Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung im Bereich der Cybersicherheit und bietet eine Vielzahl fortschrittlicher Möglichkeiten, die für moderne digitale Geschäftsmodelle entscheidend sind. Während es verlockend sein mag, KI ohne gezielte Strategie einzusetzen, sollten verantwortungsvolle Führungskräfte sorgfältig prüfen, wie KI effektiv integriert werden kann, ohne die Gesamtleistung zu beeinträchtigen.

Laut Statista sind die häufigsten Sicherheitsanwendungen von KI auf den Schutz von Netzwerken, Endpunkten und Daten ausgerichtet. Über 75 Prozent der IT-Führungskräfte, die 2019 befragt wurden, nannten Netzwerksicherheit als größte Herausforderung, gefolgt von 71 Prozent für Datensicherheit und 68 Prozent für Endpunktschutz.

KI bietet leistungsstarke Werkzeuge, um diese Bereiche zu adressieren, insbesondere die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf potenzielle oder tatsächliche Sicherheitsverletzungen hinweisen. Darüber hinaus wird KI in Bereichen wie Identitäts- und Zugriffsmanagement eingesetzt und schützt zunehmend Ressourcen, die außerhalb traditioneller Firewalls bereitgestellt werden, beispielsweise in der Cloud und am Internet der Dinge (IoT).

Nicht alle KI sind gleich

Es ist jedoch wichtig, zwischen den verschiedenen Arten von Künstlicher Intelligenz zu unterscheiden, da jede spezielle Fähigkeiten zur Verbesserung der Cybersicherheit mitbringt. Maschinelles Lernen (ML) hat sich besonders in der Bedrohungserkennung, Angriffsminderung und mobilen Gerätesicherheit bewährt. Laut Chandni Naidu von Fintech News kann ML sich an sich ändernde Bedingungen anpassen, ohne menschliches Eingreifen.

Mit der zunehmenden Komplexität von Datenumgebungen kann ML Routineaufgaben übernehmen, wodurch menschliche Experten sich auf strategischere Aspekte konzentrieren können. Dies ist besonders effektiv bei der Abwehr von DDoS-Angriffen, bei denen Systeme durch Anfragen von Tausenden von Computern überlastet werden. So erlebte Amazon im Februar 2020 einen DDoS-Angriff mit einer Bandbreite von 2,3 Terabit pro Sekunde, der größte bisher registrierte Angriff war 2018 bei GitHub mit über 1,35 Terabit pro Sekunde über 18 Minuten.

KI spielt auch eine entscheidende Rolle in der Entwicklung von Cybersicherheitssoftware. Im Rahmen des neuen DevOps-Modells kann KI Schwachstellen bewerten und den Code in rasantem Tempo aktualisieren, sodass Organisationen neue Schutzschichten und Patches schnell bereitstellen können, um neuen Bedrohungen zu begegnen.

Effektivität von KI-gesteuerten Antivirenlösungen

Traditionelle Antivirenlösungen müssen regelmäßig aktualisiert werden, um neuen Viren entgegenzuwirken. Oftmals sind neue Bedrohungen bereits aufgetreten, bevor Patches verfügbar sind. Bei KI-gesteuerten Lösungen hingegen kann die Anomalieerkennung systematische Verhaltensänderungen überwachen, selbst wenn die Malware nicht die typischen digitalen Signaturen früherer Angriffe zeigt. Dies kann jedoch für den durchschnittlichen Nutzer frustrierend sein, da legitime Anwendungen manchmal als Anomalien erkannt werden und der Benutzer eingreifen muss.

Ein weiterer Bereich, in dem KI den Nutzern hilft, ist die sichere E-Mail-Kommunikation. Es gibt mittlerweile KI-basierte E-Mail-Systeme, die bei der Erstellung von Nachrichten unterstützen, um sicherzustellen, dass E-Mails an die richtigen Empfänger gesendet werden. Diese Systeme verhindern das Versenden vertraulicher Dateien an externe Empfänger und bieten Ratschläge zur richtigen Klassifizierung und Verschlüsselung.

KI gegen KI

Eine der effektivsten Anwendungen von KI besteht darin, sie gegen KI-gestützte Angriffe einzusetzen. KI-gesteuerte Bots durchsuchen Netzwerke nach Schwachstellen und machen einen Großteil des Internetverkehrs aus. Laut Mark Greenwood von Netacea können diese Bots von Kontodatenklau bis zur Störung kritischer Datenübertragungen alles verursachen. Daher ist die Multifaktor-Authentifizierung unerlässlich.

„Unternehmen können automatisierten Bedrohungen nicht allein mit menschlichen Reaktionen begegnen“, so Greenwood. „Sie müssen KI und maschinelles Lernen einsetzen, wenn sie das Bot-Problem ernsthaft angehen wollen.“ Um zwischen guten Bots, schlechten Bots und Menschen zu unterscheiden, ist der Einsatz von KI erforderlich, um ein umfassendes Verständnis des Website-Verkehrs zu entwickeln.

Fazit

Trotz der Fortschritte in der Cybersicherheit stehen die „weißen Hüte“ weiterhin vor der Herausforderung, die Aktivitäten der „schwarzen Hüte“ zu verfolgen und zur Rechenschaft zu ziehen. Während KI sowohl als Hilfsmittel als auch als potenzielles Hindernis fungiert, wird ihr Einfluss auf die Sicherheit von Daten und Infrastruktur entscheidend bleiben. Die Auseinandersetzung zwischen gut und böse wird auch in Zukunft fortbestehen, wobei KI eine zentrale Rolle in diesem fortwährenden Cyberkrieg spielt.