KI und die Einsatzbereiche in der IT-Sicherheit

1. Bedrohungserkennung und -prävention

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, große Mengen an Netzwerkverkehr, Benutzerverhalten und Systemaktivitäten in Echtzeit zu analysieren. Auf dieser Grundlage können potenzielle Bedrohungen präziser und früher identifiziert werden. Mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen erkennen KI-Systeme Anomalien und Muster, die auf böswillige Aktivitäten hindeuten. Dabei können sie nicht nur Frühwarnungen geben, sondern auch automatische Reaktionen anstoßen, um Cyberangriffe abzuwehren.

Wichtigste Funktionen:

• Echtzeitüberwachung
• Erkennung von Anomalien
• Algorithmen für maschinelles Lernen
• Automatisierte Reaktion auf Bedrohungen

Vorteile:

• Verbesserte Genauigkeit bei der Erkennung von Bedrohungen
• Weniger Fehlalarme
• Schnellere Reaktion auf Vorfälle
• Verbesserter Schutz vor komplexen Bedrohungen

Herkömmliche Methoden zur Erkennung von Bedrohungen sind wirksam bei der Identifizierung bekannter Bedrohungen anhand vordefinierter Signaturen und Regeln. KI verbessert diese Methoden, indem sie kontinuierlich aus neuen Daten lernt und so die Erkennung neuer Bedrohungen und komplexer Angriffe ermöglicht. Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung ermöglichen eine schnellere Identifizierung potenzieller Bedrohungen, während automatisierte Reaktionen die Zeit bis zur Abwehr von Angriffen verkürzen und so die Sicherheitslage insgesamt verbessern.

2. Schnellere Reaktion auf Vorfälle

KI-gestützte Tools verknüpfen unterschiedliche Datenpunkte miteinander, erstellen einen detaillierten Kontext zu Vorfällen, automatisieren Routineaufgaben und reduzieren den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Behebung von Sicherheitsvorfällen. Diese Lösungen isolieren betroffene Systeme, blockieren bösartigen Datenverkehr und liefern umfassende Informationen in Echtzeit, sodass Sicherheitsteams schnell fundierte Entscheidungen treffen können.

Wichtigste Funktionen:

• Erkennung von Kontext und Korrelationen
• Automatisierte Workflows
• Umfassende Analyse von Vorfällen

Vorteile:

• Schnellere Behebung von Vorfällen
• Geringerer manueller Arbeitsaufwand
• Verbesserte Entscheidungsfindung
• Höhere betriebliche Effizienz

Die traditionelle Vorfallreaktion stützt sich stark auf manuelle Prozesse, die zwar gründlich sind, aber sehr zeitaufwendig sein können. KI verbessert diese Prozesse, indem sie durch Datenkorrelation und -analyse einen detaillierten Kontext aufbaut und so schnelle und konsistente Reaktionen gewährleistet. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben ermöglicht KI den Sicherheitsteams, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren. Auf diese Weise wird nicht nur die Arbeitsbelastung der Security-Teams reduziert, sondern auch die Behebung von Vorfällen beschleunigt. So wird die Cyberresilienz auch gegenüber zukünftigen Bedrohungen nachhaltig verbessert.

3. User Entity Behavior Analytics (UEBA)

Die Analyse des Verhaltens von Nutzern, Geräten und anderen Entitäten auf Basis künstlicher Intelligenz ist ein wichtiger Bestandteil moderner Cybersicherheitsstrategien. KI-gesteuerte UEBA-Systeme überwachen und analysieren Benutzeraktivitäten, um so normales Verhalten zu erkennen. Durch kontinuierliches Lernen aus diesen Mustern kann die KI Abweichungen erkennen, die auf Insider-Bedrohungen, kompromittierte Konten oder andere Sicherheitsprobleme hinweisen können.

Wichtigste Funktionen:

• Baselines für das „normale Verhalten“
• Erkennung von Anomalien
• Echtzeitüberwachung
• Identifizierung von Insider-Bedrohungen

Vorteile:

• Früherkennung von Insider-Bedrohungen
• Verbesserte Account-Sicherheit
• Tiefere Transparenz der Benutzeraktivitäten
• Geringeres Risiko von Datenverletzungen

Herkömmliche UEBA-Methoden überwachen Benutzeraktivitäten mithilfe statischer Regeln und Schwellenwerte effektiv. KI lernt kontinuierlich aus dem Benutzerverhalten, passt sich neuen Mustern an und erkennt Anomalien genauer. Dieser dynamische Ansatz ermöglicht eine effektivere Erkennung von Insider-Bedrohungen und kompromittierten Konten, bietet Echtzeiteinblicke und reduziert das Risiko von Datenverletzungen. Gleichzeitig wird dabei die Compliance mit Sicherheitsrichtlinien gewährleistet.

