Wie revolutioniert KI die Cybersecurity?

Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise revolutioniert, wie IT-Sicherheitsexperten über Cybersicherheit denken. Moderne  KI-gestützte Cybersecurity -Tools und -Systeme schützen Daten noch besser vor Bedrohungen, da sie Verhaltensmuster schnell erkennen, Prozesse automatisieren und  Anomalien aufspüren.

KI im Bereich Cybersicherheit

Dank KI-gestützter Cybersecurity lassen sich Cyberbedrohungen in Echtzeit überwachen, analysieren und erkennen und sofortige Reaktionsmaßnahmen ergreifen. KI-Algorithmen können nicht nur riesige Datenmengen analysieren, um Muster zu erkennen, die auf eine Cyberbedrohung hinweisen, sondern auch das gesamte Netzwerk auf Schwachstellen scannen, um gängige Arten von Cyberangriffen zu verhindern.

In erster Linie überwacht und analysiert KI Verhaltensmuster.  Anhand dieser Informationen erstellt KI eine Verhaltensmusterdefinition (Baseline). So wird ungewöhnliches Verhalten schnell erkannt und unbefugter Zugriff auf Systeme unterbunden.  Zudem können mit KI Risiken schneller priorisiert werden, da sie potenzielle Malware und Angriffe im Vorfeld erkennt.

Richtig eingesetzt kann KI die Sicherheitsautomatisierung vorantreiben. Sich wiederholende Aufgaben werden damit automatisiert und IT-Kapazitäten freigesetzt. Zudem kann KI bestimmte Aufgaben und Prozesse übernehmen und so das Fehlerpotenzial seitens der Anwender reduzieren.

Was zeichnet KI in der Cybersecurity aus?

KI-gestützter Cyberschutz kann Sicherheitsexperten nie vollständig ersetzen, da auch in Zukunft ein Bedarf an kreativen Lösungen zu komplexen Problemen bestehen wird. KI unterstützt Sicherheitsexperten jedoch bereits, indem sie umfangreiche Datenmengen analysiert, Muster erkennt und auf der Grundlage umfassender Sicherheitsdaten Erkenntnisse gewinnt. Mit herkömmlichen Sicherheitsprozessen könnte dies Stunden oder gar Wochen in Anspruch nehmen.

Früher, ohne KI, nutzten Sicherheitsexperten signaturbasierte Tools und Systeme, um potenzielle Cyberbedrohungen zu erkennen. Signaturbasierte Tools gleichen eingehenden Netzwerkverkehr mit einer Datenbank bekannter Bedrohungen oder schädlicher Code-Signaturen ab. Bei einer Erkennung gibt das System einen Alarm aus. Der Sicherheitsexperte wird dabei aufgefordert, die Bedrohung zu blockieren oder in Quarantäne zu stellen.

Der signaturbasierte Ansatz bietet durchaus wirksamen Schutz vor  bekannten Bedrohungen. Unbekannte oder neue „Zero-Day“-Bedrohungen lassen sich damit jedoch nicht adäquat stoppen. Auch die hohen False-Positive-Quoten dieser Tools erschweren Sicherheitsexperten eine effiziente Bedrohungssuche.

Darüber hinaus stützt sich traditionelle Cybersecurity stark auf manuelle Analysen. Sicherheitsanalysten müssen manuell in Sicherheitswarnungen und Ereignisprotokollen nach erkennbaren Mustern suchen, die auf eine mögliche Sicherheitsverletzung hinweisen. Die Untersuchung von Protokollen und Ereignissen kann jedoch sehr zeitintensiv sein. Sich dabei nur auf einen einzigen Sicherheitsanalysten zu verlassen, ist daher für Unternehmen mit einem zu hohen Risiko verbunden, die Bedrohung nicht rechtzeitig zu erkennen.

KI ist in der Lage, diese Lücken herkömmlicher Cybersecurity zu schließen. Darüber hinaus leistet sie noch vieles mehr. Die Weiterentwicklung dieser Technologie wird sich signifikant auf Prozesse und Mitarbeiter in der Cybersecurity auswirken.

