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Künstliche Intelligenz (KI) birgt großes Potenzial für die Cybersicherheit in Unternehmen. Insbesondere im Security Operation Center (SOC) kann KI Prozesse optimieren, Analysten entlasten und Bedrohungen frühzeitig erkennen. Das gelingt jedoch nur in Synergie mit menschlichem Know-how und umfassender Cybersecurity-Erfahrung.

KI zeigt sich in der Cybersicherheit als echtes Janusgesicht. Einerseits steigt durch Deepfakes, KI-gestütztes Phishing und immer raffiniertere Malware das Risiko für Unternehmen. Andererseits eröffnet die Integration von KI-Technologien in Cybersecurity-Tools neue Chancen für Sicherheitsteams. Bedrohungen lassen sich schneller erkennen, Angriffe proaktiv vorhersagen und Fehlalarme wirksam reduzieren. Besonders vielversprechend ist dabei der Einsatz von KI, um Bedrohungen schneller aufzudecken und prädiktiv zu analysieren. Auf operativer Ebene bietet künstliche Intelligenz großes Potenzial, um das SOC spürbar zu entlasten.

Ein SOC ist die zentrale Schaltstelle zur Überwachung, Erkennung, Analyse und Reaktion auf sicherheitsrelevante IT-Vorfälle. Als Herzstück der IT-Sicherheit sorgt es dafür, dass spezialisierte Fachkräfte rund um die Uhr die digitale Infrastruktur eines Unternehmens schützen und potenzielle Bedrohungen frühzeitig abwehren. Der anhaltende Fachkräftemangel führt jedoch dazu, dass es oft an Ressourcen fehlt, um das SOC effektiv zu betreiben.

Statt auf ein SOC im Eigenbetrieb setzen Unternehmen vermehrt auf einen erfahrenen Cybersecurity-Partner, der ein vollständig ausgestattetes, KI-gestütztes SOC as a Service bereitstellt – inklusive Expertenteam, Infrastruktur und bewährten Prozessen. Das hält den Sicherheitsverantwortlichen im Unternehmen den Rücken frei und schafft Freiräume für strategische Sicherheitsentscheidungen und proaktives Risikomanagement.

Das KI-Potenzial

Durch den gezielten Einsatz von KI-Technologien gewinnt dieses Service-Modell zusätzlich an Schlagkraft. Dabei gibt es unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten, beispielsweise in den Bereichen Deep Learning, Machine Learning und generative KI. Jede KI erfüllt jeweils einen anderen Zweck in der Sicherheitsinfrastruktur und kann an die individuellen Bedürfnisse und Sicherheitsrichtlinien eines Unternehmens angepasst werden.

Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Machine Learning, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. DL erkennt komplexe Muster und Anomalien in großen Datenmengen – und kann so bisher unbekannte Bedrohungen frühzeitig identifizieren.
Machine Learning (ML) bezeichnet Verfahren, bei denen Systeme aus bestehenden Daten lernen, um Vorhersagen oder Klassifikationen zu treffen. Im SOC hilft ML, eingehende Rohdaten automatisiert zu analysieren und präzise einzuordnen – etwa zur Reduktion von Fehlalarmen.
Generative KI (GenAI) ist darauf ausgelegt, neue Inhalte wie Texte oder Code zu erzeugen. Im Sicherheitskontext unterstützt sie vor allem bei der automatisierten Erstellung von Vorfallsberichten und Analysen – und entlastet damit das Team bei der Dokumentation.

KI allein reicht nicht aus, um die komplexen Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit zu lösen. Erst durch die Kombination von künstlicher und menschlicher Intelligenz lassen sich qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen.

Mensch und KI in Synergie

Eine generelle Herausforderung von KI-Modellen ist die Qualität der Daten. Nur wenn geeignete Mechanismen zur Sicherstellung von Datenqualität und -integrität vorhanden sind, können die Modelle zuverlässige Ergebnisse liefern. Das gilt insbesondere für Large Language Models (LLMs), deren Trainingsdaten in der Regel sehr allgemein gehalten sind. Im SOC müssen die Sprachmodelle jedoch auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sein – etwa die Analyse sicherheitsrelevanter Logdaten. Diese unternehmensspezifischen Daten sind häufig nicht Teil des ursprünglichen Trainings, was die Fähigkeit von LLMs zur Anomalieerkennung einschränkt.

Aber nicht nur die Datenqualität ist entscheidend. KI-Modelle müssen zudem kontinuierlich mit neuen Daten trainiert werden, um wirksam gegen neu auftretende Bedrohungen zu bleiben. Menschliche Experten spielen dabei eine entscheidende Rolle, da sie im überwachenden Lernprozess Rückmeldungen und Fachwissen einbringen, um die Algorithmen gezielt zu verfeinern und zu verbessern. So wird sichergestellt, dass KI-Systeme sich weiterentwickeln und ihre Relevanz sowie Genauigkeit bewahren.

