Wie generative KI die Raffinesse von Cyberangriffen erhöht 

Wie der Google Cloud Cybersecurity Forecast 2024 zeigte, werden generative KI und Large Language Models (LLMs) zunehmend bei verschiedenen Cyberangriffen wie Phishing, SMS und anderen Social-Engineering-Angriffen eingesetzt, um Texte authentischer erscheinen zu lassen und KI-gestützte Cyberangriffe in Zukunft weiter zunehmen. [...]

Offensichtliche Anzeichen eines Phishing-Angriffs wie Rechtschreib- und Grammatikfehler oder fehlender kultureller Kontext werden schwieriger zu erkennen sein, da generative KI natürliche Sprache effektiv imitieren kann. In anderen Fällen kann ein Angreifer authentische Inhalte, wie z.B. offizielle Schreiben von Behörden, in ein Large Language Model (LLM) einspeisen und eine täuschend echt aussehende modifizierte Version erzeugen, die seinen Angriffszielen entspricht. LLMs können aber auch zur Erstellung von Schadcode und Ransomware missbraucht werden. Die Möglichkeiten entwickeln sich so schnell wie die generative KI selbst.

Dies ist eine erhebliche Bedrohung, die wirksame Lösungen für die Cybersicherheit erforderlich macht. Um zu verhindern, dass KI kriminellen Akteuren einen Vorteil verschafft, müssen Unternehmen das Spielfeld ebnen und KI zu ihrem Vorteil nutzen.

Wie sich Unternehmen durch den Einsatz von KI schützen können

Angreifer nutzen KI, um ihre Angriffe zu verbessern, aber KI kann auch zur Entwicklung ausgefeilterer Verteidigungsstrategien eingesetzt werden. Die Cybersicherheitsabwehr kann durch die Aktualisierung und Automatisierung von Prozessen mithilfe von KI und maschinellem Lernen (ML) gestärkt werden. 

Wenn KI- und ML-Lösungen mit digitalen Identitätstechnologien kombiniert werden, können Unternehmen Datenverletzungen und Cybersicherheitsvorfälle effizient überwachen, identifizieren und beheben. Auf diese Weise können Unternehmen mit dem Tempo böswilliger Akteure mithalten und in einigen Fällen sogar deren Schritte vorhersehen.

Dabei ist entscheidend, die Softwarelösung mit den Funktionen zu identifizieren, die am besten zum Unternehmen passen und die Fähigkeiten der Mitarbeiter ergänzen.

IAM und Künstliche Intelligenz: Der Schlüssel zur modernen IT-Sicherheit

Für die IT-Sicherheit ist Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) von entscheidender Bedeutung, da es den Zugriff auf sensible Daten und Ressourcen regelt. IAM-Systeme überwachen digitale Identitäten und Benutzerprivilegien, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen auf bestimmte Ressourcen zugreifen können. Diese Systeme bieten Funktionen wie Authentifizierung, Autorisierung, Überwachung und Richtlinienverwaltung, die alle die allgemeine Sicherheit verbessern.

KI und ML ergänzen IAM-Systeme, indem sie normales Benutzerverhalten analysieren und Anomalien erkennen. Ungewöhnliche Aktivitäten wie der Zugriff ehemaliger Mitarbeiter oder verdächtige Anmeldeversuche von Mitarbeitern im Urlaub werden erkannt und sofortige Alarme ausgelöst, um potenzielle Sicherheitsverletzungen zu verhindern.

Gestohlene IDs und Passwörter stellen ein weiteres Risiko dar, da sie dem Besitzer ungehinderten Zugang zum System ermöglichen, um Informationen zu stehlen oder Bedrohungen einzuführen. Fortgeschrittene Überwachungssysteme erkennen solche Bedrohungen durch kontinuierliche Analyse des Benutzerverhaltens und warnen vor atypischen Aktivitäten wie Anmeldungen von ungewöhnlichen Orten oder zu ungewöhnlichen Zeiten oder anderen abweichenden Verhaltensmustern.

