KI in der Cybersicherheit: Wie wirkt sie sich auf Organisationen aus?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine mächtige Waffe, und die Auswirkungen, die sie auf eine Organisation hat, hängen davon ab, wer sie einsetzt. Während Cyberangreifer KI nutzen, um bestehende Schwachstellen zu verschärfen und Deepfakes und andere KI-gesteuerte Cyberangriffe durchzuführen, nutzen Cyberverteidiger KI, um die Cybersicherheit ihrer Organisation zu verbessern und die Fähigkeiten zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen zu verbessern. Auf dieser Seite werden wir einige der Möglichkeiten besprechen, wie sowohl Angreifer als auch Verteidiger KI einsetzen.

• Warum ist KI in der Cybersicherheit erforderlich?
• Vorteile von KI in der Cybersicherheit
• Wie Cyberangreifer KI nutzen können
• Schlussfolgerung

Warum ist KI in der Cybersicherheit erforderlich?

Durch den Zustrom von IoT-Geräten in Unternehmensnetzwerke, die Migration von Diensten und Anwendungen in die Cloud und die Integration mit mehreren Drittanbietern ist die Unternehmenssicherheit komplex geworden. Die Angriffsfläche für Cyberangriffe hat sich vergrößert, sodass Angreifer mehr Schlupflöcher in Ihrem Netzwerk ausnutzen können. Dies führt zu einem Bedarf an Abwehrmaßnahmen, die Angriffe in ihren frühesten Stadien erkennen und im Keim ersticken können. Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen haben oft Schwierigkeiten, mit der Anzahl potenzieller Angriffe und der Raffinesse moderner Cyberkrimineller Schritt zu halten. KI ist jedoch in der Lage, mit der zunehmenden Komplexität und dem Volumen von Cyberbedrohungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, umzugehen.

Vorteile von KI in der Cybersicherheit

Die Vorteile von KI in der Cybersicherheit sind vielfältig. Zu den positiven Aspekten der künstlichen Intelligenz gehört die Bereitstellung von Erkenntnissen zur Vorhersage von Cyberbedrohungen, zur Durchführung routinemäßiger Sicherheitsverfahren und zur Vereinfachung der Unternehmenssicherheit. Hier sind einige handfeste Vorteile einer KI-gestützten Cybersicherheit:

• Verbesserte Erkennung und Verhinderung von Bedrohungen: KI kann potenzielle Bedrohungen identifizieren und entschärfen, bevor sie Schaden anrichten können. Herkömmliche Cybersicherheitsmaßnahmen stützen sich oft auf bekannte Signaturen, um Malware und Viren zu erkennen. KI kann jedoch riesige Datenmengen analysieren und Muster identifizieren, die auf böswillige Aktivitäten hinweisen, selbst wenn keine vorherige Signatur vorhanden ist. In Cybersicherheitslösungen wie SIEM ist eine UEBA-Funktion integriert. UEBA nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die eine Untergruppe der KI darstellen, um aus historischen Daten zu lernen und neue Bedrohungen, einschließlich Zero-Day-Angriffen, zu erkennen oder vorherzusagen. Dies wird als Anomalieerkennung bezeichnet, da sie Abweichungen von normalen Ereignissen identifizieren und Sie vor Ausreißerereignissen warnen kann. Solche prädiktiven Analysen können Sicherheitsteams dabei helfen, Angriffe präventiv zu stoppen.
• Erweiterter Umfang für Threat Intelligence: KI kann Fragmente von Schadcode erkennen und analysieren, aus diesen Fragmenten lernen und diese Informationen speichern, um ähnliche Bedrohungen in Zukunft zu erkennen. Sie kann auch Informationen aus Dark-Web-Foren, Malware-Datenbanken und Echtzeit-Angriffsdaten verarbeiten, um verwertbare Informationen zu generieren. KI kann auch Bedrohungsprognosen auf der Grundlage neuer Entwicklungen im Bereich der Cybersicherheit erstellen und zur Entwicklung vorausschauender Informationen verwendet werden, indem sie auf historischen Daten trainiert wird. Dies kann Organisationen dabei helfen, aufkommenden Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein und ihre Verteidigungsstrategien entsprechend anzupassen.

  KI kann beispielsweise darauf trainiert werden, bösartige IPv4-Adressen zu erkennen. Sie kann dann IP-Adressen vorhersagen, die bekannten bösartigen IP-Adressen sehr ähnlich sind, und sie als Adressen identifizieren, die Angreifern gehören. Dies hilft SOC-Analysten, potenziell bösartige IP-Adressen zu blockieren, bevor ein Eindringen stattfindet.

