KI im Cyberspace Security: Risiken der KI
Künstliche Intelligenz (KI) verbessert schon seit Jahren die Tools für die Cybersicherheit. So haben Tools für maschinelles Lernen die Netzwerksicherheit, Anti-Malware und Betrugserkennungssoftware leistungsfähiger gemacht, da sie Anomalien viel schneller finden als Menschen. Die KI stellt jedoch auch ein Risiko für die Cybersicherheit dar. Brute-Force-, Denial-of-Service- (DoS-) und Social-Engineering-Angriffe sind nur einige Beispiele für Bedrohungen, die KI nutzen.
Die Risiken der künstlichen Intelligenz für die Cybersicherheit werden voraussichtlich rasch zunehmen, da KI-Tools immer billiger und leichter zugänglich werden. So kann man beispielsweise ChatGPT dazu bringen, bösartigen Code oder einen Brief von Elon Musk mit der Bitte um Spenden zu schreiben,
Sie können auch eine Reihe von Deepfake-Tools verwenden, um mit sehr wenigen Trainingsdaten erstaunlich überzeugende gefälschte Audiospuren oder Videoclips zu erstellen. Es gibt auch wachsende Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, da immer mehr Nutzer sensible Informationen mit der KI teilen möchten.
Lesen Sie diesen ausführlichen Leitfaden, um mehr zu erfahren:
- AI-Definition.
- Risiken der künstlichen Intelligenz.
- KI in der Cybersicherheit.
- KI und Datenschutzrisiken.
Was ist AI: Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehört die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und sich an neue Informationen oder Situationen anzupassen.
Einfach ausgedrückt bedeutet KI, dass man Computern beibringt, wie ein Mensch zu denken und zu lernen. Sie ermöglicht es Maschinen, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, Muster oder Anomalien zu erkennen und auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. KI kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, z. B. in der Bild- und Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Robotik und der Cybersicherheit, um nur einige zu nennen.
Insgesamt zielt die KI darauf ab, die menschliche Intelligenz zu imitieren, um komplexe Probleme zu lösen, Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Bereichen zu verbessern.
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Maschinelles Lernen (ML) ist eine häufig verwendete Teilmenge der KI. ML-Algorithmen und -Techniken ermöglichen es Systemen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.
Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der künstliche, vom menschlichen Gehirn inspirierte Berechnungsmodelle, so genannte neuronale Netze, für fortgeschrittene Aufgaben einsetzt. ChatGPT ist ein Beispiel für KI, die ML verwendet, um von Menschen generierte Aufforderungen zu verstehen und darauf zu reagieren.
Enge KI und allgemeine künstliche Intelligenz
Alle Arten von KI werden als enge KI betrachtet. Ihr Anwendungsbereich ist begrenzt, und sie sind nicht empfindungsfähig. Beispiele für solche KI sind Sprachassistenten, Chatbots, Bilderkennungssysteme, selbstfahrende Fahrzeuge und Wartungsmodelle.
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist ein hypothetisches Konzept, das sich auf eine selbstbewusste KI bezieht, die mit der menschlichen Intelligenz gleichziehen oder sie sogar übertreffen kann. Während einige Experten schätzen, dass AGI noch einige Jahre oder sogar Jahrzehnte entfernt ist, halten andere sie für unmöglich.
Was ist generative KI?
Generative KI bezieht sich auf eine Untergruppe von Techniken der künstlichen Intelligenz, die die Erstellung und Generierung neuer Inhalte wie Bilder, Text, Audio oder sogar Videos beinhalten. Dabei werden Modelle trainiert, um Muster in vorhandenen Daten zu verstehen, und dieses Wissen dann genutzt, um neue, originelle Inhalte zu generieren, die den Trainingsdaten ähneln.
