Gerade in jüngster Zeit haben automatisierte Phishing-Angriffe stark zugenommen. Dank künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Big Data sind die Inhalte deutlich überzeugender und die Angriffsmethodik überaus präzise. [...]
Disruptive Technologien wie künstliche Intelligenz sorgen (im Idealfall) dafür, dass unsere Geräte und Anwendungen uns besser verstehen. Ein iPhoneX beispielsweise verwendet Methoden der künstlichen Intelligenz, um Gesichter automatisch zu erkennen. Dieses Feature schafft jedoch gleichzeitig ein komplexes Puzzle, bei dem die Wahrscheinlichkeit groß ist, dass sensible Daten in falsche Hände geraten. Heutzutage verwenden Hacker dieselben KI-basierenden Technologien, um intelligente Malware zu entwickeln – Malware, die ein ganz bestimmtes Ziel aus Millionen von Usern exakt lokalisieren kann.
Neue Spielregeln für IT-Sicherheit
Mit jedem Jahr werden Angriffe personalisierter, und ihre Erfolgswahrscheinlichkeit steigt. Hacker haben sogar damit begonnen, KI zu nutzen, um polymorphe Malware schneller zu machen. Sie ändert ständig ihren Code und lässt sich nicht mehr erkennen. Dank fortschrittlicher Taktiken umgehen Hacker Maßnahmen wie Gesichtserkennung und Spam-Filter, führen falsche Sprachbefehle aus und umgehen die Anomalienaufdeckung.
Die mithilfe von KI gewonnenen Informationen lassen sich aber genauso zum Schutz der Infrastruktur verwenden. Was KI-basierende Cybersicherheit einzigartig macht, ist ihre Anpassungsfähigkeit. Intelligente Cybersicherheit muss nicht bestimmten Regeln folgen. Vielmehr beobachtet sie das Auftreten von Mustern und kann daraus lernen. Außerdem kann man KI-basierende Funktionen auch direkt in übliche Sicherheitslösungen integrieren – wie Spam-Filter, Netzwerk-Intrusion- und Betrugserkennung, Multi-Faktor-Authentifizierung und Incident Response. KI hat die Spielregeln innerhalb der Cybersicherheit verändert. In einigen spezifischen Bereichen ist künstliche Intelligenz besonders hilfreich:
Maschinelles Lernen: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) sind zwei unterschiedliche Welten. Tatsächlich kann man maschinelles Lernen als Teilmenge der KI betrachten, die hauptsächlich genutzt wird, um die Intelligenz zu verbessern. Innerhalb der Cybersicherheit füllt maschinelles Lernen automatisch eine Kompetenzlücke. Wird im Netzwerk eine Schadsoftware erkannt, wird ein automatischer Incident Response gesendet. Darüber hinaus sind bestimmte KI-Bots in der Lage, den Zugriff auf Websites vollständig zu blockieren. KI verbessert die Sicherheit eines Unternehmens aber auch die von Individuen im Internet.
Datenanalyse: Daten sind der Schlüssel zu einer erfolgreichen Cyberumgebung. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Daten zu identifizieren, die das beste Ergebnis erzielen. Die erhobenen Informationen erlauben ein umfassenderes Verständnis einer Cyberbedrohung und damit zur proaktiven Abwehr von Bedrohungen.
Technische Ansätze und menschliches Denken
Der wirkungsvollste Sicherheitsansatz kombiniert die Leistungsfähigkeit von KI mit menschlichen Interventionen. Ein gutes Beispiel dafür ist maschinelles Lernen. Künstliche Intelligenz hilft dabei, komplexe automatische Prozesse zum Erkennen von Angriffen und eine angemessene Reaktion zu analysieren. Die ultimative Herausforderung besteht jedoch darin, messbare Ergebnisse mit Methoden zu erzielen, mit denen Angriffe antizipiert und erkannt sowie später analysiert und verhindert werden können. Ansätze wie maschinelles Lernen automatisieren einen Großteil der anfallenden Aufgaben. Sicherheitsexperten können ihre Aufmerksamkeit auf andere Bereiche konzentrieren und einen proaktiven und zuverlässigen Cyber-Responseplan auf der Basis von Daten erstellen.
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