Traditionelle Sicherheitssysteme können mit der steigenden Anzahl von Cyberbedrohungsaktivitäten nicht mithalten.
Die Menge der generierten Daten ist groß und komplex. Laut dem Bericht „Data Never Sleeps 4.0“ von 2016 werden jede Minute über 18 TB Daten generiert. Heute ist diese Zahl noch höher.
Wir können diese Datenmenge nicht alleine analysieren. Wir brauchen Hilfe. Wir brauchen Künstliche Intelligenz (KI).
Dieser Artikel handelt von Künstlicher Intelligenz (KI) für die Cybersicherheit und behandelt die Grundlagen, Vor- und Nachteile, Anwendungsfälle und reale Szenarien sowie einige Vorhersagen, wie die Zukunft der Cybersicherheit mit KI aussehen wird.
Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz ist eine Reihe von Technologien, die aus bereitgestellten Daten lernen und Schlussfolgerungen oder Entscheidungen ziehen können. KI kann nicht alleine arbeiten, sie benötigt Daten. Abhängig von den verwendeten Daten kann KI richtige oder falsche Entscheidungen treffen.
Es wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, von der Automobilindustrie und Medizin bis zur Technologie. KI arbeitet auf drei Arten:
- Unterstützte Intelligenz
- Erweiterte Intelligenz
- Autonome Intelligenz
Sie besteht aus vier Unterkategorien, darunter:
- Maschinelles Lernen
- Tiefes Lernen
- Neuronale Netzwerke
- Expertensysteme
Das bedeutet, dass sie eine Reihe von Techniken und Ansätzen umfasst, von denen jeder seine eigenen Variationen hat.
Maschinelles Lernen (ML) verwendet statistische Techniken, um aus den Daten zu lernen. Es funktioniert besser bei einzelnen Aufgaben als bei umfassenden Missionen. Einige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen sind Produktempfehlungen in E-Commerce-Shops, Bilderkennung, virtuelle persönliche Assistenten und andere.
Tiefes Lernen (TL) ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die dazu dient, komplexe Daten zu analysieren und darauf basierend Schlussfolgerungen zu ziehen. Zum Beispiel verwenden Alexa oder Siri tiefes Lernen, um Ihre Sprache zu verstehen, wenn Sie mit ihnen sprechen.
Neuronale Netzwerke lehren Computer, Daten ähnlich wie unsere Gehirne zu verarbeiten. Sie bestehen aus großen Mengen verbundener Knoten, die darauf trainiert sind, Muster in Eingabedaten zu erkennen. Neuronale Netzwerke werden in Kombination mit tiefem Lernen in der Sprach- und Bilderkennung, Sprachübersetzung und anderen Bereichen eingesetzt.
Ein Expertensystem ist ein Computersystem, das menschliches Verhalten in einem bestimmten Bereich nachahmt. Einige Beispiele für Expertensysteme sind das Intelligente Tutoring-System (ITS), das Entscheidungsunterstützungstool für Krebs (CaDet), wissensbasierte Expertensysteme und andere.
Die Anwendung von KI in der Cybersicherheit bedeutet, Daten aus Sicherheitsvorfällen zu analysieren, daraus zu lernen und dann die Lösung auf einen neuen Angriff anzuwenden, um ihn zu verhindern.
Künstliche Intelligenz vs. Datenanalytik
Obwohl sie verwandt sind, sind Künstliche Intelligenz (KI) für die Cybersicherheit und Datenanalytik (DA) zwei verschiedene Bereiche. Sie unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie mit den Daten arbeiten.
Die primäre Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) besteht darin, menschenähnliches kognitives Verhalten zu replizieren. KI verwendet maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Robotik und Datenanalyse, um sich selbst zu verbessern. Sie analysiert kontinuierlich Daten und lernt daraus. Sie ist dynamisch und iterativ.
Auf der anderen Seite ist Datenanalytik (DA) statisch. Sie verwendet statistische Techniken, um Trends, Zusammenarbeit und Muster in Daten zu identifizieren. Datenanalytik sagt basierend auf historischen Daten Muster voraus, um zukünftige Ereignisse vorherzusehen. Datenanalytik ist nicht iterativ oder selbstlernend wie KI.