Warum ist KI in der Cybersicherheit so wichtig?

Organisierte Cybercrime-Gruppen haben bereits in Machine Learning, Automatisierung und KI investiert, um groß angelegte, gezielte Cyberangriffe auf Unternehmen auszuführen.  So haben Angriffe mit Ransomware in den letzten Jahren an Häufigkeit und Intensität deutlich zugenommen.

Mit KI und Machine Learning schreiben Sicherheitsanalysten die Spielregeln im Kampf gegen Angreifer komplett neu: Diese Technologien verarbeiten riesige Datenmengen, liefern schnelle, analysegestützte Erkenntnisse und filtern irrelevante Sicherheitswarnungen und False Positives heraus. So bleibt Ihr Team Angreifern einen Schritt voraus und kann gleichzeitig wesentlich effizienter und produktiver arbeiten.

Angesichts zunehmend komplexer Angriffsvektoren, wie polymorpher Malware, Scripting oder „Living-off-the-Land“-Angriffen, ist es für Cyberkriminelle einfacher geworden, herkömmlichen, auf Dateiscans basierenden Virenschutz zu umgehen. Zum Schutz vor immer neuer Malware kommen in der Cybersecurity immer häufiger moderne Ansätze zum Einsatz, wie etwa die Verhaltensanalyse. Die Verhaltensanalyse und -erkennung sind sehr effektiv, da Malware letztlich nur erfolgreich sein kann, wenn sie bösartiges Verhalten zeigt. Richtig trainiert ist KI in der Lage, diese schädlichen Verhaltensweisen zu überwachen und schneller zu erkennen und darauf zu reagieren als Sicherheitsexperten allein.

Welche Vorteile bietet KI im Bereich Cybersecurity?

Moderne KI-Systeme sind darauf trainiert, potenzielle Cyberbedrohungen zu erkennen, neue Angriffsvektoren zu identifizieren und die sensiblen Daten Ihres Unternehmens zu schützen. KI-gesteuerte Cybersecurity-Tools bieten vor allem drei entscheidende Vorteile:

• Schnelle Analyse großer Datenmengen
• Erkennen von Anomalien und Schwachstellen
• Automatisierung sich wiederholender Prozesse

Auf dem Gebiet der Cybersicherheit sind die Einsatzmöglichkeiten von KI praktisch unbegrenzt.  Bedrohungserkennung und -reaktion sind schnell und präzise und erfolgen nahezu in Echtzeit.  Auch die Folgen von Ransomware-Angriffen können mit KI minimiert werden, da verdächtiges Verhalten so schnell wie möglich an Ihr Sicherheitsteam gemeldet wird. Dank Automatisierung steigert KI außerdem die Effizienz der Cybersecurity-Prozesse, sodass Ihre IT-Security-Teams sich auf wichtigere, strategische Aufgaben konzentrieren können.

Was ist Machine Learning (ML)?

Bei Machine Learning geht es in erster Linie um die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten zu imitieren. Daten sind dabei der Motor für Machine Learning. Anhand mathematischer Datenmodelle hilft ML Maschinen aus diesen Daten zu lernen, ohne dass ein Mensch direkte Anweisungen gibt oder sie programmiert. Diese lernfähigen Systeme verbessern dadurch ganz ohne menschliches Zutun ihre Leistung mit zunehmender „Erfahrung“. 

Zwar handelt es sich bei Machine Learning auch um KI, aber ML und KI sind nicht das Gleiche. ML ist eine Form der KI. Dabei können sich die lernfähigen Systeme automatisch anpassen – mit minimalem menschlichen Zutun oder Programmieren. 

Was sind neuronale Deep-Learning-Netzwerke?

