KI erobert schnell ihren Platz auf dem Markt und dringt auf für uns unvorstellbare Weise in neue Anwendungsbereiche vor, einschließlich KI-Cybersicherheitslösungen. Der Hype lässt keine Anzeichen eines Abklingens erkennen. Tatsächlich gewinnt es selbst unter C-Level-Führungskräften immer mehr an Bedeutung. Der Grund liegt auf der Hand: Das Potenzial von KI zur Effizienzsteigerung ist nahezu grenzenlos.
Aber auch das Potenzial für Störungen ist groß. Im Bereich der Cybersicherheit steht so viel auf dem Spiel wie eh und je. Der Einsatz von KI ist auf beiden Seiten der Barrikaden offensichtlich: bei Angreifern und Verteidigern gleichermaßen.
In diesem Artikel untersuche ich die Auswirkungen von KI auf den Bereich der Cybersicherheit, beschreibe potenzielle Anwendungsfälle und ihre wahrscheinliche Wirksamkeit, diskutiere Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Technologien selbst und denke über die Bedrohungen nach, die KI für die Arbeitsplätze von Cybersicherheitsexperten darstellt.
Herausforderungen der KI-Cybersicherheit
Cybersicherheit ist ein spannendes Feld, nicht so sehr wegen seiner Effizienz, sondern wegen seiner Herausforderungen. Da die Zahl erfolgreicher Cyberangriffe weiter steigt, schätzt die US-amerikanische Agentur für internationale Entwicklung die weltweiten Kosten der Cyberkriminalität auf 8 Billionen US-Dollar im Jahr 2023die bis 2027 voraussichtlich auf 27 Billionen US-Dollar anwachsen wird. Gleichzeitig ist die Welt mit einem gravierenden Mangel an Cybersicherheitsfachkräften konfrontiert.
Allerdings wächst die Sorge, dass legitime Organisationen und Cyberkriminelle KI-Technologien übernehmen. Laut einer Umfrage von Sapio Research und Deep Instinct, 75 % der Cybersicherheitsexperten haben eine Zunahme von Cyberangriffen beobachtet, und 85 % glauben, dass KI-Technologien wahrscheinlich zu diesem Anstieg beitragen.
Tatsächlich nutzen Angreifer zunehmend KI, um effizient Informationen über ihre Ziele zu sammeln und zu verarbeiten, Phishing-Kampagnen vorzubereiten und neue Versionen von Malware zu entwickeln und so die Leistungsfähigkeit und Effektivität ihrer böswilligen Operationen zu steigern. Mittlerweile übersteigt das Datenwachstum in der digitalen Welt die kognitiven Fähigkeiten des Menschen, und Talente im Bereich Cybersicherheit können aufgrund hoher Fachkenntnisse nicht schnell genug skalieren. Während externe Faktoren die Branche verändern, verschärfen sich die bestehenden Herausforderungen durch die Flut von Daten und Angriffen.
Der menschliche Kontext
Wir stellen die größte Schwachstelle von Cybersicherheitssystemen vor: menschliches Versagen. Immer wieder kam es zu Datenverstößen, bei denen Systeme, die für die Verarbeitung und Speicherung wertvoller Informationen in einem geschützten Netzwerk konzipiert waren, aufgrund von Konfigurationsfehlern des Personals ungesichert blieben und dem öffentlichen Zugriff ausgesetzt waren.
Effizienz ist ein weiterer Schwachpunkt der Cybersicherheit. Spezialisten sind nicht in der Lage, Hunderte von täglichen Warnmeldungen konsistent und fehlerfrei zu bearbeiten, und die Verwaltung manueller Prozesse wird immer schwieriger, da Unternehmensnetzwerke wie heute immer komplexer und vielfältiger werden.
