KI in der Cybersicherheit revolutioniert die digitale Verteidigung

KI in der Cybersicherheit revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen sich gegen digitale Bedrohungen schützen. Kaum vergeht eine Minute, ohne dass neue Berichte über die faszinierenden Möglichkeiten von KI-Anwendungen erscheinen. Gleichzeitig wird die Euphorie gedämpft durch teils düstere Szenarien darüber, welche Gefahren der Künstlichen Intelligenz (KI) innewohnen. In diesem Artikel schlagen wir die Brücke zwischen beiden Perspektiven und zeigen Möglichkeiten, die Cybersicherheit durch KI zu erhöhen, Angriffe schneller und zuverlässiger zu erkennen und so die digitale Verteidigung zu transformieren.

Einsatzbereiche von KI in der Cybersicherheit

Da Bedrohungen immer komplexer werden und schwieriger zu erkennen sind, kann KI dazu beitragen, Sicherheitsstrategien effizienter und robuster zu gestalten. Hier werden Ansätze vorgestellt, wie KI die Cybersicherheit steigern kann – und es gibt bereits Systeme am Markt, die diese Ansätze implementieren:

Automatisierte Bedrohungserkennung durch KI-basierte Systeme

Die zentrale Stärke von KI ist, große Mengen an Daten zu analysieren, Muster darin zu erkennen und Entscheidungen abzuleiten. Wie können wir uns das in der Cybersicherheit zunutze machen? Moderne Abwehrsysteme werden über einige Wochen oder Monate mit dem (regulären) Netzwerkverkehr trainiert. Anschließend sind sie in der Lage, anormalen Netzwerkverkehr, ungewöhnliche Benutzeraktivitäten oder verdächtige Verhaltensmuster zu identifizieren und können so potenzielle Angriffe bereits im Frühstadium abwehren.

Cybersicherheit - Verschlüsselung von E-Mails

KI-basierte Erkennung und Bekämpfung von Phishing

Phishing ist wohl die häufigste Angriffsart und nach wie vor ist der Mensch die am meisten ausgenutzte „Sicherheitslücke“ (siehe Blogartikel Security Awareness). KI kann helfen, diese Angriffe effektiver zu bekämpfen. Durch die Analyse von E-Mails, Websites und des Benutzerverhaltens kann KI automatisch bösartige Inhalte erkennen. KI-gestützte Systeme können zum Beispiel Phishing-E-Mails anhand von Schlüsselmerkmalen wie Sprachmustern, verdächtigen URLs oder Anomalien in der Struktur von Nachrichten erkennen, bevor sie die Nutzer erreichen.

Schnelle Incident Response (IR)

Im Fall eines Cyberangriffs kann Künstliche Intelligenz die Incident-Response-Teams unterstützen, indem sie schnell Informationen über den Angriff bereitstellt und Empfehlungen für die nächsten Schritte gibt. Bei einem Sicherheitsvorfall kann eine KI-basierte Lösung den Ursprung des Angriffs analysieren, Muster erkennen, verfügbare Informationen sammeln und gleichzeitig automatisch Gegenmaßnahmen ergreifen, wie das Blockieren von IP-Adressen oder das Isolieren kompromittierter Systeme. Dies reduziert die Zeit, die notwendig ist, um auf Bedrohungen zu reagieren, und minimiert den potenziellen Schaden.

Predictive Analytics und Deep Learning in der Cyberabwehr

Die obigen Beispiele befassen sich mit der Erkennung von Angriffen und der Reaktion darauf. KI ermöglicht es jedoch auch, Bedrohungen vorherzusagen, bevor sie auftreten. Durch die Analyse historischer Daten, Bedrohungsmuster und Trends kann KI potenzielle Angriffsflächen identifizieren und helfen, zukünftige Angriffe zu verhindern. Prädiktive Analyse-Tools können Vorschläge für Sicherheitseinstellungen geben (oder diese selbst vornehmen), die den Erfolg solcher Angriffe verhindern.

KI-basierte Cybersecurity Threat Intelligence (CTI)

KI-basierte Sicherheitssysteme können Informationen über globale Bedrohungen automatisch sammeln, analysieren und verarbeiten, um Bedrohungen für ein Unternehmen zu identifizieren. Dies geschieht durch die kontinuierliche Auswertung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Dark Web-Foren, Hacker-Communities oder öffentlich zugänglichen Datenbanken. Security-Systeme können daraus beispielsweise Berichte zur Sicherheitslage verfassen, die sie regelmäßig an die verantwortlichen Personen eines Unternehmens versenden.

Fazit zur KI-gestützten Cybersicherheit

Die Integration von KI in der Cybersicherheit ist nicht nur ein zukunftsweisender Trend, sondern bereits heute eine unverzichtbare Strategie zur Stärkung der digitalen Verteidigung. KI verbessert die Cybersicherheit schon heute erheblich, indem sie Bedrohungen schneller erkennt, auf sie reagiert und sogar proaktiv Sicherheitslücken schließt. Insbesondere bei der Erkennung von Anomalien, der Automatisierung von Reaktionsmaßnahmen und der Analyse großer Datenmengen übertrifft KI herkömmliche Sicherheitslösungen. Gleichzeitig ist es wichtig, dass KI in Sicherheitslösungen sorgfältig implementiert und kontinuierlich überwacht wird, um sicherzustellen, dass sie robust gegen mögliche Manipulationen ist.

Und ibo?

Nein, wir bieten kein solches Sicherheitspaket als Produkt an. Aber natürlich beschäftigen wir uns selbst mit KI in der Cybersicherheit um unsere Software und Cloud sicher für unsere Kunden zu machen. Und eine Sicherheitsstrategie beginnt ja auch schon bei der Auswahl der geeigneten Software: Vielleicht sind Sie Revisor oder Revisorin und befassen sich mit Prüfungen im Rahmen der Cybersicherheit? Oder Sie planen ein neues Sicherheitsprodukt einzusetzen und sind in der Auswahlphase? Dann schauen Sie sich doch das Revisions-Paket ibo QSR oder unser Produkt zur Maßnahmenverfolgung ibo Audit einmal an.
Lesen Sie auch meinen Artikel zur Rolle der Softwarenutzer:innen in der Cybersecurity .

Setzen Sie bereits KI-gestütze Abwehrsysteme im Unternehmen ein? Schreiben Sie gerne einen Kommentar!

Lesen Sie mehr über den Einfluß von Sicherheit auf Organisation, Kultur und Technik auf der Themenseite.

Dr. Hans-Georg Stambke
Geschäftsführer ibo Software GmbH

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