Künstliche Intelligenz für die Zukunft der Cybersicherheit

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Illustration: Absmeier, TheDigitalArtist

320.000 neue Schadprogramme täglich: Diese Zahl hat das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) in seinem Lagebericht 2019 veröffentlicht. Neben der zunehmenden Zahl der Angriffe werden diese immer professioneller. Cyber-Defense-Lösungen, die zur Entdeckung und Bewertung von Cyberangriffen künstliche Intelligenz (KI) nutzen, liefern dabei wertvolle Informationen für Cyber-Defense-Teams und sind von grundlegender Bedeutung für die Zukunft der Cybersicherheit. Die Einsatzgebiete reichen von Malware-Erkennung über Spamfilter-Anwendungen und Intrusion Prevention bis hin zu User Account Monitoring und Endpoint Protection.

Immer mehr Unternehmen digitalisieren ihre Prozesse, um die Betriebseffizienz zu steigern, Kosten zu senken und den Austausch mit Kunden und Geschäftspartnern zu beschleunigen. Eine Automatisierung der Unternehmensabläufe ohne durchdachtes Sicherheitskonzept kann allerdings ungewollte Folgen haben. Denn jede neue Schnittstelle im digitalen Netzwerk kann für Unternehmen ein zusätzliches Einfallstor für Schadcodes und Malware sein. Moderne Systemintegratoren und Managed Service Provider mit spezifischem Know-how rund um KI-Lösungen und ihre Anwendungen sollten Unternehmen bei der Erkennung und Bewältigung von Sicherheitsrisiken unterstützen.

 

Deep Learning als Schlüssel für die Überlegenheit KI-basierter Cyber Defense

Mit Deep Learning (DL) erkennen intelligente Systeme selbst komplexe Muster und häufige Veränderungen in einer Modellstruktur. Im Gegensatz zum grundlegenden Machine Learning (ML), das die Basis für KI-Anwendungen bildet, hinterfragt das System dabei die eigenen Entscheidungen: Waren sie richtig, verstärkt dies die zu Grunde liegenden Muster, werden sie revidiert, verringert sich die Gewichtung. Dieser Lernprozess ist vergleichbar mit der Bildung neuronaler Netzwerke im menschlichen Gehirn. Durch die Fähigkeit eigene Entscheidungen zu reflektieren und entsprechende Verhaltensänderungen für die zukünftige Musteranalyse abzuleiten, erhöhen sich die Zuverlässigkeit und Präzision der KI. Zusätzlich ist KI in der Lage, Änderungen in Modellen automatisch nachzuvollziehen. Dies ist eine wichtige Funktion für zuverlässige Cyber Defense, da Viren und Schadprogramme häufig Mutationen unterworfen sind. Wichtigste Voraussetzung für ein erfolgreiches Deep Learning ist ein großer Datenbestand, aus dem sich Muster und Modelle ableiten lassen.

 

KI liefert wichtigen Mehrwert in vielen Bereichen

Schon heute hilft die KI dabei, Malware von harmloser Software zu unterscheiden. Wichtige Parameter bei der Software-Analyse sind unter anderem Zugriffe auf die Festplatte und externe Elemente, wie Kamera oder Tatstatur, die verbrauchte Prozessorleistung und Bandbreite sowie die Datenmenge, die die Anwendung über das Internet überträgt. Die Bedeutung der Malware-Überwachung ist parallel mit der Zunahme an Endgeräten wie Laptops, PCs, Tablets und Smartphones gestiegen. Sind diese Geräte Bestandteil eines Firmennetzwerkes, geht von jedem mit Malware befallenen Gerät ein potenzielles Risiko für die gesamte digitale Infrastruktur des Unternehmens aus.

Ähnlich verhält es sich bei Spamfilter-Anwendungen. Da Spam-Mails immer wiederkehrende Grundaufbauten aufweisen, lassen sie sich sowohl durch ML als auch DL gut identifizieren. DL-Systeme kennen mit der Zeit aber auch die Kommunikationsbeziehungen einzelner Nutzer und können Nachrichten damit kritischer bewerten und sie entsprechend sortieren und markieren.

Ein weiteres Anwendungsfeld von KI ist die Erkennung und Verhinderung von nicht autorisierten Zugriffen auf Netzwerkinfrastrukturen (Intrusion Prevention), seien sie extern oder intern. DL-Systeme unterstützen außerdem beim User Account Monitoring. Die KI-Algorithmen untersuchen das User-Verhalten und können so Anomalien erkennen – beispielsweise durch unterschiedliche Geo-Lokationen binnen kürzester Zeit, ungewöhnliche Arbeits- und Zugriffszeiten oder die Nutzung von Datenbeständen, die bisher nicht oder nur selten genutzt wurden.

 

Heute macht KI einen Unterschied, morgen ist sie unverzichtbar

KI-Lösungen liefern mittlerweile wertvolle Informationen für Cyber-Defense-Teams und können sich an neue Herausforderungen anpassen. Bei der Integration von KI in ein bestehendes Cyber-Defense-System sollte das Unternehmen wissen, was es genau wovor schützen will, um auf das »wie« eine Antwort finden zu können. Hier hilft es, sich zunächst auf einzelne Unternehmensbereiche oder Kommunikationskanäle zu fokussieren, da ein überdimensionierter Sicherheitsapparat interne Prozesse verlangsamen und die Wettbewerbsfähigkeit schwächen kann.

Als erfahrener IT-Partner unterstützt Controlware Unternehmen dabei, ein effektives Sicherheitsmodell zu planen, zu entwickeln, zu implementieren und auf Wunsch zu betreiben – abgestimmt auf die individuellen Anforderungen.

 

2304 Artikel zu „KI Cyber“

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Bei der Auswahl von Kollaborationsplattformen prüfen Unternehmen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit oftmals nur unzureichend. In dem von der Beratungsboutique für Cybersicherheit carmasec veröffentlichten Whitepaper Kollaborationsplattformen aus Sicht der Cybersicherheit – Vergleich und Best Practices werden die gängigsten Softwarelösungen Google G-Suite, Microsoft Office 365 und Atlassian Jira / Confluence hinsichtlich Aspekten der Cybersicherheit und des…

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Das Ende des Cookie-Trackings: Folgen und Alternativen für den E-Commerce

Die Rechtslage bei Cookies war in Deutschland und Europa bis vor Kurzem noch undurchsichtig und teilweise sogar widersprüchlich. Dann fällte der EuGH eine Entscheidung zum Einsatz von Cookies – der BGH orientierte sich maßgeblich daran und urteilte im Mai 2020: Das Speichern sämtlicher Nutzerinformationen ist nur dann erlaubt, wenn der Nutzer der Webseite vorher freiwillig…