• Reduzierung von Fehlalarmen: Herkömmliche Maßnahmen, einschließlich der regelbasierten Angriffserkennung, erzeugen oft zahlreiche Fehlalarme, die die Sicherheitsteams überfordern. Dies liegt daran, dass der Schwellenwert, den sie für die Auslösung des Alarms festlegen, möglicherweise zu niedrig oder zu hoch ist. KI und maschinelles Lernen verbessern jedoch die Genauigkeit der Bedrohungserkennung, indem sie Fehlalarme reduzieren. Eine SIEM-Lösung wie ManageEngine Log360 bietet beispielsweise intelligente Schwellenwerte, bei denen das ML-Modell Ihr Netzwerkverhalten analysiert, um einen Schwellenwert zu ermitteln, und Anpassungen basierend auf neu auftretenden Mustern vornimmt. Log360 bietet außerdem Faktoren wie Peer-Group-Analyse, Saisonalität, Anomaliemodellierung, Benutzeridentitätszuordnung und benutzerdefinierte Risikobewertung, um die Genauigkeit der Benutzerrisikobewertungen zu verbessern. Dadurch wird sichergestellt, dass sich Sicherheitsexperten nur auf echte Bedrohungen konzentrieren und nicht auf ermüdende Fehlalarme. Weitere Informationen zu den intelligenten Schwellenwerten von Log360 finden Sie hier.
• Verbesserte Reaktion auf Vorfälle: KI kann dabei helfen, einen umfassenden Kontext für Sicherheitsvorfälle zu erstellen. Scheinbar zufällige Ereignisse in Ihrem Netzwerk können manchmal miteinander in Zusammenhang stehen. KI kann feststellen, ob diese einzelnen Ereignisse eine Verbindung aufweisen, die auf einen schwerwiegenden Sicherheitsvorfall hindeutet. Dies trägt dazu bei, die Priorisierung von Sicherheitswarnungen zu verbessern, was zu schnelleren Reaktionen und einer besseren Eindämmung von Bedrohungen führt. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Cybersicherheitslösungen bei Erkennung einer potenziellen Bedrohung automatisch vordefinierte Reaktionsprotokolle einleiten, wie z. B. die Isolierung betroffener Systeme, die Blockierung bösartiger IP-Adressen, die Abschaltung nicht autorisierter Zugangspunkte oder die Initiierung von Sicherheitsprotokollen. Diese schnelle Reaktion ist entscheidend, um die Auswirkungen von Cyberangriffen zu minimieren, sensible Daten zu schützen und die allgemeine Sicherheitsresilienz zu verbessern.
• Automatisierung routinemäßiger Sicherheitsaufgaben: Der menschliche Einsatz im Bereich Cybersicherheit sollte für innovative Aufgaben wie den Aufbau strategischer Verteidigungsmaßnahmen für das Netzwerk genutzt werden. In der Zwischenzeit können KI-Lösungen mehr Routineaufgaben wie die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und das Sicherheitsmanagement übernehmen. Die Ursachenanalyse von Sicherheitsvorfällen kann auch mithilfe einer KI-basierten Cybersicherheitslösung automatisiert werden, um die Reaktionszeit bei Vorfällen zu verbessern.
• Vorhersage des Risikos von Datenschutzverletzungen: Unter Berücksichtigung Ihrer IT-Ressourcen, der vorhandenen Sicherheitsmaßnahmen und der Offenlegung von Unternehmensdaten gegenüber Dritten kann KI das Risiko einer Datenschutzverletzung für Ihr Unternehmen vorhersagen. KI-Lösungen können auch Schwachstellen im Netzwerk identifizieren, die mehr Aufmerksamkeit erfordern, und Ihnen dabei helfen, Ihre Sicherheitsstrategie entsprechend zu planen. Darüber hinaus kann die adaptive Lernfähigkeit von KI Unternehmen dabei helfen, Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus zu sein, die ihre Angriffstechniken und -taktiken ständig weiterentwickeln, um maximalen Schaden anzurichten.
• Erstellung eines Anlageninventars: KI kann Ihnen dabei helfen, ein vollständiges Inventar aller Ihrer Netzwerkressourcen wie Server, Geräte und Benutzer zu erstellen. Sie kann Ihnen auch dabei helfen, diese Ressourcen danach zu kategorisieren, wie wichtig sie für Ihren Geschäftsbetrieb sind.

  Zum Beispiel kann KI wichtige Server mit sensiblen Informationen als hochprior eingestuft werden. Dies hilft den Analysten des Security Operations Center (SOC), die Netzwerkarchitektur besser zu verstehen und strengere Sicherheitsmaßnahmen für Anlagen mit hoher Priorität zu implementieren. Dies reduziert das allgemeine Risiko einer Gefährdung und erspart dem Unternehmen nicht nur finanzielle Verluste, sondern auch rechtliche Konsequenzen auf lange Sicht.

KI und ML bieten zwar große Vorteile für die Cyberabwehr, bergen aber auch erhebliche Sicherheitsrisiken und Herausforderungen. Angreifer können KI nutzen, um bestehende Schwachstellen zu verstärken und Cyberangriffe durchzuführen.

Wie Cyberangreifer KI nutzen können

Die dunkle Seite der KI in der Cybersicherheit umfasst das Potenzial für KI-gesteuerte Angriffe, Deepfakes, die Verschärfung bestehender Sicherheitslücken und das Risiko einer Eskalation der Cyberkriegsführung. Das Verständnis dieser Risiken ist für die Entwicklung von Strategien zur Minderung der negativen Auswirkungen von KI in der Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung.

