KI versus KI Wie Datenresilienz Unternehmen vor Künstlicher Intelligenz schützt

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Cybersicherheitslandschaft verändert und setzt Unternehmen der Gefahr zunehmend raffinierterer Angriffe aus. Die Fähigkeit von KI, Muster aus verschiedenen Quellen zu vergleichen und realistische Deep Fakes zu erstellen, hat Social Engineering komplexer und schwieriger zu erkennen gemacht. KI-gestützte automatisierte Tools haben es böswilligen Akteuren auch erleichtert, groß angelegte Angriffe mit beispielloser Geschwindigkeit durchzuführen.

Aktuellen Zahlen zufolge waren mehr als acht von zehn Unternehmen im asiatisch-pazifischen Raum und Japan (APJ) im vergangenen Jahr von mindestens einem Angriff betroffen. Darüber hinaus konnten nur sechs von zehn betroffenen Servern innerhalb eines akzeptablen Zeitraums nach einem Ausfall wiederhergestellt werden. Unternehmen müssen also dringend adäquate Strategien einführen, um sich vor diesen neuen Bedrohungen zu schützen. Denn die Vorbereitung auf die Datenwiederherstellung im unglücklichen Fall eines Angriffs ist ein Muss und kein „nice to have“.

Grundlegende Cyberhygiene und KI-Gegenstrategien sind entscheidend

Auch wenn die Komplexität von KI beängstigend erscheinen mag, ist die Abwehr von KI-Bedrohungen ein ähnlicher Ansatz wie die Anwendung von Strategien zum Schutz vor jeder Art von Cybersicherheitsbedrohung. Grundlegende Cyberhygienepraktiken wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), Phishing-Schulungen und Patch-Management sind nach wie vor entscheidend für den Schutz vor KI-Bedrohungen. Obwohl es für Unternehmen schwierig, wenn nicht gar unmöglich ist, alle Cyber-Risiken zu minimieren, ist es wichtig, einen Alles-oder-nichts-Ansatz zu vermeiden. Die Anwendung grundlegender Cyber-Best-Practices kann das Risiko und die Auswirkungen eines Angriffs dazu erheblich verringern.

Da außerdem immer mehr Unternehmen beginnen, KI zu nutzen, müssen sie KI gleichermaßen dazu einsetzen, die Erkennung und Sichtbarkeit von Bedrohungen zu verbessern.

Beispielsweise können Algorithmen, die KI nutzen, um den Netzwerkverkehr zu analysieren und ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, dazu beitragen, bösartige Aktivitäten sofort zu erkennen und Präventivmaßnahmen zu ergreifen. KI kann auch das Patch-Management verbessern, indem sie Schwachstellen mit hohem Risiko identifiziert und deren Behebung priorisiert. Darüber hinaus können KI-gestützte Analysen wertvolle Erkenntnisse über neue Bedrohungen liefern und Unternehmen dazu veranlassen, bestimmte Bereiche ihrer Sicherheitslage proaktiv zu stärken. Automatisierte Datenanalyse kann Unternehmen obendrein dabei helfen, die Visualisierung von Daten und die Generierung verwertbarer Erkenntnisse einfacher und kostengünstiger zu gestalten.

Da KI-Technologien immer weiter fortschreiten und zugänglicher werden, ist eine Verlagerung hin zu privaten großen Sprachmodellen (LLMs) zu erwarten. Private LLMs ermöglichen die Kontrolle von Input und Output und stellen sicher, dass sensible Informationen innerhalb des Unternehmensnetzwerks bleiben, dass der Output im entsprechenden, technischen Jargon formuliert ist und dass das Modell den lokalen Vorschriften entspricht. Algorithmen können auch Anomalien genauer identifizieren, wenn das LLM auf die einzigartige Datenlandschaft des Unternehmens zugeschnitten ist.

Datenresilienz wird in der KI-Landschaft eine entscheidende Rolle spielen

Angesichts der sich rasch verändernden Bedrohungen müssen Unternehmen auch über eine robuste Backup- und Wiederherstellungsstrategie verfügen, um die Belastbarkeit ihrer Daten zu gewährleisten. Resilienz ermöglicht es Unternehmen, die volle Kontrolle zu behalten, wenn sie mit KI-gesteuerten Manipulationen oder Beeinträchtigungen konfrontiert werden, und bietet ein Sicherheitsnetz und Schutz vor längeren Ausfallzeiten nach einem Angriff.

Die aktuellen Zahlen zeigen, dass bei fast allen Cyber-Zwischenfällen böswillige Akteure versuchten, Backup-Repositories anzugreifen. Das bedeutet für Firmen, dass sie Backups nicht nur regelmäßig anfertigen, sondern auch dafür sorgen müssen, dass diese im Ernstfall einen Angriff unbeschadet überstehen. Aus diesem Grund ist die Einhaltung der 3-2-1-1-0-Regel für Backups alternativlos. Diese empfiehlt, mindestens drei Kopien der Daten auf zwei verschiedenen Medien zu speichern, wobei mindestens eine Kopie außerhalb des Unternehmens und mindestens eine Kopie offline, air-gapped oder unveränderbar sein sollte. Die Backups sollten außerdem fehlerfrei sein, das heißt sie sollten lesbar und zuverlässig wiederherstellbar sein.

Unternehmen sollten auch Strategien in Betracht ziehen, um die Ausbreitung böswilliger Aktivitäten einzudämmen und die Auswirkungen von Angriffen zu minimieren. Eine gängige Angriffstechnik, die durch künstliche Intelligenz beschleunigt werden kann, ist zum Beispiel das so genannte „Lateral Movement“, das heißt das Eindringen in andere Bereiche eines Netzwerks, nachdem man sich dort Zugang verschafft hat. Richtlinien zur Datensegmentierung, die Netzwerke in isolierte Segmente unterteilen, können diese Art der Bewegung einschränken und so die Angriffsfläche und die Auswirkungen verringern.

KI wird die Cybersicherheitslandschaft weiter verändern, denn Cyberangriffe sind keine Frage des „Wann“ oder „Ob“, sondern vielmehr des „Wie oft“. Unternehmen müssen daher nicht nur ihre Präventivstrategien verstärken, sondern auch sicherstellen, dass sie sich im Falle eines Angriffs schnell erholen können. Glücklicherweise können grundlegende Cyber-Best-Practices, eine robuste Backup- und Wiederherstellungsstrategie und KI-gestützte Tools die Cyber-Resilienz erheblich verbessern und Unternehmen vor KI-Bedrohungen schützen.

* Der Autor: Dave Russell, Senior Vice President of Enterprise Strategy and acting CTO, Veeam

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