Hype oder Realität? KI im autonomen SOC

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In den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) in vielen Bereichen für Aufsehen gesorgt, insbesondere im Bereich der Cybersicherheit. Die Vorstellung eines autonomen Security Operations Centers (SOC), das auf KI setzt, hat immense Begeisterung entfacht. Doch wie realistisch ist diese Vision wirklich?

Der Einsatz von KI verspricht, die Effizienz und Produktivität von SOCs erheblich zu steigern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie der Analyse von Log-Daten, der Erkennung von Anomalien und der Priorisierung von Bedrohungen sollen Sicherheitsteams entlastet werden. Darüber hinaus könnte die KI durch maschinelles Lernen und kontinuierliche Verbesserungen immer präzisere Vorhersagen und Empfehlungen liefern, was die Reaktionszeiten auf Sicherheitsvorfälle verkürzt und die Gesamtsicherheit erhöht. Sicherheitsteams sollen sich dadurch auf komplexere und strategischere Aufgaben konzentrieren können.

Herausforderungen bei der Implementierung

Ein wesentlicher Faktor, der die Verbreitung von künstlicher Intelligenz in SOCs trotz vielversprechenden Vorteilen hemmt, sind unzureichende Budgets. Viele Unternehmen können sich die hohen Kosten für die Implementierung und Wartung solcher Systeme nicht leisten. Die Anschaffung von Hardware, die Lizenzierung von Software und die Schulung von Mitarbeitern sind kostspielige Unterfangen. Darüber hinaus erfordert die Integration von KI in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen oft zusätzliche Investitionen in IT-Ressourcen und -Support, was die finanziellen Belastungen weiter erhöht.

Ist das klassische SOC am Ende?

Lang lebe das SOC!

Zu den finanziellen Aspekten gesellen sich allen voran technologische Herausforderungen. Um die Vorteile von KI nutzen zu können, ist ein einfaches System als Grundlage erforderlich – wovon man bei einem SOC nicht unbedingt sprechen kann. SOCs sind mit sehr uneinheitlichen Eingaben in Form von sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen konfrontiert, was zu ebenso uneinheitlichen Ausgaben führt. Wenn ein komplexes System, das aus unvorhersehbaren Inputs besteht, automatisiert wird, bewirkt es das Gegenteil von dem, was wir erwarten – es verringert die Konsistenz und Qualität, reduziert die Widerstandsfähigkeit und erhöht das Risiko von Ausfallzeiten. Darüber hinaus erfordert die Integration von KI in bestehende Systeme umfangreiche Anpassungen und kann zu Kompatibilitätsproblemen führen. Viele bestehende Sicherheitslösungen sind nicht darauf ausgelegt, mit künstlicher Intelligenz zu interagieren, was zu technischen Schwierigkeiten führen kann. Solange Unternehmen nicht in der Lage sind, ihre Sicherheitstools nahtlos miteinander kommunizieren zu lassen, werden KI-Tools in ihrer Fähigkeit, alle verfügbaren Daten zu analysieren und zu interpretieren und intelligente, autonome Entscheidungen zu treffen, eingeschränkt sein. Die Grundlage dafür erfordert eine erhebliche Menge an qualitativ hochwertigen Daten. Diese sind oft schwer zu beschaffen und zu verwalten und müssen nicht zuletzt kontinuierlich aktualisiert und überwacht werden, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle präzise und relevant bleiben.

Erwartungen und Realität

Die Vorstellung eines Sicherheitssystems, das man buchstäblich einschalten und für sich arbeiten lassen kann, ist verlockend. Auch wenn einige frühe Implementierungen vielversprechend waren, haben Experten mit der Zeit festgestellt, dass die Technologie noch nicht ausgereift genug ist, um ein autonomes SOC vollständig zu realisieren. Die anfängliche Begeisterung für KI im autonomen SOC weicht daher zunehmend der Ernüchterung. Künstliche Intelligenz kann es einfacher machen, Erkenntnisse aus SOC-Tools zu gewinnen. Aber es werden noch immer erfahrene Analysten benötigt, um die Qualität der Ergebnisse zu bewerten, potenzielle Täuschungen zu erkennen und geeignete Maßnahmen entsprechend den Anforderungen des Unternehmens zu ergreifen. Nicht zuletzt bleibt der praktische Nutzen in einem Security Operations Center oft schwer messbar. Während traditionelle Sicherheitslösungen anhand klar definierter Kennzahlen wie Erkennungsrate, Falsch-Positiv-Rate und Reaktionszeit bewertet werden können, fehlen für KI häufig vergleichbare Metriken. Dies macht es schwierig, den tatsächlichen Nutzen objektiv zu beurteilen und mit anderen Lösungen zu vergleichen. Diese Desillusion hat dazu geführt, dass einige Unternehmen ihre Investitionen in KI überdenken und sich auf ihre bewährten Technologien und Methoden zurückbesinnen.

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Zukunftsperspektiven

Die Vision eines autonomen Security Operations Centers, das auf KI setzt, bleibt vorerst wohl eine Vision. Im Moment funktionieren SOCs in Kombination mit künstlicher Intelligenz am besten, wenn es darum geht, menschliche Analysten mit besseren Informationen für die Entscheidungsfindung zu versorgen. Doch trotz aktueller Rückschläge bleibt das Potenzial hoch. Mit der richtigen Strategie und den notwendigen Ressourcen können technologische Fortschritte und verbesserte Implementierungsstrategien langfristig dazu führen, dass die Vorteile von KI besser genutzt werden. Besonders in der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Technologien und der zunehmenden Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Daten liegt hohes Potenzial, die Leistungsfähigkeit zu verbessern. Darüber hinaus könnten neue Ansätze zur Integration von KI in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen die Implementierungskosten senken und die Kompatibilität erhöhen. Künftige autonome SOCs wären in der Lage, automatisch Erkennungsregeln erstellen, indem sie die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz zum Selbstlernen nutzen und vorhandenes Fachwissen mit neuen Erfahrungen anreichern. Daraus können intelligente Systeme entstehen, die es beherrschen, Datenverkehr und Protokolle zu analysieren, bisher unbekannte Angriffsmuster zu erkennen und neue Taktiken, Techniken und Verfahren in der Abwehr und Bekämpfung von Angriffen zu implementieren.

Um die Chancen von KI zu maximieren, sollten CISOs jedoch realistische Erwartungen setzen und sorgfältig abwägen, in welchen Bereichen des SOCs ihr Einsatz den größten Nutzen bringt. Eine schrittweise Implementierung und kontinuierliche Evaluierung der Ergebnisse sind entscheidend. Entscheidungen müssen auf Grundlage der eingesetzten Technologie getroffen werden, denn der Nutzen von künstlicher Intelligenz wird nicht ausreichend sein, wenn die aktuellen Prozesse nicht bereits auf Autonomie ausgelegt sind.

Über den Autor: Andy Axthelm ist Security Consultant bei Adlon Intelligent Solutions.

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