Künstliche Intelligenz (KI) in der Cybersicherheit

Künstliche Intelligenz (KI) begegnet uns mittlerweile täglich, ob im Privatleben oder im Beruf. Die Einsatzmöglichkeiten in den unterschiedlichen Bereichen im Unternehmen sind dabei sehr vielfältig. In der Cybersicherheit kann KI Unternehmen effektiv dabei unterstützen, sich besser vor immer komplexer werdenden Cyberangriffen zu schützen.  

Die KI-Unterstützung ist dabei mehr als willkommen, denn laut einer aktuellen Bitkom-Studie unter 1000 deutschen Unternehmen aus verschiedenen Branchen sind mittlerweile 8 von 10 Unternehmen von Datendiebstahl, Spionage oder Sabotage betroffen. Da sich die Bedrohungslage weiterhin zuspitzt, ist es deshalb empfehlenswert, die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Cybersicherheit zu verstehen und zu nutzen.  

In diesem Blogartikel erfahren Sie, inwiefern Unternehmen Ihre Cybersicherheit mit KI-Unterstützung erhöhen können, um sich besser vor Angriffen aus dem Netz zu schützen.

• Vorteile von KI in der Cybersicherheit 
• Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Cybersicherheit 
• Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit 
• Best Practices für die Implementierung von KI-Sicherheitslösungen 
• KI-Einsatz in der Cybersicherheit: Wie geht es weiter? 
• Fazit
  
  

Vorteile von KI in der Cybersicherheit

Der Einsatz von KI eröffnet unendlich viele Möglichkeiten, um Prozesse effizienter zu gestalten und mehr Zeit zu gewinnen für komplexe Aufgaben, die einen menschlichen Verstand erfordern.  

Die Vorteile von KI und maschinellem Lernen in der Cybersicherheit sind insbesondere in den Bereichen Schnelligkeit und Automatisierung sichtbar.  

Wir haben die wichtigsten Vorteile für Sie zusammengestellt: 

Bessere Bedrohungserkennung: KI-Algorithmen können für die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit eingesetzt werden. Sie sind in der Lage, auffällige Muster zu erkennen, die auf potenzielle Risiken und Bedrohungen hinweisen. Hierdurch können Angriffe viel früher erkannt werden als durch menschliche Analysten und eine Reaktion auf Angriffe ist somit wesentlich schneller möglich. 

Mehr Zeit für komplexe Aufgaben: Der Einsatz von KI ermöglicht die Automatisierung von zeitintensiven Routine-Aufgaben in der Cybersicherheit. So können beispielsweise das Scannen von Netzwerken auf Schwachstellen oder die Analyse von Logdateien automatisiert werden. Analysten und Sicherheitsexperten haben somit mehr Zeit, um sich auf komplexe Aufgaben zu konzentrieren, die nicht von einer KI übernommen werden können. 

Lern- und Anpassungsfähigkeit: Da KI-Systeme lernen und sich an neue Bedrohungen anpassen können, werden ihre Modelle kontinuierlich verbessert. Somit sind sie in der Lage, Unternehmen auch vor unbekannten Angriffsvektoren zu schützen. 

Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung relevanter Informationen und Handlungsempfehlungen durch die KI, können Entscheidungen schneller und besser informiert getroffen werden.

Was bedeutet das also für Sie als Unternehmen?

• Sie können sich besser vor Cyber-Angriffen schützen.  
• Sie können Kosten einsparen durch die Automatisierung von Aufgaben und eine frühzeitige Bedrohungserkennung.  
• Sie können Compliance-Regelungen einhalten, insbesondere im Hinblick auf gesetzliche Vorgaben, z. B. durch NIS-2. 
  
  

Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Cybersicherheit

Die Nutzung von KI in der Cybersicherheit ist vielversprechend, muss jedoch auch differenziert betrachtet werden. Der KI-Einsatz erfordert einige Vorbereitungen und kann mit verschieden Herausforderungen einhergehen. Wir haben einige der größten Herausforderungen für Sie zusammengefasst: 

• Datenqualität: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Die Qualität der genutzten Daten muss deshalb an oberster Stelle stehen. Fehlende oder inkonsistente Daten können insbesondere in der Prävention zu falschen Ergebnissen führen und möglicherweise falsche Panik oder Fehlalarme auslösen. 
• Datenmenge: KI-Modelle benötigen große Datenmengen, um effektiv lernen zu können. Je mehr Daten sie verarbeiten können, desto präziser werden die Ergebnisse und desto besser können verschiedene Szenarien vorbereitet werden. Die Beschaffung und die Aufbereitung dieser Daten können jedoch mitunter sehr zeitaufwändig sein und somit Kosten im Unternehmen verursachen. 