Künstliche Intelligenz und Datenanalytik konkurrieren nicht miteinander, sondern ergänzen sich.
Vor- und Nachteile von KI in der Cybersicherheit
Alles hat Vor- und Nachteile, auch KI. KI wird bereits in der Cybersicherheit eingesetzt, und hier sind einige Dinge, die wir gelernt haben.
Einige der Vorteile von KI-gesteuerten Sicherheitssystemen sind Echtzeit-Bedrohungserkennung und prädiktive Analyse, Anomalieerkennung, Automatisierung und Orchestrierung repetitiver Aufgaben, bessere Endpunktsicherheit, KI-gestützte Authentifizierung sowie verbesserte Bedrohungserkennung und -antwort.
All diese Verbesserungen basieren auf der etablierten Basis durch wiederholte Schulungsprozesse. KI hilft uns dabei, proaktiver zu werden und sicherer zu bleiben als zuvor.
Alles klingt perfekt; gibt es einen Nachteil bei der Verwendung von KI in der Cybersicherheit? Nun ja, den gibt es.
Bösartige Cybersicherheitsfachleute können KI missbrauchen und ihr beibringen, Aktionen durchzuführen, die in ihrem Sinne sind. Dies wird als Adversarial AI-Angriffe bezeichnet. Dabei manipuliert der Angreifer ein maschinelles Lernmodell, indem er geringfügige Änderungen an den Eingabedaten vornimmt.
Ein Angreifer kann das System mithilfe von Bild- und Textklassifikation sowie Malware-Evasion manipulieren. Dies schadet autonomen Fahrzeugen, medizinischer Bildgebung und Sicherheitssystemen. Google, Amazon, Microsoft und Tesla haben in der Vergangenheit adversarielle Angriffe erlebt.
Haben Sie von KI-fähigen Botnetzen gehört? KI kann verwendet werden, um Botnetze zu erstellen, die Angriffe koordinieren, DDoS-Angriffe durchführen und Credential Stuffing ausführen können. Sie sind intelligent und können ihr Verhalten an Änderungen in der Umgebung anpassen und so der Erkennung entgehen.
KI lernt von menschlichem Verhalten und imitiert oder repliziert es. Was ist, wenn die Aktionen auf voreingenommenen und fehlerhaften Daten basieren? Dies kann zu falschen Handlungen führen. Eine Möglichkeit, dies ordnungsgemäß zu handhaben, besteht darin, erfahrene Cybersicherheitsfachleute in unseren Teams zu haben.
KI arbeitet mit einer großen Menge von Daten und beinhaltet sehr oft persönliche und sensible Daten. Dies führt zu Datenschutzbedenken und Verletzungen. Wir müssen sicherstellen, dass unsere Daten vollständig gegen jede Verletzung gesichert sind. Wir möchten nicht, dass bösartige Personen unser KI-Modell in die Hände bekommen.
Bewährte Praktiken für die Implementierung von KI im Sicherheitsbereich
KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug in unseren Händen, und um seinen Zweck zu erfüllen, sollte es bewährten Praktiken folgen.
Erstens sollten Sie die richtigen maschinellen Lern- oder Tiefenlernmodelle auswählen, die Ihrem Sicherheitsziel entsprechen.
Zweitens geht es um die Qualität der Daten. KI zieht Schlussfolgerungen und trifft Entscheidungen aufgrund der bereitgestellten Daten durch den wiederholten Schulungsprozess.
Wenn Daten fehlerhaft sind, bedeutet das, dass KI-Handlungen fehlerhafte Entscheidungen treffen werden. Das kann mehr Ärger als Nutzen verursachen. Daten sollten von hoher Qualität sein und die realen Bedingungen widerspiegeln.
Implementieren Sie einen Mechanismus, der falsch positive Schlussfolgerungen und Alarme minimiert oder vermeidet. Der Hauptzweck von KI in der Sicherheit besteht darin, echte Bedrohungen vorherzusagen.