Ein beliebter Ansatz für generative KI ist die Verwendung von generativen adversen Netzen (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen: einem Generatornetz und einem Diskriminatornetz. Das generierende Netz erzeugt neue Inhalte, während das diskriminierende Netz die generierten Inhalte bewertet und von den realen Inhalten unterscheidet. Die beiden Netze arbeiten in einer konkurrierenden Weise, wobei der Generator versucht, Inhalte zu erzeugen, die der Diskriminator nicht von realen Daten unterscheiden kann.
Die generative KI findet in verschiedenen Bereichen Anwendung. Zum Beispiel:
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Bilderzeugung: Mit Hilfe der generativen KI lassen sich realistische Bilder erzeugen, z. B. fotorealistische Gesichter, Landschaften oder sogar völlig neue Objekte, die in der realen Welt nicht existieren.
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Textgenerierung: Generative Modelle können so trainiert werden, dass sie kohärente und kontextbezogene Texte generieren, die für Aufgaben wie Chatbots, die Erstellung von Inhalten oder Sprachübersetzungen verwendet werden können.
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Musik- und Audiogenerierung: Generative KI kann neue Musikkompositionen erstellen oder realistische Klänge und Stimmen erzeugen.
Während generative KI viele positive Anwendungen hat, gibt es auch Bedenken hinsichtlich ihres potenziellen Missbrauchs, z. B. bei der Erstellung gefälschter Inhalte oder Deepfake-Videos, die zur Täuschung oder Manipulation von Menschen verwendet werden können. Ethische Überlegungen und der verantwortungsvolle Einsatz generativer KI sind wichtige Faktoren, um diese Risiken zu bewältigen.
Im Bereich der Cybersicherheit kann die generative KI sowohl ein Werkzeug als auch eine Herausforderung sein. Sie kann zur Generierung realistischer synthetischer Daten verwendet werden, um Modelle zu trainieren und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern. Sie kann aber auch Risiken bergen, wenn sie für böswillige Zwecke eingesetzt wird, z. B. zur Generierung überzeugender Phishing-E-Mails oder Deepfake-Social-Engineering-Angriffe. Dies macht deutlich, wie wichtig es ist, robuste Verteidigungs- und Erkennungsmechanismen zu entwickeln, um potenzielle Bedrohungen zu entschärfen.
Welche Risiken birgt KI für die Cybersicherheit?
Wie jede Technologie kann auch die KI für gute oder bösartige Zwecke eingesetzt werden. Bedrohungsakteure können einige der gleichen KI-Tools, die der Menschheit helfen sollen, für Betrug und andere Cyberverbrechen nutzen.
Lassen Sie uns einige Risiken der KI im Bereich der Cybersicherheit untersuchen:
1: Optimierung von Cyberangriffen
Experten zufolge können Angreifer generative KI und große Sprachmodelle nutzen, um Angriffe mit bisher ungekannter Geschwindigkeit und Komplexität zu skalieren. Sie können generative KI nutzen, um neue Wege zu finden, die Komplexität der Cloud zu untergraben und geopolitische Spannungen für fortschrittliche Angriffe auszunutzen. Sie können auch ihre Ransomware- und Phishing-Angriffstechniken optimieren, indem sie sie mit generativer KI verfeinern.
2: Automatisierte Schadsoftware
Eine KI wie ChatGPT ist hervorragend in der Lage, Zahlen genau zu berechnen. Laut Oded Netzer, Professor an der Columbia Business School, kann ChatGPT bereits "ziemlich gut Code schreiben".
Experten sagen, dass sie in naher Zukunft Softwareentwicklern, Programmierern und Codern helfen oder einen Großteil ihrer Arbeit ersetzen könnte.
Zwar verfügt Software wie ChatGPT über einige Schutzmechanismen, die verhindern, dass Benutzer bösartigen Code erstellen, doch können Experten diese mit cleveren Techniken umgehen und Malware erstellen. Einem Forscher gelang es beispielsweise, ein Schlupfloch zu finden und eine nahezu unentdeckbare komplexe ausführbare Datei zum Datendiebstahl zu erstellen. Die ausführbare Datei hatte die Raffinesse von Malware, die von einem staatlich gesponserten Bedrohungsakteur* erstellt wurde.
