektiver auf Cyberangriffe zu reagieren.
- Umfassende Bedrohungsanalyse und Einblicke: Unternehmen setzen KI auch ein, um umfangreiche Daten zu analysieren und potenziell verdächtiges Verhalten zu erkennen. Dazu gehört die Verfolgung von Bewegungen über verschiedene Identitäten, Geräte, Anwendungen und Einrichtungen hinweg.
KI stärkt die Bemühungen im Bereich der Cybersicherheit erheblich und erleichtert den Schutz vor und die Reaktion auf die sich ständig verändernde Landschaft von Cyberbedrohungen.
Cybersicherheits-Kategorien, die von KI profitieren
KI in der Datensicherheit verbessert verschiedene Aspekte der Cybersicherheit und macht sie wirksamer und effizienter. Hier sind einige zentrale Bereiche, in denen KI einen erheblichen Einfluss hat:
- Netzwerksicherheit: Untersucht die Muster des Netzwerkverkehrs, um bösartige Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und zu stoppen.
- Endpunkt-Sicherheit: Erkennt Bedrohungen auf Geräten durch Erkenntnisse aus großen Mengen von Bedrohungsdaten.
- Anwendungssicherheit: Ermittelt Schwachstellen in Code und Anwendungen durch Analyse von Codemustern und Verhalten.
- Cloud-Sicherheit: Scannt Cloud-Workloads auf verdächtige Aktivitäten und automatisiert entsprechende Sicherheitsmaßnahmen.
- Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM): Erlernt Benutzerverhaltensmuster, um unautorisierte Zugriffsversuche zu erkennen und zu verhindern.
- Threat Intelligence: Untersucht riesige Mengen an Bedrohungsdaten, um neue und aufkommende Bedrohungen zu identifizieren.
- Reaktion auf Vorfälle (Incident Response): Automatisiert Aufgaben wie die Eindämmung von Bedrohungen und die Untersuchung bei der Reaktion auf Vorfälle.
- Datensicherheit: Klassifiziert und schützt sensible Daten durch die Analyse von Dateninhalten und Zugriffsmustern.
- Betrugsermittlung: Erkennt betrügerische Aktivitäten in Echtzeit durch Analyse von Transaktionsmustern und Benutzerverhalten.
- Verhaltensanalytik: Identifiziert verdächtiges Nutzerverhalten, das auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen könnte.
Wie nutzen Hacker KI zu ihrem Vorteil?
Wie bereits erwähnt, nutzen auch Hacker und Cyberkriminelle KI. Eine Möglichkeit, wie Cyberkriminelle dies nutzen, sind automatisierte Angriffe. Mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen können Hacker Bots oder Softwareprogramme erstellen. Diese können dann Netzwerke und Systeme viel schneller als Menschen auf Schwachstellen scannen.
Eine andere Möglichkeit ist die Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen. Zum Beispiel kann AI Algorithmen trainieren, um menschliches Verhalten nachzuahmen. Das ist komplex, aber es ist für Sicherheitssysteme schwieriger, solche Algorithmen zu erkennen und zu blockieren.
Dies wird als „feindliche KI“ bezeichnet. Sie wird eingesetzt, um Spam-Filter auszutricksen, biometrische Authentifizierungssysteme zu umgehen und sogar Systeme zur Erkennung von Eindringlingen zu umgehen.
KI-Cyber-Bedrohungen werden auch bei Social-Engineering-Angriffen eingesetzt. Mit kommerzieller Software wie ChatGPT können sie legitim wirkende Inhalte für Phishing erstellen. Sie tun dies, indem sie Daten von Social-Media-Plattformen und anderen Quellen analysieren. Auf diese Weise können sie ihre Opfer dazu verleiten, vertrauliche Informationen preiszugeben.
Mehr als 95 % der IT-Profis und -Experten sind der Meinung, dass dynamische Inhalte mit Hilfe von Large Language Models (LLMs) die Erkennung von Phishing- Angriffen erschweren.
Andere Bedrohungen durch KI:
- Erstellung von Malware: Mit Hilfe von KI können Hacker ausgefeilte und sich ständig weiterentwickelnde Malware erstellen, die sich herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen entziehen kann.
- Automatisierte Hacking-Tools: Hacker können KI nutzen, um ihre Angriffe zu automatisieren, wodurch es einfacher wird, mehrere Systeme gleichzeitig anzugreifen.
- Passwort-Knacken: Mithilfe von Algorithmen können Hacker schnell Passwörter knacken und auf vertrauliche Informationen zugreifen.
- Deepfakes: Hacker können mit KI auch gefälschte Bilder oder Videos erstellen, die authentisch erscheinen.
- Cyberangriffe auf entscheidende Infrastrukturkomponenten: Da immer mehr Branchen KI in ihre Systeme einbauen, können Hacker KI-gestützte Angriffe einsetzen, um wichtige Infrastrukturen wie Stromnetze, Transportsysteme und Finanzeinrichtungen zu stören.
Dieser Trend hat es selbst für unerfahrene Hacker einfacher gemacht, ausgeklügelte Cyberangriffe durchzuführen. Die Einstiegshürde für Hacker ist gesunken; was böswilligen Akteuren einen leichteren Zugang zu den entsprechenden Tools ermöglicht.
Unterm Strich
Unternehmen, die sich nicht anpassen, laufen Gefahr, Opfer dieser Angriffe zu werden. Da diese Technologie noch recht neu ist, ist es nie zu spät. Die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter und die ständige Wachsamkeit sind ebenfalls von Vorteil. Wenn Sie dies tun, können Sie Ihre Schutzmaßnahmen erheblich verstärken.
Auch Outsourcing ist eine Möglichkeit für Teams, die nicht über die Ressourcen verfügen, um ein solides internes Sicherheitsteam aufzustellen. Managed Security Service Providers (MSSPs) und andere IT-Outsourcing-Dienste bieten ein umfassendes Sicherheitskonzept. Sie setzen modernste Technologie und Fachleute ein, um Ihr System intakt zu halten.
Nehmen Sie die Dienste von Krusche & Company in Anspruch, um die Vorteile der künstlichen Intelligenz zu nutzen und eine unüberwindbare Abwehr gegen Cyber-Bedrohungen aufzubauen. Unser Expertenteam wird unermüdlich daran arbeiten, Ihre einzigartigen Sicherheitsanforderungen zu verstehen. Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen, um Ihr Unternehmen im digitalen Zeitalter zu schützen.
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