Wie in anderen Branchen ist auch die Cybersicherheit stark auf menschliches Eingreifen angewiesen. Cybersicherheitsexperten validieren unter anderem Datenbankkonfigurationen vor der Verarbeitung wertvoller Daten, scannen die Codebasis neuer Anwendungen vor ihrer Veröffentlichung, untersuchen Vorfälle und identifizieren Grundursachen. Aber es ist auch an der Zeit, dass wir KI nutzen, um die Effizienz zu verbessern und Cybersicherheitsverteidigern einen Vorteil zu verschaffen.
Anwendungsfälle von KI in der Cybersicherheit
Bevor wir auf konkrete Anwendungsfälle eingehen, wollen wir die genannten Technologien kurz definieren, um eine Grundlage für die Diskussion ihrer Anwendungsfälle zu schaffen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die Aufgaben ausführen, die menschliche Intelligenz erfordern, wie etwa Sprachverarbeitung, Datenanalyse, Entscheidungsfindung und Lernen. Sie dient als übergreifende Disziplin, andere Bereiche fallen unter ihr Dach.
Maschinelles Lernen (ML)eine Teilmenge der KI, ermöglicht es Systemen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen und sich zu verbessern und Entscheidungen auf der Grundlage von Mustern und großen Datensätzen zu treffen. Es ist derzeit der relevanteste Bereich für Cybersicherheit.
Deep Learning (DL)ein Zweig des ML, nutzt künstliche neuronale Netze, um komplexe Zusammenhänge zu modellieren und Probleme mit großen Datensätzen zu lösen. Da DL unter ML fällt, wird sich diese Diskussion hauptsächlich auf maschinelles Lernen konzentrieren.
- Senkung der Eintrittsbarriere
Die Eintrittsbarriere in diesem Bereich ist bekannt für seine hohen Anforderungen an die technische Fachkompetenz. Frühe Tools wie Firewalls nutzten einfache Verkehrsregeln, aber als die Netzwerke immer komplexer wurden, wurde die Erstellung und Validierung dieser Regeln immer schwieriger.
KI kann diesen Prozess vereinfachen, indem sie genaue Regeln schreibt und gleichzeitig Spezialisten eine Schnittstelle zur Verfügung stellt, beispielsweise ein Chat-System zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Ein Cybersicherheitsexperte könnte beschreiben, welcher Datenverkehr zugelassen oder blockiert werden soll und unter welchen Bedingungen bestimmte Regeln gelten sollten, und die KI würde maschinenlesbare Richtlinien generieren, um die richtige Syntax und Semantik sicherzustellen. Dies rationalisiert die Regelentwicklung, macht das Feld zugänglicher und reduziert den Aufwand für das Sicherheitsmanagement.
- Asset-Inventarisierung und Angriffspfadkartierung
Da Unternehmensnetzwerke immer komplexer werden und sich zu Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen mit globalen Präsenzpunkten entwickeln, ist deren Verwaltung und Sicherung zu einer großen Herausforderung geworden. Moderne Netzwerke können außerdem automatisch mit der Nachfrage skalieren, was die Bestandsaufnahme von Ressourcen, die Identifizierung von Bedrohungen und die Modellierung potenzieller Angriffspfade noch schwieriger macht.
KI kann bei diesen Aufgaben helfen, indem sie kontinuierlich Netzwerke scannt, Assets katalogisiert und kontextbezogene Erkenntnisse hinzufügt. Mit ihrer Fähigkeit, aus Daten zu lernen, übertrifft KI den Menschen bereits bei Prognosen und kann Netzwerkarchitekturen analysieren, um potenzielle Angriffsketten zu identifizieren. Dies hilft Cybersicherheitsteams dabei, ihre Bemühungen zu priorisieren und den Fokus von reaktiven Maßnahmen auf proaktive Verteidigung zu verlagern. Mit KI wird klarer, welche Schwachstellen Angreifer ausnutzen könnten und wie sie diese effektiv abwehren können.
