Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Cyberabwehr Mit KI und ML den Angreifern einen Schritt voraus sein

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KI ist entscheidend im Kampf gegen Cyberbedrohungen, mit einer steigenden Investition in KI- und ML-Lösungen zur Verbesserung der Cybersicherheit. Diese Technologien unterstützen die Echtzeiterkennung und -reaktion auf Bedrohungen, minimieren menschliche Fehler und entwickeln proaktive Sicherheitsstrategien. Angesichts zunehmender Cyberkriminalität, die sich zu einem lukrativen Geschäft wandelt, wird der Einsatz von KI zur Entwicklung effektiver Abwehrmaßnahmen immer wichtiger.

KI ist ein wichtiges Instrument, um Cyberbedrohungen zu bekämpfen. Forbes schätzt, dass drei von vier Unternehmen weltweit KI und ML in ihren IT-Budgets Priorität einräumen – auch, um sich damit besser vor Cyberkriminellen zu schützen. Dieser Trend wird zudem durch die ständig zunehmende Menge an Daten stärker, die ein Unternehmen für die Absicherung gegen Cyberbedrohungen analysieren muss. Der Markt für Cyberkriminalität hat sich zu einem von KI angetriebenen Managed-Services-Modell entwickelt, das die heutige Geschäftswelt widerspiegelt. Das macht Cyberkriminalität profitabler und weniger riskant. KI-gestützte Operationen umfassen inzwischen viele Arten von Cyberkriminalität, darunter Botnetze, Distributed Denial-of-Service-Angriffe (DDoS), Kreditkartenbetrug, Malware, Spam und Phishing-Angriffe.

Forrester Research drückt es folgendermaßen aus: „Diese neue Ära der offensiven KI setzt verschiedene Machine Learning-Formen ein, um Cyberangriffe zu verstärken. Das führt zu unvorhersehbaren, kontextabhängigen, schnelleren und unbemerkten Angriffen, die nicht geschützte Organisationen lahmlegen können. KI-Produkte bringen die Macht generativer KI in die Hände jedes Menschen. Das ist zwar sehr vielversprechend, hat aber auch dazu beigetragen, die Wettbewerbsbedingungen für kriminelle Akteure zu verbessern.“

Der Einsatz von KI im Kampf gegen KI- als auch nicht-KI-basierte Bedrohungen

Eine Studie der Information Services Group (ISG) ergab, dass 56 Prozent der Befragten KI und ML als die größten Sicherheitsrisiken ansehen, die auf Unternehmen in den nächsten zwei Jahren zukommen. Nachfolgend einige beispielhafte auf KI gestützte Bedrohungen, um zu verstehen, wie sich diese Technologie für kriminelle Zwecke einsetzen lässt: KI kann automatisiert personalisierte Phishing-Versuche erstellen und versenden und hocheffektive sowie getarnte Malware erstellen. Entwickler sind in der Lage, KI zu nutzen, um schwer zu entdeckende Malware-Varianten zu generieren. Diese ändern ihr Verhalten, wenn sie auf eine virtuelle Maschine oder Sandbox treffen. Diese für bösartige Zwecke entwickelten KI-Algorithmen lernen und teilen Informationen über mehrere Knotenpunkte oder erhöhen ihre Geschwindigkeit, indem sie verschiedene Angriffstechniken kombinieren, um die effektivsten Optionen zu finden.

Heutzutage gibt es mehrere Technologieebenen und deutlich größere Entfernungen bei Geschäftsinteraktionen. Ein Beispiel: Ein Kunde kann in den USA bei einem Unternehmen in Frankreich für Produktsupport anrufen und über eine cloudbasierte Kommunikationsplattform einen Techniker erreichen, der sich in einem Coworking-Space in Indien befindet, das zehntausend Meilen entfernt ist.

Authentifizierung und Autorisierung sind angesichts dieser erweiterten Angriffsfläche komplex geworden. In einer Studie von Gartner wurde festgestellt, dass sieben von zehn Mitarbeitern in den letzten zwölf Monaten die Sicherheitsrichtlinien ihres Unternehmens umgangen haben. Wenn es um Risikofaktoren für Cybersecurity-Ereignisse geht, steht menschliches Versagen an erster Stelle. Die Arbeit im Homeoffice verschärft dieses Risiko noch durch die Einführung spezifischer Sicherheitsbedingungen, darunter die unbefugte Nutzung persönlicher Geräte, eine verstärkte Abhängigkeit von Tools für die Zusammenarbeit mit Drittanbietern, eine komplexere Netzwerkumgebung und Herausforderungen bei der Infrastruktur für den Fernzugriff.