Dies könnte nur die Spitze des Eisbergs sein. Künftige KI-gestützte Tools könnten es Entwicklern mit geringen Programmierkenntnissen ermöglichen, automatisierte Malware wie einen fortgeschrittenen bösartigen Bot zu erstellen.Was sind alsobösartige Bots? Ein bösartiger Bot kann Daten stehlen, Netzwerke infizieren und Systeme mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff angreifen.
* https://www.foxnews.com/tech/ai-created-malware-sends-shockwaves-cyber security-world
3: Physische Sicherheit
Da immer mehr Systeme wie autonome Fahrzeuge, Fertigungs- und Baumaschinen und medizinische Systeme KI nutzen, können die Risiken der künstlichen Intelligenz für die physische Sicherheit zunehmen. So könnte beispielsweise ein KI-gestütztes, wirklich selbstfahrendes Auto, das eine Verletzung der Cybersicherheit erleidet, die physische Sicherheit seiner Insassen gefährden. Ebenso könnte der Datensatz für Wartungswerkzeuge auf einer Baustelle von einem Angreifer manipuliert werden, um gefährliche Bedingungen zu schaffen.
AI-Datenschutzrisiken
In einem für den CEO von OpenAI, Sam Altman, peinlichen Fehler sind beiChatGPT Teile des Chatverlaufs anderer Nutzer durchgesickert. Obwohl der Fehler behoben wurde, gibt es aufgrund der riesigen Datenmengen, die KI verarbeitet, weitere mögliche Risiken für die Privatsphäre. So könnte ein Hacker, der in ein KI-System eindringt, auf verschiedene Arten von sensiblen Informationen zugreifen.
Ein KI-System, das für Marketing, Werbung, Profilerstellung oder Überwachung entwickelt wurde, könnte auch die Privatsphäre in einer Weise bedrohen, die sich George Orwell nicht hätte vorstellen können. In einigen Ländern hilft die KI-Profiling-Technologie den Staaten bereits, in die Privatsphäre der Nutzer einzudringen.
KI-Modelle stehlen
Es besteht ein gewisses Risiko des Diebstahls von KI-Modellen durch Netzwerkangriffe, Social-Engineering-Techniken und die Ausnutzung von Schwachstellen durch Bedrohungsakteure wie staatlich geförderte Agenten, Insider-Bedrohungen wie Unternehmensspione und gewöhnliche Computerhacker. Gestohlene Modelle können manipuliert und verändert werden, um Angreifern bei verschiedenen böswilligen Aktivitäten zu helfen, was die Risiken der künstlichen Intelligenz für die Gesellschaft noch erhöht.
Datenmanipulation und Datenvergiftung
KI ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug, kann aber anfällig für Datenmanipulationen sein. Schließlich ist die KI von ihren Trainingsdaten abhängig. Wenn die Daten verändert oder verfälscht werden, kann ein KI-gestütztes Tool unerwartete oder sogar bösartige Ergebnisse liefern.
Theoretisch könnte ein Angreifer einen Trainingsdatensatz mit bösartigen Daten vergiften, um die Ergebnisse des Modells zu verändern. Ein Angreifer könnte auch eine subtilere Form der Manipulation, die sogenannte Bias-Injection, vornehmen. Solche Angriffe können vor allem in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und dem Transportwesen schädlich sein.