- Schwachstellenmanagement
Die Komplexität des Schwachstellenmanagements wächst mit der zunehmenden Größe und Komplexität von Unternehmensnetzwerken, der Anzahl der identifizierten Schwachstellen, verfügbaren Exploits und Kennzahlen zur Schwachstellenbewertung. Die Einführung eines Schwachstellenmanagementprogramms in einem großen Netzwerk kann sich für Cybersicherheitsspezialisten wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen anfühlen. Herkömmliche Schwachstellenscanner erstellen oft umfangreiche Berichte mit Tausenden von Schwachstellen unterschiedlicher Schwere, begleitet von Korrekturempfehlungen, die ohne Geschäfts- und Anwendungskontext möglicherweise nicht relevant sind.
KI kann in diesem Prozess mehrere Schlüsselrollen zur Unterstützung von Fachkräften spielen:
- Korrelation von Schwachstellendaten mit Informationen über Exploits und damit verbundene Angriffe.
- Anreicherung von Systemschwachstellendaten mit Geschäftskontext.
- Priorisierung von Schwachstellen zur Behebung und Automatisierung der Patch-Bereitstellung.
Zero-Day-Schwachstellen stellen eine zusätzliche Herausforderung dar, aber KI kann dabei helfen, indem sie große Informationsmengen analysiert, um Zero-Day-Schwachstellen in verschiedenen Technologien zu identifizieren und zu verfolgen.
4. Malware-Erkennung und -Analyse
Malware ist das Rückgrat moderner Cyberangriffe. Ihr Volumen steigt mit der Zahl der Cyberkriminellengruppen, der Anzahl der Angriffe und dem Budget der Angreifer. Cyberkriminelle nutzen fortschrittliche Techniken, um Malware zu verstärken und der Erkennung zu entgehen. Einige nutzen sogar KI, um neue Malware-Beispiele schneller und effizienter zu entwickeln.
KI kann dabei helfen, Malware durch Verhaltensanalysen zu identifizieren und beim Reverse Engineering zu helfen, bei dem Spezialisten Malware analysieren, um die Abwehr zu verbessern. Beim Reverse Engineering kann KI als Berater fungieren, Codesegmente und die möglichen Absichten hinter den Entscheidungen der Malware-Entwickler erklären und so den Analyseprozess für Cybersicherheitsexperten optimieren.
5. Bedrohungs- und Angriffsüberwachung
Cyberangriffe werden immer häufiger, komplexer und schneller. Was früher Monate dauerte, dauert jetzt Sekunden. Moderne Angreifer bewegen sich seitwärts, stehlen Daten und löschen Spuren, sodass sie mehr Opfer angreifen und ihre Wirkung maximieren können. Dieses Verhalten überschwemmt Cybersicherheitsteams mit Warnungen und macht eine schnelle Reaktion zu einem entscheidenden Faktor in diesem komplexen Spiel.
Bei vielen handelt es sich jedoch um falsch positive Ergebnisse, die bei Fachleuten zu Alarmmüdigkeit führen. Da Netzwerke und Daten wachsen, ist eine manuelle Protokollanalyse nicht mehr möglich, insbesondere angesichts des anhaltenden Mangels an qualifizierten Cybersicherheitsspezialisten.
Aus diesem Grund ist es der beste Weg, die kontinuierliche Netzwerküberwachung und Bedrohungserkennung an die KI zu delegieren und Reaktionen auf Angriffsindikatoren zu automatisieren. Glücklicherweise folgen die meisten Cyberangriffe gängigen Mustern, die die KI erlernen kann, was blitzschnelle Reaktionen ermöglicht, um den Angreifern immer einen Schritt voraus zu sein. KI ist rund um die Uhr ermüdungsfrei im Einsatz, passt sich schnell an neue Daten an, reduziert Fehlalarme und kann Empfehlungen für Präventivmaßnahmen generieren, wenn Angriffsspuren gefunden werden, und so Lücken schließen, die menschliche Spezialisten möglicherweise übersehen. Bestenfalls ein Traumpartner.
6. Phishing-Schutz
Eine menschliche Eigenschaft, die die Cybersicherheitssysteme von Unternehmen schwächt, ist unsere Tendenz, auf Emotionen zu reagieren. Cyberkriminelle nutzen diese Schwachstelle durch Social Engineering, insbesondere Phishing, aus und nutzen Mitarbeiter als Einstiegspunkte in Unternehmensnetzwerke.