Deep Learning ist eine komplexe Form von Machine Learning. Mittels neuronaler Netze wird dabei der Lernprozess des menschlichen Gehirns imitiert. Ein neuronales Netzwerk bringt Maschinen mit Hilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz bei, Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Wie das menschliche Gehirn besteht auch ein neuronales Netz aus funktionalen Bereichen. Innerhalb dieser Bereiche lösen bestimmte Verhaltensweisen, Aufgaben oder Prozesse eine bestimmte Reaktion der Maschine aus. Je mehr Bereiche das neuronale Netz umfasst, desto effektiver und komplexer ist die Reaktion.

Neuronale Netze mit mehreren verborgenen Bereichen werden als Deep-Learning-Netzwerke bezeichnet. Die Algorithmen neuronaler Netze sind so konzipiert, dass sie eine vordefinierte Regelliste befolgen, indem sie Lösungen vorhersagen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage früherer Iterationen und Erfahrungen ziehen. Ein Deep-Learning-Netzwerk schafft ein lernfähiges System, bei dem Maschinen aus ihren Fehlern lernen und sich kontinuierlich verbessern. Deep-Learning-Netzwerke sind in der Lage, komplexere Probleme zu lösen, an denen herkömmliches Machine Learning scheitert, z. B. das Zusammenfassen von Dokumenten oder das Erkennen von Gesichtern mit höherer Genauigkeit.

Welche Risiken birgt KI in der Cybersecurity?

Es gilt zu bedenken, dass die KI als Technologie noch in den Kinderschuhen steckt. Nach wie vor erfordert KI menschliches Eingreifen, nicht nur beim Trainieren der KI-Engines, sondern auch bei Fehlern der Engine. KI-gestützte Sicherheitssysteme beruhen auf Machine-Learning-Algorithmen, die aus historischen Daten lernen. Dabei können False Positives auftreten, wenn das System auf neue, unbekannte Bedrohungen stößt, die nicht in bestehende Muster passen. Anlass zur Besorgnis gibt auch die Frage, wie Hacker KI für böswillige Zwecke nutzen können, um etwa glaubwürdige Phishing-E-Mails zu verfassen oder sogar Malware zu entwickeln.

Welche Kompetenzen sind für die Umsetzung von KI in der Cybersecurity erforderlich?

KI und Cybersecurity sind mehr denn je miteinander verknüpft. Experten mit Kompetenzen in beiden Bereichen sind aktuell sehr gefragt. Technologiekonzerne und andere Unternehmen suchen insbesondere nach Spezialisten, die durch ihr Know-how auf dem Gebiet der Cybersecurity und KI erkennen, wann und wie sich KI-Technologien auf Cybersecurity-Workflows anwenden lassen. Datenwissenschaftler, Analysten und Engineers mit Erfahrung in der Cybersecurity sind unverzichtbar. Diese Tätigkeiten erfordern theoretische Kenntnisse und Erfahrung im Bereich der Datenmodellierung mit Machine Learning, Deep-Learning-Netzwerke, Sprachmodellierung und Verhaltensanalyse. Darüber hinaus müssen sie über ein gutes Verständnis der grundlegenden Prinzipien der Cybersecurity verfügen. KI-Cybersecurity-Experten benötigen fundierte Kenntnisse in der Netzwerksicherheit, Computerforensik und Kryptografie, Malware-Erkennung und -abwehr sowie im Datenschutz.

Wie lässt sich Managed Detection and Response (MDR) durch KI verbessern?

Rund um die Uhr aktive Cybersecurity Operations sind für Unternehmen mittlerweile zwingend notwendig. Moderne Betriebsumgebungen sind jedoch hochkomplex und Bedrohungsakteure können sehr schnell in eine Umgebung gelangen. Das macht es Unternehmen zunehmend schwer, sich komplett selbst um das Erkennen und Bekämpfen von Cyberbedrohungen zu kümmern. Die Lösung? Managed Detection and Response. 

KI und ML verändern schon jetzt die Bereitstellung von  Managed Detection and Response (MDR)  und anderen Managed Security Services in Security Operations Centern (SOCs). Mit diesen Technologien stärken SOCs ihre MDR-Fähigkeiten, arbeiten effizienter und sind resilienter angesichts der wachsenden Cyberbedrohungen. Wenn KI mehr Aufgaben der 24/7 Bedrohungserkennung und -analyse übernimmt, kann sie die Geschwindigkeit und Präzision von MDR steigern.