Nachahmung
Man muss nicht weiter als bis zum Kino schauen, um zu sehen, wie KI-gestützte Tools Filmemachern dabei helfen, das Publikum zu täuschen. Im Dokumentarfilm "Roadrunner" beispielsweise wurde die Stimme des verstorbenen Starkochs Anthony Bourdain auf kontroverse Weise mit KI-generiertem Ton erzeugt und die Zuschauer leicht getäuscht. In ähnlicher Weise wurde der altgediente Schauspieler Harrison Ford in Indiana Jones und die Wahl des Schicksals mit Hilfe künstlicher Intelligenz überzeugend um mehrere Jahrzehnte gealtert.
Ein Angreifer braucht kein großes Hollywood-Budget, um ähnliche Tricks anzuwenden. Mit dem richtigen Filmmaterial kann jeder mit kostenlosen Apps Deepfake-Filmmaterial erstellen. Mit kostenlosen, KI-gestützten Tools kann man auch bemerkenswert realistische gefälschte Stimmen erstellen, die auf der Grundlage von nur wenigen Sekunden Audiomaterial trainiert wurden.
Es sollte daher nicht überraschen, dass KIjetzt für virtuelle Entführungsbetrügereien eingesetzt wird. Jennifer DeStefano erlebte den schlimmsten Alptraum aller Eltern, als ihre Tochter sie schreiend und schluchzend anrief. Ihre Stimme wurde durch einen Mann ersetzt, der ihr drohte, sie unter Drogen zu setzen und zu missbrauchen, falls sie nicht 1 Million Dollar Lösegeld zahlen würde.
Der Haken? Experten vermuten, dass die Stimme von KI erzeugt wurde. Die Strafverfolgungsbehörden gehen davon aus, dass die KI den Kriminellen in Zukunft nicht nur bei virtuellen Entführungen, sondern auch bei anderen Arten von Betrug helfen könnte, z. B. beim Betrug mit Großvätern.
Generative KI kann auch Texte in der Stimme von Vordenkern produzieren. Cyberkriminelle können diesen Text nutzen, um verschiedene Arten von Betrügereien durchzuführen, z. B. betrügerische Werbegeschenke, Investitionsmöglichkeiten und Spenden über Medien wie E-Mail oder soziale Medienplattformen wie Twitter.
Raffiniertere Angriffe
Wie bereits erwähnt, können Bedrohungsakteure KI nutzen, um fortschrittliche Malware zu erstellen, sich für Betrügereien als andere Personen auszugeben und KI-Trainingsdaten zu vergiften. Sie können KI nutzen, um Phishing- und Malware-Angriffe sowie Angriffe zum Einschleusen von Zugangsdaten zu automatisieren. KI kann Angreifern auch dabei helfen, Sicherheitssysteme wie Spracherkennungssoftware zu umgehen, und zwar im Rahmen sogenannter gegnerischer Angriffe.
Reputationsschaden
Ein Unternehmen, das KI einsetzt, kann einen Imageschaden erleiden, wenn die Technologie versagt oder eine Cybersicherheitsverletzung auftritt, die zu einem Datenverlust führt. Solche Unternehmen müssen mit Geldbußen, zivilrechtlichen Strafen und einer Verschlechterung der Kundenbeziehungen rechnen.
Wie Sie sich vor den KI-Risiken schützen können
KI ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug, kann aber auch einige Cybersicherheitsrisiken mit sich bringen. Sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen müssen einen ganzheitlichen und proaktiven Ansatz verfolgen, um die Technologie sicher nutzen zu können.
Im Folgenden finden Sie einige Tipps, die Ihnen helfen können, die Risiken der KI zu mindern:
1: Überprüfen Sie alle von Ihnen verwendeten AI-Systeme
Überprüfen Sie die aktuelle Reputation jedes von Ihnen verwendeten KI-Systems, um Sicherheits- und Datenschutzprobleme zu vermeiden. Unternehmen sollten ihre Systeme regelmäßig überprüfen, um Schwachstellen zu schließen und KI-Risiken zu verringern. Die Überprüfung kann mit Hilfe von Experten für Cybersicherheit und künstliche Intelligenz durchgeführt werden, die Penetrationstests, Schwachstellenbewertungen und Systemüberprüfungen durchführen können.