Um die Angriffe effektiver zu gestalten, nutzen Angreifer zunehmend KI, um überzeugendere Phishing-E-Mails zu erstellen und mehr Opfer anzusprechen. Als Reaktion darauf können Cybersicherheitsexperten Mitarbeiter vor Phishing-Angriffen schützen, indem sie KI-Modelle anhand großer Datensätze bekannter Social-Engineering-Techniken trainieren.
7. Verhaltensüberwachung und Erkennung von Insider-Bedrohungen
Der Schutz vor Insider-Bedrohungen ist nach wie vor eine der größten Herausforderungen in der Cybersicherheit. Insider haben legitimen Zugriff auf Unternehmenssysteme, was die Erkennung erschwert.
KI-gestützte Systeme können verdächtige Aktionen, wie etwa unbefugten Zugriff auf sensible Daten oder Versuche des Datendiebstahls, automatisch erkennen. Durch maschinelles Lernen passt sich die KI an Veränderungen im Verhalten der Mitarbeiter an und reduziert so Fehlalarme. Darüber hinaus hilft KI bei der Vorhersage von Risiken, indem sie historische Daten analysiert und Muster identifiziert, die auf potenziell böswillige Handlungen von Mitarbeitern hinweisen.
8. Verbesserte Suche nach Cybersicherheitsereignissen
Google ist eine feste Größe in der Welt der Suchmaschinen und bietet Ergebnisse, auf die wir uns alle verlassen. Allerdings wirken die Suchergebnisse oft eher wie ein Inhaltsverzeichnis als wie eine prägnante Zusammenfassung kritischer Punkte. Für Cybersicherheitsexperten kann ein verbessertes Suchtool bei der Bekämpfung von Cyberbedrohungen den entscheidenden Unterschied machen.
Ein einfaches „Inhaltsverzeichnis“ reicht nicht aus, wenn Spezialisten detaillierte Einblicke in den Zustand eines geschützten Unternehmensnetzwerks benötigen. KI-gestützte Systeme können die herkömmlichen Suchfunktionen verbessern und den entscheidenden Kontext bereitstellen, der für fundierte Entscheidungen und eine wirksame Reaktion auf Bedrohungen erforderlich ist.
9. Minimierung des menschlichen Fehlers
Die Verwaltung Tausender Hosts unter Einhaltung von Sicherheitsregeln kann überwältigend sein. Hier kann KI helfen, indem sie aus korrekten Konfigurationen und Fehlern der Vergangenheit lernt, Fehler erkennt und sie in Echtzeit kennzeichnet. Darüber hinaus könnte KI proaktiv Hostkonfigurationen basierend auf Beschreibungen der von Menschen bereitgestellten Funktionalität generieren.
Umfassen Sie die Veränderung
Während ein Sprung hin zu vollständig autonomen KI-Systemen relativ unwahrscheinlich erscheint, hat KI das Potenzial, menschliches Fachwissen zu ergänzen und Fachleuten die Bewältigung der dringendsten Probleme auf diesem Gebiet zu ermöglichen. Der Schlüssel zur Erschließung des KI-Potenzials liegt darin, über qualifizierte Spezialisten zu verfügen, die verstehen, wie sie funktioniert, und Kreativität und kritisches Denken einsetzen, um die Technologie noch effektiver zu machen.
Im Laufe der Geschichte hat jeder große technologische Durchbruch Angst und Unsicherheit ausgelöst. Doch im Laufe der Zeit haben wir gelernt, uns anzupassen, diese Tools zu nutzen und sie effektiv zu nutzen, indem wir ihre Fähigkeiten mit unseren Einschränkungen in Einklang bringen. Es ist an der Zeit, dasselbe mit der KI zu tun: sie in die Cybersicherheit zu integrieren und Aufgaben zu delegieren, bei denen die KI eine bessere Leistung erbringt als wir.