KI-gesteuerte Cyberangriffe: KI kann von böswilligen Cyberkriminellen genutzt werden, um ausgeklügelte Cyberangriffe durchzuführen, die schwieriger zu erkennen sind als herkömmliche Angriffe. So kann KI beispielsweise äußerst überzeugende Phishing-E-Mails erstellen, indem sie Schreibstile imitiert und Nachrichten auf der Grundlage gesammelter Daten personalisiert. Aber das ist nicht das Einzige, was sie kann. KI kann polymorphe Malware generieren, die ihren Code ändert, um der Erkennung durch herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen zu entgehen. Darüber hinaus können Angreifer KI-basierte Cybersicherheitslösungen in die Hände bekommen, um ihre Malware zu testen. Dies hilft ihnen, eine Malware-Variante zu erstellen, die gegen die Schutzmaßnahmen von KI resistent ist. Angreifer können KI auch nutzen, um die Koordination und Effizienz von Botnetzen zu verbessern, wodurch DDoS-Angriffe noch gefährlicher werden. Darüber hinaus hat KI das Potenzial, den Cyberkrieg zu eskalieren, indem sie das Ausmaß und die Geschwindigkeit von Angriffen erhöht. Autonome KI-Systeme können Operationen ohne menschliches Eingreifen durchführen. In Kombination mit fehlinterpretierten Daten oder fehlerhaften Entscheidungsalgorithmen kann dies das Risiko und den Grad von Cyberkonflikten schnell eskalieren lassen.

Deepfakes: Deepfakes sind Bilder und Videos, die mithilfe der Deep-Learning-Technologie von KI gefälschte Medieninhalte erstellen – beispielsweise ein gefälschtes Video eines CEO, der falsche Informationen über ein Unternehmen verbreitet. Deepfakes können das Gesicht einer beliebigen Person in einem Video durch das Gesicht eines Unternehmens-CEO ersetzen. Dies könnte schwerwiegende Folgen für das Unternehmen haben. Weitere Informationen zur Deepfake-Technologie finden Sie hier.

Verschärfung von Sicherheitslücken: KI kann bestehende Schwachstellen ausnutzen und zu neuen Sicherheitsproblemen führen. Zu diesem Zweck können Angreifer feindliche Angriffe ausführen, bei denen Eingabedaten manipuliert werden, um KI-Modelle zu täuschen. Das Verfälschen der Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, was zu fehlerhaften und potenziell schädlichen Ergebnissen führt, wird als Datenvergiftung bezeichnet. Durch Ausnutzung der Art und Weise, wie KI Daten interpretiert, können Angreifer KI so manipulieren, dass sie falsche Entscheidungen trifft. Beispielsweise können feindliche Eingaben Bilderkennungssysteme dazu verleiten, Objekte falsch zu identifizieren.

Schlussfolgerung

Die Bekämpfung KI-gesteuerter potenzieller Bedrohungen durch Angreifer wird für Cyberverteidiger bereits eine große Aufgabe sein, aber das ist noch nicht alles. Sie müssen sich noch mit einem weiteren Problem befassen, nämlich dem Datenschutzproblem im Zusammenhang mit der Nutzung von KI.

KI benötigt eine riesige Datenmenge, um effektiv trainiert zu werden. Die großen Datensätze, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden, können attraktive Ziele für Cyberkriminelle sein. Ein Verstoß kann zur Offenlegung sensibler, persönlicher und vertraulicher Daten führen. Darüber hinaus kann KI bestehende Biases aufrechterhalten, wenn sie auf verzerrten Daten (biased data) trainiert wird, und da ihr Entscheidungsprozess undurchsichtig ist, ist es schwierig zu verstehen, wie Sicherheitsentscheidungen getroffen werden, was sich auf Transparenz und Rechenschaftspflicht auswirkt.

Die Lösung der Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der angemessene Sicherheitsmaßnahmen, ethische Richtlinien, kontinuierliche Überwachung und die Integration von menschlichem Fachwissen mit KI-Fähigkeiten umfasst. Durch die Anerkennung und Minderung dieser Risiken können Organisationen die Vorteile der KI in der Cybersicherheit nutzen und gleichzeitig ihre potenziellen Gefahren minimieren. Wenn das Sicherheitsbudget und die personellen Ressourcen Ihrer Organisation derzeit KI-basierte Cybersicherheitslösungen zulassen, empfehlen wir Ihnen dringend, dies zu tun, da es sich um eine gute langfristige Investition handelt. Wenn Angreifer KI nutzen, sollten es Organisationen auch tun. Mit einer SIEM-Lösung wie ManageEngine Log360 können Sie ML-basierte Sicherheitswarnungen und Bedrohungserkennung nutzen, um sowohl Insider-Bedrohungen als auch externe Angriffe abzuwehren. Wenn Sie mehr erfahren möchten, melden Sie sich für eine personalisierte Demo an und sprechen Sie mit unseren Produktexperten.