In diesen vier zentralen Bereichen wirkt sich KI schon jetzt positiv auf MDR aus:

1. Threat Hunting und Bedrohungsdaten

Mithilfe von Deep-Learning-Netzwerken können Maschinen lernen, Bedrohungen wie Malware zu erkennen und zu identifizieren. KI kann Bedrohungsdaten aus verschiedenen Quellen innerhalb eines Unternehmens erfassen, verarbeiten und anreichern. Außerdem ist KI in der Lage, diese Daten zu korrelieren und kontextualisieren und so Bedrohungsprofile zu erstellen, Abgleiche mit Indikatoren durchzuführen und sogar neue Bedrohungen zu entdecken. Zudem ermöglicht KI auch proaktive Threat Hunts. Dabei können Sicherheitsexperten mit umfassenden Analysen und Automatisierung nach versteckten Bedrohungen in einer Umgebung suchen.

2. SOC Operations

MDR-Anbieter sehen großes Potenzial in der Nutzung von KI zur Optimierung und Verbesserung der Gesamtleistung und Effizienz ihres SOC. So können Managed Security Service Provider etwa die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) ihres SOC überwachen und messen (z. B. Anzahl von Sicherheitswarnungen, Reaktionszeiten, Problemlösungsraten und Kundenzufriedenheit). KI kann dabei helfen, Sicherheitslücken, betriebliche Engpässe oder Ineffizienzen in den Prozessen, Workflows und Tools eines Managed SOC zu identifizieren und zu beheben.

3. Aus- und Weiterbildung für Cybersecurity-Experten

KI kann helfen, die relevanten Fähigkeiten, Kenntnisse und Kompetenzen von SOC-Analysten zu bewerten und zu verbessern. Da KI lernfähig ist und sich kontinuierlich verbessern kann, können MDR-Anbieter gezielte, personalisierte Lernpfade für ihre Mitarbeiter ausarbeiten. Darüber hinaus können Unternehmen realistische, ansprechende Szenarien, Simulationen und Übungen für Sicherheitstrainings erstellen und durchführen.

4. Sicherheitsinnovationen

KI basiert auf kontinuierlicher Verbesserung und unterstützt so auch innovative Prozesse. SOCs müssen heute in der Lage sein, ihre Kapazitäten schnell anzupassen und weiterzuentwickeln, um auf neue Kundenbedürfnisse und eine sich ständig wandelnde Bedrohungslandschaft zu reagieren. Mit KI und ML halten MDR-Anbieter ihre SOCs auf dem neuesten Stand und reduzieren Risiken.

Wenn KI mit umfassenden Daten zum Nutzerverhalten trainiert wird, wird sie künftig in die Workflows der Security Operations Centern (SOCs) integriert werden und so zu effizienteren Sicherheitsprozessen beitragen. KI wird für Sicherheitsexperten in Zukunft von unschätzbarem Wert sein und sie in Echtzeit bei der Erkennung von Bedrohungen effizient unterstützen.

Fazit

Sophos Artificial Intelligence wurde 2017 mit dem Ziel gegründet, zukunftsorientierte Technologien in den Bereichen Data Science und Machine Learning speziell für die Cybersecurity zu entwickeln. Unser Sophos X-Ops-Team – Experten aus den Bereichen Data Science, Data Engineering und IT-Security – beschäftigen sich mit Machine Learning, umfassenden wissenschaftlichen Computerarchitekturen, Interaktionen zwischen Mensch und KI sowie der Datenvisualisierung. KI macht modernstes Machine Learning möglich. So lassen sich Bedrohungen frühzeitig erkennen und unbefugte Zugriffe auf Ihre Systeme, Daten und Anwendungen werden abgewehrt. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihr Unternehmen mit KI besser vor dem nächsten Cyberangriff schützen können.

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