• Black-Box-Problem: Eine Black Box beschreibt ein System, bei dem die inneren Prozesse oder Mechanismen nicht sichtbar oder verständlich sind – trotz klarer Eingaben und Ausgaben. Dies ist auch bei KI-Einsatz der Fall, weswegen tiefe neuronale Netze gerne als Black Boxes bezeichnet werden. Es ist mitunter sehr schwierig, die genauen Gründe für die von der KI getroffenen Entscheidungen zu verstehen. Hierdurch kann die Verlässlichkeit der Ergebnisse beeinträchtigt werden, sodass manche Empfehlungen hinsichtlich der Cybersicherheit möglicherweise von Analysten überprüft werden müssen. 
• Fehlalarme: KI-Systeme sind nicht immer verlässlich und können Fehlalarme erzeugen, die eine erneute Überprüfung der Situation erfordern und somit zu einem zeitlichen Mehraufwand oder Störungen führen können. 

• Kompatibilität: Die Integration von KI-Systemen in bestehende IT-Infrastrukturen sollte nahtlos und ohne Probleme erfolgen, damit die Vorteile des KI-Einsatzes vollumfänglich für Sie im Unternehmen nutzbar sind. 
• Konfigurationsaufwand: Um KI-Modelle an neue Bedrohungen anzupassen, ist oftmals ein erheblicher und ressourcenintensiver Konfigurationsaufwand erforderlich. 
• Kosten: Die Implementierung von KI-Lösungen kann mit hohen Kosten verbunden sein. 
• Sicherheit der KI-Systeme: Auch KI-Systeme können zur Zielscheibe von Angriffen werden. Die gezielte Manipulation von KI-Modellen kann entsprechende Fehlfunktionen herbeiführen. 
• Datenschutz: Der Schutz sensibler Daten sollte an erster Stelle stehen, insbesondere wenn es um die Verarbeitung großer Mengen sensibler Daten geht.  
• Fachkräftemangel: Der Fachkräftemangel ist in der IT-Branche besonders spürbar, wodurch es für Unternehmen immer schwieriger wird, passende Spezialist*innen zu finden, die über die notwendigen Kenntnisse im Bereich KI und Cybersicherheit verfügen. Die Lage wird sich voraussichtlich weiter verschärfen: Laut Bitkom werden bis 2040 in Deutschland 663.000 IT-Fachleute fehlen, sofern keine Gegenmaßnahmen ergriffen werden. 

Um KI erfolgreich in Ihren Maßnahmen zur Verbesserung der Cybersicherheit zu nutzen, sollten Sie somit unbedingt einige Grundüberlegungen treffen und einen Plan für den KI-Einsatz ausarbeiten.  

Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit

Ist die Vorarbeit zum KI-Einsatz einmal geleistet, sind die Einsatzmöglichkeiten in der Cybersicherheit sehr vielfältig. Nachfolgend beleuchten wir einige konkrete Anwendungsfälle für KI in der Cyber Security.  

Endpoint Security: KI-Lösungen können dabei helfen, Anzeichen für eine Kompromittierung oder einen Malware-Befall geschützter Systeme zu finden, indem sie das Benutzerverhalten analysieren und auf Auffälligkeiten hin prüfen. 

Network Security: Außerdem können auffällige Pakete oder Trends im Netzwerkverkehr analysiert werden. Diese können auf verschiedene Arten von Angriffen hinweisen. 

Cloud Security: KI-Lösungen können dabei unterstützen, typische Herausforderungen in der Cloud-Sicherheit zu meistern, indem sie beispielsweise sicherstellen, dass Berechtigungen, Zugriffskontrollen und Sicherheitseinstellungen in der Cloud korrekt konfiguriert sind. 

Betrugserkennung: Durch die Analyse des Nutzerverhaltens im Hinblick auf Anomalien oder boshafte Intentionen kann ein möglicher Betrug festgestellt und verhindert werden. 

Next Generation Firewalls: Im Gegensatz zu traditionellen Firewalls, die hauptsächlich den Netzwerkverkehr basierend auf IP-Adressen, Ports und Protokollen filtern, integrieren Next Generation Firewalls (NGFW) zusätzliche KI-gestützte Sicherheitsfunktionen, um komplexere Bedrohungen zu erkennen und abzuwehren.  

Schutz von IoT-Geräten: IoT-Geräte (Internet of Things) können beliebte Angriffsziele sein. KI kann Cyberbedrohungen für einzelne IoT-Geräte erkennen und gleichzeitig Muster verdächtiger Aktivitäten über mehrere IoT-Geräte hinweg aufdecken. 

XDR und SIEM: XDR- und SIEM-Lösungen beziehen aus verschiedenen Sicherheitsprodukten, Protokolldateien und externen Quellen Informationen. Mittels KI können diese Daten wiederum klar und übersichtlich für Analysten zusammengefasst werden. 

Best Practices für die Implementierung von KI-Sicherheitslösungen 

Um KI effektiv im Bereich der Cybersicherheit nutzen zu können, sollten Sie einige Dinge in der Planung und Umsetzung beachten.  

Wir haben nützliche Best Practices für Sie zusammengestellt, die Ihnen den KI-Einsatz in der Cybersicherheit erleichtern. 