2: Begrenzen Sie die Weitergabe persönlicher Informationen durch Automatisierung
Immer mehr Menschen geben vertrauliche Informationen an künstliche Intelligenz weiter, ohne sich der KI-Risiken für die Privatsphäre bewusst zu sein. So wurden beispielsweise Mitarbeiter prominenter Organisationen dabei erwischt, wie sie sensible Unternehmensdaten in ChatGPT eingegeben haben. Sogar ein Arzt gab den Namen und den Gesundheitszustand seines Patienten in den Chatbot ein, um einen Brief zu verfassen, ohne sich des Sicherheitsrisikos von ChatGPT bewusst zu sein.
Solche Aktionen bergen Sicherheitsrisiken und verstoßen gegen Datenschutzbestimmungen wie HIPAA. KI-Sprachmodelle sind zwar nicht in der Lage, Informationen preiszugeben, aber Gespräche werden zur Qualitätskontrolle aufgezeichnet und sind für die Systemwartungsteams zugänglich. Deshalb ist es die beste Praxis, keine persönlichen Informationen mit KI zu teilen.
3: Datensicherheit
Wie bereits erwähnt, ist die KI auf ihre Trainingsdaten angewiesen, um gute Ergebnisse zu erzielen. Wenn die Daten verändert oder vergiftet werden, kann die KI unerwartete und gefährliche Ergebnisse liefern. Um KI vor Datenverfälschung zu schützen, müssen Unternehmen in modernste Verschlüsselungs-, Zugangskontroll- und Backup-Technologien investieren. Netzwerke sollten mit Firewalls, Intrusion-Detection-Systemen und ausgeklügelten Passwörtern gesichert werden.
4: Software optimieren
Befolgen Sie alle bewährten Praktiken der Softwarewartung, um sich vor den Risiken der KI zu schützen. Dazu gehört, dass Sie Ihre KI-Software und -Frameworks, Betriebssysteme und Apps mit den neuesten Patches und Updates aktualisieren, um das Risiko von Ausbeutung und Malware-Angriffen zu verringern. Schützen Sie Ihre Systeme mit Antiviren-Technologie der nächsten Generation, um fortschrittliche bösartige Bedrohungen zu stoppen. Investieren Sie darüber hinaus in Maßnahmen zur Netzwerk- und Anwendungssicherheit, um Ihre Abwehr zu stärken.
5: Gegensätzliche Ausbildung
Adversarial Training ist eine KI-spezifische Sicherheitsmaßnahme, die KI hilft, auf Angriffe zu reagieren. Die Methode des maschinellen Lernens verbessert die Widerstandsfähigkeit von KI-Modellen, indem sie verschiedenen Szenarien, Daten und Techniken ausgesetzt werden.
6: Ausbildung des Personals
Die Risiken der KI sind sehr vielfältig. Lassen Sie sich von Experten für Cybersicherheit und KI beraten, um Ihre Mitarbeiter im KI-Risikomanagement zu schulen. Sie sollten beispielsweise lernen, E-Mails, bei denen es sich möglicherweise um von KI entwickelte Phishing-Angriffe handelt, auf Fakten zu überprüfen. Ebenso sollten sie es vermeiden, unerwünschte Software zu öffnen, bei der es sich um von künstlicher Intelligenz erzeugte Malware handeln könnte.
7: Schwachstellenmanagement
Unternehmen können in KI-Schwachstellenmanagement investieren, um das Risiko von Datenschutzverletzungen und Datenlecks zu verringern. Das Schwachstellenmanagement ist ein durchgängiger Prozess, der die Identifizierung, Analyse und Behebung von Schwachstellen und die Reduzierung der Angriffsfläche im Zusammenhang mit den einzigartigen Merkmalen von KI-Systemen umfasst.
