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Wie KI die Zero-Trust-Implementierung unterstützen kann
Die Einführung von ZTNA zur sicheren Anbindung kann sich für IT-Teams beliebig komplex gestalten. Hier kann KI fehleranfällige, sich wiederholende Aufgaben übernehmen.
In der komplexen Welt der IT-Sicherheit stehen Netzwerk- und Sicherheitsteams täglich vor der Herausforderung, ihre Infrastrukturen vor einer Flut an Bedrohungen zu schützen. Gleichzeitig treiben sie die digitale Transformation voran und ermöglichen flexible Arbeitsmodelle. Während Konzepte wie Zero Trust Network Access (ZTNA) als Goldstandard gelten, bleibt ihre umfassende Implementierung in der Praxis oft eine gewaltige Aufgabe. ZTNA verspricht, die traditionelle, Perimeter-basierte Sicherheit abzulösen, indem es den Zugriff auf Anwendungen nicht mehr auf den Standort, sondern auf die Identität und den Kontext der User, Daten und Geräte stützt. Doch der Weg dorthin ist gesäumt von komplexen Richtliniendesigns, unübersichtlichen Konfigurationen und Bedenken, dass die Einführung zu einer administrativen Belastung wird.
Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel – nicht als abstrakte Technologie, sondern als praktischer, intelligenter Assistent, der die Effizienzvorteile in den Mittelpunkt rückt und repetitive, fehleranfällige Aufgaben der Mitarbeiter übernehmen kann.
KI als Katalysator für ZTNA-Einführungen
Viele Unternehmen zögern, ZTNA vollständig zu implementieren, weil das manuelle Erstellen und Verwalten tausender granularer Zugriffsregeln extrem komplex erscheinen. Eine zu lockere Richtlinie kann neue Risiken schaffen, während eine zu strenge die Produktivität behindert. KI-gestützte Sicherheitslösungen adressieren genau dieses Dilemma. Ein intelligenter KI-Assistent kann den Prozess der Anwendungserkennung und -verwaltung grundlegend verändern. So müssen Administratoren nicht mehr jede neue Anwendung manuell konfigurieren, denn die KI kann automatisch granulare Vorschläge für Zugriffsregeln erstellen.
Das System lernt aus bestehenden Richtlinien sowie dem User-Verhalten und empfiehlt Bestimmungen, die präzise auf die Anforderungen der jeweiligen App zugeschnitten sind. Dies optimiert nicht nur die Konfiguration, sondern reduziert auch menschliche Fehler und spart viel Zeit, die ansonsten für die Verwaltung aufgewendet wird. Was früher ein kompliziertes und fehleranfälliges Richtliniendesign war, wird so zu einem automatisierten, intelligenten Prozess.
Mehr Effizienz und weniger Komplexität
Die Integration von KI in die Netzwerksicherheit transformiert die Arbeitsweise der IT-Teams von einer reaktiven zu einer proaktiven Rolle.
- Automatisierte Arbeitsabläufe: KI-gestützte Systeme können wiederkehrende Aufgaben automatisieren. So dauert die manuelle Analyse von Client-Versionen in einem großen Unternehmen oftmals mehrere Tage. Ein KI-Assistent kann non-konforme Clients sofort identifizieren und Teams dabei unterstützen, die notwendigen Updates zu planen. Ebenso werden bei einem Sicherheitsvorfall die Untersuchung und die Erstellung von Zusammenfassungen beschleunigt. Dies ermöglicht Netzwerkteams eine viel schnellere Reaktion.
- Intelligente Daten- und Bedrohungsanalyse: Die Menge an Sicherheitsdaten ist heute so enorm, dass es für Mitarbeiter unmöglich ist, alle Warnungen unmittelbar zu verarbeiten. KI-Modelle können diese Datenflut quasi in Echtzeit analysieren, Muster in scheinbar unzusammenhängenden Ereignissen erkennen und Risiken unmittelbar bewerten. Ein Beispiel ist die Insider-Risikoanalyse, bei der die KI Verhaltensmuster erkennt, die auf ein erhöhtes Risiko hindeuten, und die Sicherheitsadministratoren bei der Priorisierung der Untersuchung unterstützt. So können Teams ihre begrenzten Ressourcen auf die kritischsten Bedrohungen konzentrieren.