Unternehmen setzen sich einem erhöhten Risiko von Cybersecurity-Bedrohungen aus, wenn sie nicht entsprechend gerüstet sind. Mithilfe von KI-Algorithmen lassen sich atypische Verhaltensweisen und Anomalien in riesigen Datenmengen aufspüren, sodass Unternehmen ein System aufbauen können, dass Bedrohungen automatisiert erkennt und darauf reagiert. Mit dem Ziel, den Cyberkriminellen einen Schritt voraus zu sein, investieren Unternehmen in KI-gestützte Cybersecurity-Lösungen, cloudbasierte Sicherheitslösungen, KI-basierte Threat Intelligence sowie Automatisierung und generativen KI-basierten Schutz. Diese Investitionen sind entscheidend für die Entwicklung effektiver Cybersicherheitslösungen, die Bedrohungen in Echtzeit erkennen und auf sie reagieren. Auf diese Weise sind Sicherheitsteams in der Lage, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.

2023 haben KI-Startups im Bereich Sicherheit rund 130,7 Millionen US-Dollar aufgebracht. Experten erwarten auch weiterhin Investitionen in KI-gestützte Cybersicherheitslösungen. Zudem wird es auch Investitionen in KI-Bausteine wie synthetische Daten geben, um KI-Lösungen für Cybersicherheit zu trainieren.

Der Aufbau eines auf KI ausgerichtetes Cybersecurity-Unternehmen für resiliente Sicherheit

Eine KI-gestützte Cybersicherheit wendet künstliche Intelligenz bei der Sicherheitsgestaltung und -kontrolle an und nutzt sie, um das menschliche Potenzial durch eine verbesserte Spezialisierung der Cyberrolle zu verstärken. Dabei konzentriert sie sich auf die folgenden vier Säulen:

• Steigerung des Potenzials der Verteidiger: Geeignete Sicherheitskontrollen für jede Rolle einrichten: Jeder Kunde, Mitarbeiter, Partner, Bedrohungsjäger, SOC-Mitarbeiter oder sogar der CISO hat eine andere Rolle und damit andere Bedürfnisse und Zugriffsrechte (Identity & Access Management, IAM).

• Kernkompetenz in der KI-Entwicklung: Generierung aktueller Erkenntnisse durch Analyse relevanter Daten und Unterstützung bei datengesteuerten Entscheidungen. Trainieren, testen und skalieren der KI für die Cyberabwehr.

• Verantwortungsbewusstes KI-Design: Entwicklung geeigneter Schutz- und Datenschutzkontrollen für Daten und KI, die im Unternehmen verwendet werden.

• KI-Betriebsmodell: Aufbau von KI-Governance-Strukturen für eine bessere Rechenschaftspflicht, optimierte Kontrollen und Risikominderung.

Ein KI-First Unternehmen zieht aus den durch KI generierten Erkenntnissen Rückschlüsse und ist in der Lage, Leitplanken um seine Daten herum aufstellen. Zudem verbessert es seine Kontrollmaßnahmen, indem das Element des menschlichen Fehlers aus allen Bereitstellungs- und Verwaltungsprozessen entfernt wird. Das bietet eine solide Grundlage für seine Datensicherheits-, Datenschutz-, Governance- und Compliance-Workflows, um sicherzustellen, dass das Unternehmen seine Datenverpflichtungen effektiv erfüllt. Darüber hinaus können Organisationen alle Änderungen und Umwandlungen, denen die Daten während ihres Lebenszyklus unterzogen werden, nachverfolgen.

Bei der derzeitigen Wachstumsrate der Cyberkriminalität wird sich der Schaden durch Cyberangriffe bis 2025 auf etwa 10,5 Billionen US-Dollar jährlich belaufen – ein Anstieg um 300 Prozent gegenüber 2015. Unternehmen sollten daher damit beginnen, KI für die Cyberabwehr zu nutzen. KI nimmt dabei eine zentrale Rolle bei der Bedrohungssuche ein und unterstützt Cybersicherheitsexperten bei der proaktiven Erkennung potenzieller Bedrohungen. Anstatt nur auf Sicherheitsverletzungen zu reagieren, werden Sicherheitssysteme in der Lage sein, Bedrohungen zu antizipieren und zu neutralisieren, ihre Wissensgrenzen zu erweitern, ihre Cybersicherheitsmaßnahmen zu verbessern und eine proaktive Cybersicherheitslandschaft zu schaffen.

Über den Autor: Shambhulingayya Aralelemath ist Associate Vice President and Global Delivery Head, Cyber Security bei Infosys.

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