8: Reaktion auf KI-Vorfälle
Trotz der besten Sicherheitsmaßnahmen kann Ihr Unternehmen von einem KI-bezogenen Cybersicherheitsangriff betroffen sein, da die Risiken der künstlichen Intelligenz zunehmen. Sie sollten einen klar umrissenen Plan für die Reaktion auf einen Vorfall haben, der die Eindämmung, Untersuchung und Behebung umfasst, um sich von einem solchen Ereignis zu erholen.
Die Kehrseite: Wie KI der Cybersicherheit nützen kann
Branchen unterschiedlicher Größe und Sektoren nutzen KI zur Verbesserung der Cybersicherheit. So nutzen beispielsweise alle Arten von Organisationen weltweit KI zur Authentifizierung von Identitäten, von Banken bis hin zu Regierungen. Und die Finanz- und Immobilienbranche nutzt KI, um Anomalien zu finden und das Betrugsrisiko zu verringern.
Hier erfahren Sie mehr darüber, wie KI die Cybersicherheit verbessert:
1: Erkennung von Cyber-Bedrohungen
Ausgefeilte Malware kann Standard-Cybersicherheitstechnologien umgehen, indem sie verschiedene Umgehungstechniken einsetzt, darunter Code- und Strukturänderungen. Fortschrittliche Antivirensoftware kann jedoch KI und ML nutzen, um Anomalien in der Gesamtstruktur, der Programmierlogik und den Daten einer potenziellen Bedrohung zu finden.
KI-gestützte Tools zur Erkennung von Bedrohungen können Unternehmen schützen, indem sie diese neuen Bedrohungen aufspüren und die Warn- und Reaktionsmöglichkeiten verbessern. Darüber hinaus kann KI-gestützte Endpunktsicherheitssoftware die Laptops, Smartphones und Server in einem Unternehmen schützen.
2: Prädiktive Modelle
Cybersicherheitsexperten können durch den Einsatz von generativer KI von einer reaktiven zu einer proaktiven Haltung übergehen. So können sie beispielsweise generative KI nutzen, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die neue Bedrohungen erkennen und Risiken mindern.
Solche Prognosemodelle werden dazu führen:
- Schnellere Erkennung von Bedrohungen
- Zeitersparnis
- Kostensenkung
- Verbesserte Reaktion auf Vorfälle
- Besserer Schutz vor Risiken
3: Phishing-Erkennung
Phishing-E-Mails sind ein bedeutender Bedrohungsvektor. Mit geringem Risiko können Bedrohungsakteure Phishing-Expeditionen nutzen, um sensible Informationen und Geld zu stehlen. Außerdem wird es immer schwieriger, Phishing-E-Mails von echten E-Mails zu unterscheiden.
KI kann die Cybersicherheit verbessern, indem sie den Phishing-Schutz erhöht. E-Mail-Filter, die KI nutzen, können Text analysieren, um E-Mails mit verdächtigen Mustern zu markieren und verschiedene Arten von Spam zu blockieren.
4: Identifizierung von Bots
Bots können Netzwerke und Websites beschädigen oder lahmlegen, was sich negativ auf die Sicherheit, die Produktivität und den Umsatz eines Unternehmens auswirkt. Bots können auch Konten mit gestohlenen Anmeldeinformationen übernehmen und Cyberkriminelle bei Betrug und Scams unterstützen.
Software, die auf maschinellem Lernen basierende Modelle nutzt, kann den Netzwerkverkehr und Daten analysieren, um Bot-Muster zu erkennen und Cyber-Sicherheitsexperten dabei zu helfen, diese zu negieren. Netzwerkexperten können KI auch nutzen, um sicherere CAPTCHA gegen Bots zu entwickeln.
