IT-Entscheider: Riskanter Hype um KI

IT-Verantwortliche weltweit sind verunsichert, da Technologien wie KI und ML als unfehlbar präsentiert werden. [...]

Hype um KI und Machine Learning kann die Cybersicherheit von Unternehmen gefährden.
Hype um KI und Machine Learning kann die Cybersicherheit von Unternehmen gefährden. (c) Fotolia

Ein Großteil der IT-Entscheidungsträger sehen künstliche Intelligenz (KI) als Allheilmittel bei Schwachstellen der IT-Sicherheit. Zu diesem Schluss kommt eine Studie von ESET. Dieser Trend könnte die Gefahr erhöhen, dass Unternehmen Opfer von Cyberkriminalität werden. Die Mehrheit der Befragten ist der Meinung, dass KI und ML (Machine Learning) ihrer Organisation helfen würden, Bedrohungen schneller zu erkennen und darauf zu reagieren (79 Prozent) und Kompetenzlücken aufgrund von Fachkräftemangel zu beheben (77 Prozent).

»Es ist beunruhigend zu sehen, dass der Hype um KI und ML die Cybersicherheit von Unternehmen gefährden könnte. In der heutigen Geschäftswelt wäre es unklug, sich nur auf eine Technologie zu verlassen, um eine widerstandsfähige Cyberabwehr aufzubauen. Es ist wichtig, dass IT-Entscheidungsträger erkennen, dass ML zweifellos ein wichtiges Instrument im Kampf gegen Cyberkriminalität ist, aber eben nur ein Teil der gesamten Cyber-Sicherheitsstrategie eines Unternehmens sein sollte«, sagt Juraj Malcho, Chief Technology Officer bei ESET.

Für Unternehmen sei es jedoch wichtig, die Grenzen von ML zu verstehen. Zum Beispiel muss auch bei ML immer noch ein Mensch die Erstklassifizierung durchführen, um potenziell bösartige Proben zu untersuchen und vor allem die Anzahl der Fehlalarme zu reduzieren. ML-Algorithmen haben zudem einen engen Fokus und arbeiten mit Regelwerken. Aber Hacker lernen weiter – ein kreativer Cyberkrimineller kann Szenarien einführen, die für ein ML-System komplett neu sind und kann es somit überlisten. Algorithmen können irregeführt werden und Hacker können dies ausnutzen, indem sie bösartigen Code erstellen, den ML fälschlicherweise als gutartiges Objekt klassifiziert.


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