4. Malware-Erkennung und -Analyse

Künstliche Intelligenz hat die Malware-Abwehr revolutioniert: KI-gesteuerte Systeme nutzen Modelle des maschinellen Lernens, um Dateien, Netzwerkverkehr und Systemverhalten auf Muster zu analysieren, die auf Malware hinweisen. Im Gegensatz zu herkömmlichen signaturbasierten Ansätzen kann KI bisher unbekannte Malware erkennen, indem sie bösartige Verhaltensweisen und Merkmale identifiziert.

Wichtigste Funktionen:

• Modelle für maschinelles Lernen
• Mustererkennung
• Verhaltensanalyse
• Automatisierte Malware-Analyse

Vorteile:

• Erkennung von Zero-Day-Bedrohungen
• Schnellere Identifizierung von Malware
• Umfassende Bedrohungsanalyse
• Verbesserter Schutz vor komplexer Malware

Klassische Methoden zur Erkennung von Malware sind gut darin, bereits bekannte Schädlinge mithilfe von signaturbasierten Techniken zu identifizieren. KI verbessert diese Methoden, indem sie Verhaltensanalysen und Mustererkennung nutzt, um bösartige Aktivitäten, einschließlich Zero-Day-Bedrohungen, zu erkennen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht eine schnellere Identifizierung und Bekämpfung von Malware. Ferner bietet er eine umfassende Bedrohungsanalyse sowie einen verbesserten Schutz vor komplexen Angriffen.

„Während KI in vielen Bereichen oft mehr Marketingversprechen als echter Mehrwert ist, zeigt sich in der Cybersicherheit ihr tatsächliches Potenzial. Gerade bei der Bedrohungserkennung, der Vorfallreaktion, der Verhaltensanalyse, der Malware-Abwehr und der Datenverlustprävention spielt KI ihre Stärken aus.“

Pantelis Astenburg, Versa Networks

5. Verhinderung von Datenverlusten

Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung von DLP-Strategien (Data Loss Prevention). KI-gesteuerte DLP-Systeme überwachen und analysieren kontinuierlich Datenbewegungen innerhalb des Unternehmens. So können sie unbefugte Datenexfiltration erkennen und verhindern. Durch Machine-Learning-Algorithmen werden Anomalien und Muster erkannt, die auf potenzielle Datenverstöße hinweisen. Dadurch wird sichergestellt, dass sensible Informationen geschützt bleiben.

Wichtigste Funktionen:

• Echtzeit-Datenüberwachung
• Erkennung von Anomalien
• Algorithmen für maschinelles Lernen
• Automatisierte Datensicherheit

Vorteile:

• Proaktive Verhinderung von Datenverletzungen
• Erhöhte Datensicherheit
• Verbesserte Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
• Geringeres Risiko von Datenexfiltration

Herkömmliche DLP-Methoden schützen Daten effektiv mithilfe statischer Regeln und Schlüsselwortabgleichen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Anomalien bei der Datennutzung und -übertragung identifiziert werden. Dieser dynamischere und genauere Ansatz für den Datenschutz ermöglicht eine Echtzeitüberwachung und automatisierte Reaktionen auf potenzielle Datenverstöße. So wird die Datensicherheit nachhaltig verbessert und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen gewährleistet.

Während KI in vielen Bereichen oft mehr Marketingversprechen als echter Mehrwert ist, zeigt sich in der Cybersicherheit ihr tatsächliches Potenzial. Gerade bei der Bedrohungserkennung, der Vorfallreaktion, der Verhaltensanalyse, der Malware-Abwehr und der Datenverlustprävention spielt KI ihre Stärken aus: Sie erkennt Anomalien in Echtzeit, korreliert komplexe Datenmuster und reagiert automatisiert – Aufgaben, die für Menschen schlicht zu umfangreich und zeitkritisch sind. Hier ist KI kein Hype, sondern ein messbarer Gewinn an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz. Unternehmen sollten sich auf diese konkreten Anwendungsfälle konzentrieren, statt KI wahllos in allen Bereichen einzusetzen. Denn nur dort, wo sie echte Probleme löst, wird aus der Technologie ein strategischer Vorteil.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.