Da repräsentative Daten sensibel sind, sollten Sie sicherstellen, dass Daten an einem gesicherten Ort gespeichert sind und Verschlüsselung und Zugriffskontrolle vorhanden sind.
Darüber hinaus müssen Ihre Datensammlung und -speicherung den Bestimmungen wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung), dem HIPAA (Gesetz über Portabilität und Rechenschaftspflicht im Gesundheitswesen) und anderen entsprechen.
Selbst wenn das KI-Modell den Bestimmungen entspricht, sollten Sie regelmäßig Audits durchführen.
Darüber hinaus sollten KI-Modelle, auch wenn hochwertige Daten zur Schulung verwendet werden, regelmäßig getestet und aktualisiert werden, um den neuesten Trends gerecht zu werden. Dies ist ein entscheidender Schritt, da Cybersicherheitsbedrohungen sich entwickeln, während Sie diesen Blogartikel lesen.
Es gibt weitere Praktiken wie die Integration des KI-Modells mit Bedrohungsintelligenz, Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Entscheidungen, Skalierbarkeit, Redundanz und Widerstandsfähigkeit, Zusammenarbeit mit Sicherheitsfachleuten und andere.
Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit
Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle, bei denen wir KI in der Cybersicherheit nutzen können. Wir werden einige nennen und Ihnen einige Beispiele aus der realen Welt mitteilen.
Im Allgemeinen hilft KI, ungewöhnliche Muster und Verhaltensweisen zu erkennen, die auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen können. Dies geschieht durch Anomalieerkennung, Verhaltens- und prädiktive Analyse.
Darüber hinaus kann es basierend auf der etablierten Basis und dem wiederholten Schulungsprozess unbekannte Malware und bösartige Benutzeraktionen (z. B. QA-Code-Betrug) anhand ihres Verhaltens erkennen.
Es erkennt Phishing-E-Mails und Betrug in Echtzeit, indem es sie sofort verhindert und aus ihrem Verhalten lernt.
Heute sehen wir KI implementiert in IDS (Intrusion Detection System) und IPS (Intrusion Prevention System), Netzwerk- und Endpunktsicherheit, SIEM (Security Information and Event Management), Sicherheitsautomatisierung und -orchestrierung, Schwachstellen- und Patch-Management, DLP (Data Loss Prevention) und mehr.
KI wird von Anbietern verwendet, die Sicherheitsschutz bieten, wie Microsoft, Google, AWS, Fortigate, Palo Alto, Hornetsecurity und andere.
Im März 2023 stellte Microsoft Microsoft Security Copilot vor, das von KI betrieben wird. Es verwendet KI, um Bedrohungen zu erkennen, Vorfälle zu verwalten und die Sicherheit zu verbessern. Microsoft integrierte KI auch mit anderen Sicherheitsprodukten wie Microsoft Defender for Endpoints. Es verwendet KI-adaptive Schutzmaßnahmen, die Geräte in Gefahr identifizieren und sie entsprechend blockieren.
IBM verwendet ein KI-Modell in seiner IBM Security QRadar SIEM-Lösung. IBM Security QRadar SIEM in Kombination mit KI hilft Ihnen, Cybersicherheitsbedrohungen schneller zu analysieren, zu erkennen und zu verhindern und Aufgaben zu automatisieren.
Fortinet bietet eine KI-gesteuerte SOC. Ihr Portfolio bietet fortschrittliche Bedrohungserkennung und -reaktion, zentrale Überwachung und Automatisierung durch Fortinet-Geräte. Es reduziert Risiken für die Endpunktsicherheit durch frühzeitige Erkennung und Verhinderung.
Hornetsecurity verwendet KI zur Überprüfung von E-Mail-Empfängern. So heißt es in dem Dokument: „AI Recipient Validation ist ein KI-basierter, selbstlernender Dienst, der die E-Mail-Kommunikationsmuster eines Benutzers kontinuierlich im Hintergrund analysiert. Er erkennt automatisch potenziell unbeabsichtigte Empfänger, warnt vor E-Mails, die sensible Daten wie personenbezogene Daten oder unangemessene Formulierungen enthalten, und berücksichtigt das Verhalten und die Reaktionen des Benutzers, um Warnungen und Vorschläge für kommende Mitteilungen automatisch anzupassen.“
Da wir gerade über IT-Sicherheit sprechen, möchte ich die Gelegenheit nutzen, um ausführliche Einblicke in die verschiedenen Cybersecurity-Bedrohungen in unserem Cyber Security Report und der Umfrage zu Ransomware-Angriffen zu geben.