Künstliche Intelligenz generiert meist große Mengen an Daten und Warnmeldungen. Auch hier bringen menschliche Analysten das nötige Kontextverständnis mit, um diese Informationen präzise zu interpretieren. Sie erkennen Fehlalarme, verstehen die Auswirkungen spezifischer Bedrohungen und treffen fundierte Entscheidungen bei unklaren oder kritischen Sachverhalten. Ein hybrides SOC-Modell stellt sicher, dass die KI zwar die schwere Arbeit der Datenverarbeitung und Mustererkennung übernimmt. Die differenzierte Beurteilung und Entscheidungsfindung bleibt jedoch Aufgabe der Sicherheitsteams, was zu einem robusteren und zuverlässigeren SOC-Service führt.

Auch in einer produktiven SOC-Umgebung heißt es, KI-gestützte Systeme kontinuierlich zu überwachen und zu justieren. Ihre Performance hängt stark vom konkreten Einsatzbereich ab – etwa bei der Bedrohungserkennung durch Machine Learning. Solche Modelle nutzen häufig automatisiert berechnete Trust Scores, also Risikowerte, die das Verhalten von Nutzern oder Systemen anhand definierter Metriken bewerten. SOC-Analysten greifen auf diese Scores zurück, um Auffälligkeiten einzuordnen und gezielt zu reagieren. Gleichzeitig fließt ihr Feedback in die Modelle zurück – etwa durch Labeling oder manuelle Korrekturen, um die Genauigkeit und Relevanz der Erkennung fortlaufend zu verbessern.

Wie gelingt die Implementierung?

Derzeit arbeiten KI-Werkzeuge in erster Linie auf einer operativen Ebene, indem sie repetitive Aufgaben automatisieren. Damit KI jedoch auch langfristig echten Mehrwert bringt, sollten Unternehmen bei der Implementierung folgende Aspekte beachten:

Integration:
Zuerst geht es darum, KI und menschliche Arbeitsabläufe sinnvoll zu verbinden. KI-Tools sollten so in die bestehenden Abläufe eines SOC eingebettet werden, dass Analysten die Ergebnisse schnell und klar erfassen können. Die KI soll dabei den Menschen unterstützen, nicht ersetzen, und ihre Entscheidungen gezielt verbessern.
Datenschutz:
Daten, die für den Betrieb und das Training von KI-Systemen im SOC verarbeitet werden, müssen geltenden Datenschutz- und Compliance-Vorgaben entsprechen – darunter DSGVO, EU AI Act und nationale Regelungen. Auch die Systemarchitektur sollte diese Anforderungen von Anfang an technisch abbilden. Unternehmen tun gut daran, regulatorische Aspekte frühzeitig in die Planung einzubeziehen, um Haftungsrisiken und Nachbesserungen zu vermeiden.
Reflexion:
Regelmäßige Schulungen helfen den Sicherheitsexperten, die KI-generierten Daten besser zu interpretieren. Besonders wichtig ist hierbei die regelmäßige Wiederholung. Eine Verbesserungskultur hilft Unternehmen zudem, Feedback und Vorschläge umzusetzen. Nur auf diese Weise ist eine Bewertung der Zusammenarbeit und eine Verbesserung der Leistung möglich. Dazu gehören auch Fragen wie: Wie schnell reagieren wir? Wie hoch ist unsere Problemlösungsrate?

SOC as a Service

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ein SOC rund um die Uhr zu betreiben – trotz Fachkräftemangel und wachsender Bedrohungslage. Ein externer SOC-as-a-Service-Partner bietet hier eine sofort nutzbare Alternative: mit erprobten Prozessen, spezialisierter Infrastruktur und einem Team erfahrener Analysten.

Diese Anbieter verfügen über vortrainierte, KI-gestützte Plattformen, die Bedrohungen automatisch erkennen, priorisieren und analysieren. Entscheidender Vorteil: Jeder sicherheitsrelevante Vorfall wird zusätzlich von einem Menschen geprüft. Das senkt die Zahl der False Positives deutlich. Unternehmen können sich somit auf verifizierte Alarme verlassen und in Echtzeit fundierte Entscheidungen treffen.

Gleichzeitig entfällt der Bedarf, eigene Ressourcen aufzubauen oder kontinuierlich weiterzubilden. Das spart Zeit, senkt Kosten und erhöht das Sicherheitsniveau – unabhängig von Reifegrad oder Unternehmensgröße. Branchen-Know-how und flexible Service-Modelle sorgen für passgenaue Lösungen mit schnellem Return on Security. Auf zukunftsweisende KI müssen Unternehmen dabei nicht verzichten – im Gegenteil: SOC as a Service vereint Security-Expertise, intelligente Automatisierung und bewährte Prozesse in einem skalierbaren Gesamtpaket.

Stefan Bange, Managing Director Germany, Obrela

Stefan Bange ist seit mehr als 15 Jahren im Bereich IT-Sicherheit und Cybersicherheit tätig, wobei sein Fokus auf MSSP, Compliance und Threat Intelligence Services liegt. Als Geschäftsführer Deutschland unterstützt er Unternehmen dabei, ihre Cybersecurity-Operation zu stärken und mit den Managed Security Services von Obrela.com Sicherheitsrisiken effektiv zu minimieren.

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