Obwohl einer Studie von Tenable zufolge mehr als zwei Drittel der befragten IT-Verantwortlichen in den nächsten 12 Monaten mit generativer KI die Sicherheit verbessern will, glaubt nicht einmal ein Fünftel von ihnen an eine effektive Implementierung von GenAI-Technologien. [...]
Laut einer Studie von Tenable planen 71 Prozent der befragten Unternehmen in den nächsten 12 Monaten den Einsatz von generativer KI (GenAI), um die Sicherheit zu verbessern und die IT-Ziele mit den übergeordneten Geschäftszielen in Einklang zu bringen. Trotz dieser zunehmenden Verbreitung zeigt die Studie auch einen besorgniserregenden Trend: Nur 17 Prozent der Unternehmen sind zuversichtlich, wenn es um die die effektive Implementierung von GenAI-Technologien geht.
Die Daten stammen aus der Studie „How to Discover, Analyze and Respond to Threats Faster with Generative AI“, die von Forrester Consulting im Auftrag von Tenable durchgeführt wurde und an der 826 IT- und Cybersecurity-Experten teilnahmen. Die Studie beleuchtet die zunehmende Verbreitung von generativer KI in Unternehmen als wichtigen Wendepunkt in deren strategischer Ausrichtung. Sie zeigt, dass Security-Verantwortliche hohe Erwartungen in die Fähigkeit von GenAI setzen, Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern. Es wird jedoch auch deutlich, wie komplex der Weg zur KI-Integration ist, da Unternehmen ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Innovation und potenziellen Risiken finden müssen.
Generative KI wird als Bedrohung gesehen
Ein besorgniserregender Aspekt ist die Wahrnehmung von GenAI als Sicherheitsbedrohung und nicht als Chance bei 38 Prozent der befragten Unternehmen. Diese Einstellung spiegelt die weit verbreitete Besorgnis über Cybersicherheitsrisiken wider, die mit der Einführung von GenAI verbunden sind. Darüber hinaus bereitet der interne Missbrauch von GenAI 50 Prozent der Befragten Kopfzerbrechen.
Die Studie unterstreicht außerdem die Bedeutung von Datenqualität und -integrität für den Erfolg von GenAI-Initiativen. 72 Prozent der Befragten betonen, dass die Effektivität von GenAI stark von der Qualität der verwendeten Daten abhängt. Dies unterstreicht die entscheidende Rolle von Data Governance und Datenmanagement, wenn es darum geht, die Effektivität von GenKI-Anwendungen sicherzustellen.
Angriffsfläche wächst
„GenAI bietet viele spannende Use Cases, vom Customer Support über Bildung bis hin zur Code-Entwicklung“, sagt Roger Scheer, Regional Vice President Central Europe bei Tenable. „Während GenAI immense Vorteile bietet, gibt es auch ernsthafte Bedenken in Bezug auf Sicherheit, Governance und Datenqualität. Unternehmen müssen sich diesen Herausforderungen stellen, wenn sie das Potenzial von GenAI voll ausschöpfen und gleichzeitig die Risiken minimieren wollen.“
Mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Diensten, Virtualisierungsplattformen, Microservices, Anwendungen und Codebibliotheken wächst die Angriffsfläche. Das bedeutet, dass Unternehmen mit Schwachstellen, Fehlkonfigurationen in der Cloud und Risiken im Zusammenhang mit Identitätszugriff, Gruppen und Berechtigungen konfrontiert sind. Roger Scheer: „Es ist praktisch unmöglich, all diese Faktoren zusammenzubringen, um zu bestimmen, was wichtig ist und was nicht. Die effektive Nutzung von GenAI zur Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen kann Unternehmen helfen, Schwachstellen schnell zu identifizieren, Maßnahmen zu priorisieren und Zusammenhänge entlang der gesamten Angriffsfläche zu erkennen. Dabei darf man jedoch nicht vergessen, dass die Daten, auf denen diese Entscheidungen beruhen, verlässlich sein müssen – ganz nach dem Motto ,Garbage in, garbage out‘.“
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