Referent: Jürgen Morgenstern

Große Sprachmodelle sind heute selbstbewusste Gesprächspartner – auch wenn ihnen die Beweise fehlen, die eine korrekte Einschätzung erst möglich machen. Genau das wird für Security-Teams zum Risiko: Eine KI-gestützte Bedrohungsanalyse urteilt genauso überzeugend, wenn sie richtig liegt, wie wenn sie sich irrt.

Dieser Vortrag zeigt an einem konkreten Fall aus der Praxis, warum die Datengrundlage – nicht das Modell – über die Qualität einer KI-gestützten Sicherheitsanalyse entscheidet. Im Zentrum steht ein realer DNS-Exfiltrationsversuch aus einer Laborumgebung: derselbe KI-Agent, derselbe Prompt, derselbe Vorfall – zweimal untersucht. Einmal mit klassischen Flow- und Metrikdaten, einmal mit paketbasierter Telemetrie.

Zwei kurze Untersuchungs ...