Künstliche Intelligenz (KI) ist fraglos der derzeit wichtigste Trend in der IT, der auch in der IT-Security in vielen Bereichen längst zum Einsatz kommt. Leider auch auf der Seite der Cyberkriminellen. Denn diese sind wie so oft Vorreiter neuer Technologien und begannen im vergangenen Jahr sofort damit, die neu verfügbaren LLMs (Large Language Models), wie etwa ChatGPT, für ihre Zwecke zu nutzen. Dank derer können die Cyberkriminellen nun noch mehr Attacken generieren, die dank KI sogar noch ausgefeilter und zielgenauer werden. Die KI-gesteuerten Tools der Kriminellen können komplexen Code für Malware und Exploits sehr schnell und effizient schreiben.
Wie immer etwas später kommt KI inzwischen auch auf der Seite der Verteidiger zum Einsatz, um mit den neuen Bedrohungen Schritthalten zu können. Zahlreiche Abwehrlösungen setzen bereits auf KI-gestützte Verhaltensanalysen oder Erkennung von Anomalien. Betrachtet man die hohe Anzahl und Qualität der neuen, von KI unterstützten Angriffe, so bleibt Sicherheitsverantwortlichen offenbar keine andere Wahl, als auch mit KI-Tools dagegenzuhalten. Dazu zählen etwa Lösungen für Modellüberwachung, die Erkennung von Daten- und Inhaltsanomalien und die KI-Datenanalyse.
Die Mehrzahl der Unternehmen ist noch nicht bereit für KI
Obwohl KI auf Endgeräten aktuell schon stark im Fokus steht, weisen 92 Prozent der PCs eine unzureichende RAM-Kapazität auf, die jedoch für die Unterstützung von Unternehmens- und kommerziellen Anwendungen erforderlich ist. Unternehmen, die die Vorteile von KI nutzen wollen, müssten daher eigentlich ihre gesamte Geräteflotte erneuern. Diese Erkenntnis spiegeln beispielsweise Marktforschungsinstitute wie IDC wider, die einen Anstieg von 50 Millionen auf 167 Millionen neue PCs bis 2027 prognostizieren. Damit stehen Unternehmen vor der zusätzlichen Herausforderung, die neuen Computer vor Cyberbedrohungen zu schützen und in Einklang mit internen sowie externen Sicherheitsrichtlinien zu bringen – das auch vor dem Hintergrund, dass Software-Installationen komplexer und Cyberbedrohungen mit Künstlicher Intelligenz gefährlicher werden.
Wie funktioniert KI bei der Cybersicherheit?
KI-Systeme in der Cybersicherheit nutzen maschinelles Lernen und Datenanalyse, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Diese Systeme sind darauf trainiert, Verhaltensmuster innerhalb großer Datenmengen zu analysieren und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Cyberbedrohungen hindeuten könnten. Ein Schlüsselelement dabei ist ein Anomalie-Erkennungsmodell, das normale Netzwerkaktivitäten von potenziell schädlichen unterscheidet.
Durch die kontinuierliche Analyse von Datenverkehr und Nutzerverhalten können KI-Systeme ungewöhnliche Muster erkennen, die auf einen Cyberangriff hinweisen. Beispielsweise könnte ein plötzlicher Anstieg des Datenverkehrs zu einer bestimmten Serverressource ein Indikator für einen DDoS-Angriff (Distributed Denial of Service) sein. Ebenso könnte das Erkennen von ungewöhnlichen Login-Versuchen aus geografisch entfernten Regionen auf Brute-Force-Angriffe oder Credential Stuffing hindeuten.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die maschinelle Lernmethode, die es KI-Systemen ermöglicht, aus neuen Daten und Interaktionen zu lernen. Dies ermöglicht es ihnen, sich kontinuierlich an die sich ständig verändernden Strategien von Cyberkriminellen anzupassen. Zum Beispiel können Sie durch die Analyse neuer Malware-Typen lernen, zukünftige Variationen besser zu erkennen.
Darüber hinaus verwenden viele KI-Systeme in der Cybersicherheit Deep Learning, um komplexe Muster in Daten zu erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht klar erkennbar sind. Dies umfasst die Analyse von Netzwerkprotokollen, Systemlogs und Endpunktaktivitäten, um Cyberangriffe zu erkennen.
Schließlich ist die Fähigkeit zur Selbstverbesserung ein entscheidender Vorteil von KI in der Cybersicherheit. Mit jedem erkannten Angriff und jeder Interaktion werden diese Systeme intelligenter und effektiver. Sie entwickeln ein tieferes Verständnis für die sich verändernden Methoden von Cyberkriminellen und können somit proaktiv auf Bedrohungen reagieren, bevor sie ernsthaften Schaden anrichten.