5: Sicherung von Netzen
Angreifer können Daten exfiltrieren oder Systeme mit Ransomware infizieren, nachdem sie in ein Netzwerk eingedrungen sind. Die frühzeitige Erkennung solcher Bedrohungen ist entscheidend. KI-basierte Anomalieerkennung kann den Netzwerkverkehr und die Systemprotokolle auf unbefugten Zugriff, ungewöhnlichen Code und andere verdächtige Muster untersuchen, um Einbrüche zu verhindern. Darüber hinaus kann KI bei der Segmentierung von Netzwerken helfen, indem sie die Anforderungen und Merkmale analysiert.
6: Reaktion auf Vorfälle
KI kann die Bedrohungssuche, das Bedrohungsmanagement und die Reaktion auf Vorfälle verbessern. Sie kann rund um die Uhr arbeiten, um auf Bedrohungen zu reagieren und Notfallmaßnahmen zu ergreifen, auch wenn Ihr Team offline ist. Darüber hinaus kann sie die Reaktionszeiten auf Vorfälle verkürzen, um den Schaden durch einen Angriff zu minimieren.
7: Entschärfung von Insider-Bedrohungen
Insider-Bedrohungen müssen ernst genommen werden, denn sie können ein Unternehmen Einnahmen, Geschäftsgeheimnisse, sensible Daten und vieles mehr kosten. Es gibt zwei Arten von Insider-Bedrohungen: böswillige und unbeabsichtigte. KI kann dazu beitragen, beide Arten von Insider-Bedrohungen zu stoppen, indem sie riskantes Benutzerverhalten identifiziert und sensible Informationen daran hindert, die Netzwerke eines Unternehmens zu verlassen.
8: Verstärkung der Zugangskontrolle
Viele Tools zur Zugangskontrolle nutzen KI, um die Sicherheit zu verbessern. Sie können Anmeldungen von verdächtigen IP-Adressen blockieren, verdächtige Ereignisse kennzeichnen und Benutzer mit schwachen Passwörtern auffordern, ihre Anmeldedaten zu ändern und auf eine Multi-Faktor-Authentifizierung umzustellen.
KI hilft auch bei der Authentifizierung von Benutzern. So können beispielsweise biometrische Daten, Kontextinformationen und Daten zum Benutzerverhalten genutzt werden, um die Identität autorisierter Benutzer genau zu überprüfen und das Risiko des Missbrauchs zu mindern.
9: Erkennen von Fehlalarmen
Der Umgang mit Fehlalarmen kann für IT-Teams sehr anstrengend sein. Die schiere Menge an Fehlalarmen kann zu psychischen Problemen führen. Außerdem können sie Teams dazu zwingen, legitime Bedrohungen zu übersehen. Die Anzahl der Fehlalarme lässt sich jedoch mit Cybersicherheitstools verringern, die künstliche Intelligenz einsetzen, um die Genauigkeit der Bedrohungserkennung zu verbessern. Solche Tools können auch so programmiert werden, dass sie Bedrohungen mit geringer Wahrscheinlichkeit, die Zeit und Ressourcen eines Sicherheitsteams beanspruchen, automatisch behandeln.
10: Effizienz und Kosten des IT-Personals
Viele kleine und mittlere Unternehmen können es sich nicht leisten, in ein großes internes Cybersicherheitsteam zu investieren, das sich rund um die Uhr mit immer raffinierteren Bedrohungen befasst. Sie können jedoch in KI-gestützte Cybersicherheitstechnologie investieren, die rund um die Uhr arbeitet, um eine kontinuierliche Überwachung zu bieten, die Effizienz zu verbessern und die Kosten zu senken. Eine solche Technologie kann auch kosteneffizient mit dem Wachstum eines Unternehmens mitwachsen.
Außerdem verbessert die KI die Effizienz des Personals, weil sie nicht ermüdet. Sie bietet zu jeder Tageszeit die gleiche Servicequalität und verringert so das Risiko menschlicher Fehler. KI kann auch wesentlich mehr Daten verwalten als ein menschliches Sicherheitsteam.