- Kontextbasierte Entscheidungsfindung: Traditionelle Sicherheitslösungen treffen binäre Entscheidungen (Blockieren oder Zulassen). KI-gestützte Systeme können dagegen den Kontext berücksichtigen – das Gerät, den Standort, die Identität und sogar die Art der Daten –, um adaptivere und kontextbewusstere Richtlinien zu erstellen. Sie verstehen, wie sensible Daten in KI-Modelle eingespeist werden, und können kontextbasierte Entscheidungen über die Anwendungsauswahl und die Festlegung von Richtlinien treffen. Dies ermöglicht einen sicheren und zugleich produktiven Einsatz von neuen Technologien, wie etwa Large Language Models (LLMs) in Unternehmen.
„KI wird nicht die menschlichen Experten ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten erweitern und ihnen entsprechende Tools an die Hand geben, mit denen sie eine sichere, agile und zukunftsfähige Infrastruktur schaffen und den ständigen Wandel in der modernen Arbeitswelt meistern.“
Mathias Widler, Netskope
Die Herausforderung der Schatten-KI meistern
Die schnelle Einführung von KI-Anwendungen erfolgt oft ohne formale Genehmigung der IT-Abteilung. Die sogenannte Schatten-KI stellt für Unternehmen heute eine der größten Herausforderungen dar. Mitarbeiter nutzen diese Apps, um ihre Arbeit effizienter zu gestalten, setzen sich aber unwissentlich den Risiken des Datenverlusts und der Kompromittierung aus. Ein intelligenter Assistent kann nicht nur den Zugriff auf bekannte Anwendungen verwalten, sondern auch in der Lage sein, die Risiken, die durch die Einführung neuer KI-Anwendungen entstehen, zu bewerten. Indem er Einblicke in die Daten bietet, die in diese Modelle eingespeist werden, ermöglicht er IT-Teams, Richtlinien zu definieren, die den produktiven Einsatz von KI-Tools fördern, während sensible Daten gleichzeitig geschützt bleiben. Dies schafft eine agile und zuverlässige Sicherheitsumgebung, die den Anforderungen der modernen Arbeitswelt gerecht wird.
KI macht den Unterschied
Die Ära der intelligenten Cybersicherheit hat begonnen. Um die Hürden der ZTNA-Implementierung zu überwinden und Netzwerken ein neues Maß an Effizienz und Schutz zu verleihen, ist die Integration von KI in die Sicherheitslandschaft entscheidend. Dabei agiert die KI als unsichtbarer Assistent, der die Komplexität reduziert, die Verwaltung vereinfacht und Sicherheitsentscheidungen automatisiert. Für IT-Verantwortliche bedeutet dies eine grundlegende Verschiebung. Anstatt sich in manueller Konfiguration zu verlieren, können sie sich auf strategische Aufgaben konzentrieren. KI wird nicht die menschlichen Experten ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten erweitern und ihnen entsprechende Tools an die Hand geben, mit denen sie eine sichere, agile und zukunftsfähige Infrastruktur schaffen und den ständigen Wandel in der modernen Arbeitswelt meistern. Die Zukunft der Netzwerksicherheit liegt in intelligenten Plattformen, die mitdenken und es dem IT-Team ermöglichen, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich zählt: die Sicherheit der Daten.
Über den Autor:
Mathias Widler ist Vice President Central & Eastern Europe bei Netskope. Er leitet die Vertriebs- und Außendienst Teams in den schnell expandierenden Märkten. Widler verfügt über umfangreiche Erfahrungen im Sicherheits- und Netzwerkvertrieb. Bevor er zu Netskope wechselte, war Widler unter anderem erfolgreich bei Zscaler und Palo Alto Networks tätig.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