KI-gestützte Audit-Trails zeichnen alle Datenzugriffe detailliert auf und ermöglichen eine schnelle Reaktion auf verdächtige Aktivitäten. Die Überwachung der Nutzung sensibler Daten und der Schutz der Cybersicherheitsinfrastruktur bieten ein enormes Maß an proaktiver und reaktiver Datensicherheit, selbst gegen die raffiniertesten Cyberkriminellen. Verdächtige Aktivitäten können sofort korrigiert werden, um die Ausbeutung sensibler Daten und die beschleunigte Infiltration der Cybersicherheitsinfrastruktur zu verhindern.

Herkömmliche Systeme haben oft Schwierigkeiten, große Datenmengen zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen. Hier kommen die Stärken von KI und ML zum Tragen, die präzisere Entscheidungen treffen und komplexe Fälle bearbeiten können. Regelbasierte KI nutzt Wenn-Dann-Regeln, um Entscheidungen zu treffen, während ML dynamischere und komplexere Bedrohungen erkennt.

Die Kombination von IAM-Technologien mit KI und ML verbessert die Überwachung und Kontrolle des Zugriffs. Diese Systeme erkennen verdächtiges Verhalten frühzeitig und tragen so dazu bei, Datenschutzverletzungen und Cybersicherheitsvorfälle zu minimieren und sensible Unternehmensdaten besser zu schützen.

Awareness-Kampagnen runden das Cybersicherheitskonzept ab

Der Einsatz wirksamer Lösungen für digitale Identitäten, die dazu beitragen, Sicherheitslücken durch unbefugten Zugriff zu schließen, ist entscheidend, um sich gegen die wachsende Zahl von Bedrohungen zu schützen. Darüber hinaus ist die Entwicklung und Umsetzung proaktiver Aufklärungsinitiativen von großer Bedeutung. Diese Initiativen zielen darauf ab, das Risikobewusstsein der Mitarbeiter zu erhöhen. Generative KI, die Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos erstellen kann, birgt das Risiko, dass Mitarbeiter versehentlich sensible Informationen preisgeben oder auf gefälschte Inhalte hereinfallen. Gezielte Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme helfen Mitarbeitern, die Gefahren solcher Technologien besser zu verstehen und verdächtige Aktivitäten zu erkennen, um die Sicherheit der Unternehmensdaten zu gewährleisten.

Unternehmen haben Schutz gegen KI-gestützte Angriffe in der Hand

Der zunehmende Einsatz von generativer KI durch Cyberkriminelle bedeutet, dass Unternehmen ihre Cybersicherheitsstrategien ständig aktualisieren müssen. Der Einsatz von KI-basierten Sicherheitslösungen kann ihnen helfen, dieses wachsende Risiko zu mindern. Lösungen für das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Daten und Ressourcen zugreifen können, und helfen dabei, Sicherheitslücken zu schließen, die durch unbefugten Zugriff entstehen.

Der Einsatz von IAM in Verbindung mit fortschrittlichen KI- und ML-Technologien ermöglicht die Erkennung von Anomalien im Nutzerverhalten, die Überwachung von unbefugtem Zugriff und die Echtzeit-Prävention von Bedrohungen. Proaktive Bildungsinitiativen sind ebenfalls entscheidend. Es ist wichtig, dass die Mitarbeiter sowohl die Chancen als auch die Risiken der generativen KI verstehen. Gezielte Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme können ihnen helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Informationen sicher zu verwalten, um unbeabsichtigte Datenlecks zu vermeiden.

Letztlich bilden technologischer Fortschritt und erhöhte Wachsamkeit eine starke Verteidigungslinie. Unternehmen, die sich auf technologische Sicherheitslösungen und gut informierte Mitarbeiter verlassen, sind besser auf die modernen Herausforderungen der Cybersicherheit vorbereitet und können ihre sensiblen Daten wirksam schützen.

*Der Autor Ingo Buck ist Geschäftsführer der Imprivata OGiTiX GmbH.