Die Zukunft der KI in der Cybersicherheit
In der Zukunft wird KI in der Cybersicherheitsbranche wie in vielen anderen Bereichen zum Standard werden. Mit herkömmlichen Sicherheitstools und Menschen allein können und werden wir nicht in der Lage sein, den sich entwickelnden Cybersecurity-Bedrohungen zu folgen.
Es ist vielversprechend, aber auch eine Herausforderung, was die KI bringen wird. Sie wird auf der Grundlage der riesigen Datenmengen, die bis dahin generiert werden, intelligenter sein.
Einigen Anbietern von Cybersicherheitslösungen zufolge könnte die KI in der Lage sein, auf ihre Aktionen zu reagieren, indem sie die betroffene Maschine herunterfährt, sie vom Netzwerk isoliert und Gegenmaßnahmen auf die Quelle des Angriffs anwendet.
Wir sehen, dass immer mehr IoT, IIoT und OT in die traditionelle Infrastruktur integriert werden. Dies wird Auswirkungen auf die Sicherheit haben und KI wird benötigt, um die richtigen kognitiven Entscheidungen zu treffen und Angriffe zu verhindern.
Alles, was wir im vorigen Abschnitt als Anwendungsfall genannt haben, wird erweitert und verbessert werden.
KI hat das Potenzial, die Cybersicherheit zu verbessern und unsere Daten sicherer zu machen.
Was die Zukunft mit mehr KI bringt, wissen wir nicht, aber sie könnte Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben. Sie bringt auch ethische und datenschutzrechtliche Bedenken und mehr gegnerische Angriffe mit sich.
Um Ihre Cyber-Umgebung richtig zu schützen, nutzen Sie den Hornetsecurity Security Awareness Service, um Ihre Mitarbeiter für KI-Bedrohungen zu sensibilisieren und Ihre wichtigen Daten zu schützen.
Um über die neuesten Artikel und Praktiken auf dem Laufenden zu bleiben, besuchen Sie jetzt unseren Hornetsecurity-Blog.
Fazit
KI wird bereits in vielen Cybersicherheits-Tools und -Diensten eingesetzt und wird in Zukunft eine noch größere Rolle spielen. Auch Angreifer setzen KI ein, um ihre Angriffe zu automatisieren und zu verbessern.
In diesem Artikel haben Sie die verschiedenen Möglichkeiten kennengelernt, wie KI sowohl für Angriffe als auch für die Verteidigung eingesetzt werden kann, und es wird eine wichtige Entwicklung sein, die man im Bereich der Cybersicherheit im Auge behalten sollte.
Häufig gestellte Fragen
Wie wird KI in der Cybersicherheit eingesetzt?
Die Hauptaufgabe der künstlichen Intelligenz (KI) besteht darin, menschenähnliches kognitives Verhalten zu replizieren. KI wird in der Cybersicherheit für die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit, die Analyse von Verhalten und Vorhersagen, die Erkennung von Anomalien auf der Grundlage etablierter Basisdaten, die Automatisierung und Orchestrierung sich wiederholender Aufgaben, die bessere Automatisierung des Endpunktschutzes und vieles mehr eingesetzt.
Können wir KI in der Cybersicherheit einsetzen?
Ja, das können wir. KI wird bereits in der Cybersicherheit eingesetzt, um die Erkennung von Bedrohungen und die prädiktive Analyse zu verbessern. Sie analysiert Daten und trifft auf deren Grundlage Entscheidungen.
Welche Arten von KI werden in der Cybersicherheit eingesetzt?
KI nutzt maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze und Expertensysteme. Sie arbeiten zusammen, um aus Daten zu lernen, bessere Entscheidungen zu treffen und unsere digitalen Werte zu schützen.