Strategische Überlegungen und Planung 

In der Fülle der KI-Angebote und -Lösungen kann es schwierig sein, die passenden Produkte für das eigene Unternehmen zu finden. Schauen Sie sich die verschiedenen KI-Lösungen deshalb sorgfältig an und überlegen Sie, welche für Ihr Unternehmen sinnvoll sind, welche Sicherheitsherausforderungen Sie haben und ob sich die KI-Lösungen reibungslos in Ihre bestehende Sicherheits-Architektur integrieren lassen. Das Erstellen eines strategischen Plans für die Integration in Ihre bestehenden Systeme ist dabei hilfreich. 

Sicherstellung der Datenqualität und des Datenschutzes 

Ein effektives Datenmanagement ist die Grundlage für gute KI-basierte Erkenntnisse und Entscheidungen. Entsprechende Verfahren für die Datenbereinigung sind deshalb unbedingt in der Planung zu beachten, genauso wie der einzuhaltende Datenschutz.  

Ganzheitliche Datenbetrachtung durch die Integration von Security Tools 

Moderne XDR-Lösungen (Extended Detection and Response) oder SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management) bieten den Vorteil, dass sie einen Rundum-Überblick durch optimale Datenaggregation geben: Während XDR-Lösungen Daten aus mehreren Sicherheitsbereichen wie Endpunkten, Netzwerken, Servern und Cloud-Umgebungen integrieren, sammeln SIEM-Lösungen Protokolle und sicherheitsrelevante Ereignisse aus Quellen wie Firewalls, IDS/IPS, Betriebssystemen und Anwendungen.  

Somit verfügen Sie über eine umfassende Sicht auf das gesamte Bedrohungsumfeld anstatt einer voneinander getrennten Datenbetrachtung durch einzelne Werkzeuge. Sie profitieren somit von einer optimierten Erkennung komplexer und koordinierter Angriffe im Unternehmen.  


Ethische Überlegungen und Richtlinien für generative KI 

Beim Einsatz von KI-Technologien ist die Berücksichtigung ethischer Aspekte unerlässlich. Sie sollten klare Verantwortlichkeiten für die Nutzung von KI innerhalb ihrer Organisation festlegen. Zudem muss sichergestellt werden, dass KI auf faire und gerechte Weise angewendet wird, etwa um Diskriminierung und Vorurteile zu vermeiden. 

Legen Sie außerdem Unternehmensrichtlinien für die Nutzung generativer KI fest, damit Mitarbeitende und Partner die Tools sicher und zielführend nutzen. Beispielsweise sollte darin verankert sein, dass keinerlei vertrauliche Daten in KI-Tools eingegeben werden. 

Wichtig: Regelmäßige Tests der Systeme nach der Implementierung helfen Ihnen dabei, mögliche Probleme bei der Generierung neuer Daten zu erkennen. 

KI-Einsatz in der Cybersicherheit: Wie geht es weiter?

Der Rolle der KI in der Cybersicherheit wird in Zukunft voraussichtlich noch wichtiger werden, denn sie wird immer präziser und verlässlicher bei der Erkennung von Cyberbedrohungen. 

So können künftig vermehrt Routineaufgaben in der Cybersicherheit automatisiert werden, da KI die Sicherheitsexperten und Analysten immer stärker dabei unterstützt, auf Cyberangriffe zu reagieren und sie abzuwehren. Die Mitarbeitenden können sich dann auf komplexere und strategischere Aufgaben konzentrieren, z. B. auf die proaktive Bedrohungssuche (Threat Hunting) oder die Reaktion auf Vorfälle sowie deren Analyse. 

Die Schwachstellenbeseitigung wird demnach stark vom KI-Einsatz profitieren und immer mehr Unternehmen werden in Zukunft KI verwenden, um ihre Cybersecurity weiter zu optimieren. 

Doch wo Licht ist, ist auch Schatten: Die Vorzüge der KI werden auch in Zukunft verstärkt von Kriminellen genutzt werden – beispielsweise für automatisierte Angriffe wie Brute-Force-Attacken oder die Entwicklung komplexer Malware, die besonders schwer zu erkennen ist. 

Fazit 

Durch den Einsatz von KI in der Cybersicherheit können Unternehmen nicht nur effizienter auf die sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen reagieren, sondern auch proaktiv gegen komplexe Angriffe vorgehen, denn KI hilft Unternehmen dabei, potentielle Angriffe schneller zu erkennen und darauf zu reagieren. 

Die Threat Intelligence im Unternehmen, also die Betrachtung des Gesamtbildes der Bedrohungsdaten, kann durch den KI-Einsatz bedeutend optimiert werden. Hier ist insbesondere die KI-gestützte Datensammlung und -aufbereitung hilfreich, die bei der Entscheidungsfindung unterstützt. 

Dennoch bringt der Einsatz von KI auch Schwierigkeiten mit sich und erfordert eine sorgfältige Planung. Der Erfolg des KI-Einsatzes hängt stark von einem verantwortungsvollen Einsatz und der engen Zusammenarbeit mit menschlichen Experten ab. 

Wenn Sie sich für ganzheitliche IT-Security interessieren und kompetente Beratung im Bereich Cybersicherheit wünschen, unterstützt Sie netgo gerne mit einem erfahrenen Team aus Sicherheitsexperten und den passenden Lösungen.