KI in der Cybersicherheit: Risiken der KI
Seit Jahren verbessert Künstliche Intelligenz (KI) Cybersicherheitswerkzeuge. Beispielsweise haben maschinelle Lernwerkzeuge die Netzwerksicherheit, Anti-Malware- und Betrugserkennungssoftware leistungsfähiger gemacht, indem sie Anomalien viel schneller finden als Menschen. KI birgt jedoch auch ein Risiko für die Cybersicherheit. Brute-Force-Angriffe, 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-Werkzeuge günstiger und zugänglicher werden. Beispielsweise kann man ChatGPT dazu bringen, bösartigen Code oder einen Brief von Elon Musk mit einer Spendenanfrage zu schreiben.
Man kann auch eine Reihe von Deepfake-Werkzeugen verwenden, um überraschend überzeugende falsche Audiotracks oder Videoclips mit sehr wenigen Trainingsdaten zu erstellen. Zudem wachsen die Datenschutzbedenken, da mehr Nutzer bereit sind, sensible Informationen mit KI zu teilen.
Lesen Sie diesen ausführlichen Leitfaden für mehr über:
- KI-Definition.
- Risiken der Künstlichen Intelligenz.
- KI in der Cybersicherheit.
- KI und Datenschutzrisiken.
Was ist KI: Künstliche Intelligenz
KI oder Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dabei geht es darum, Algorithmen und Modelle zu erstellen, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und sich an neue Informationen oder Situationen anzupassen.
Einfach gesagt ist KI wie das Unterrichten von Computern, um wie Menschen zu denken und zu lernen. Sie ermöglicht es Maschinen, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, Muster oder Anomalien zu identifizieren und Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen zu treffen. KI kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, z. B. in der Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik und Cybersicherheit, um nur einige zu nennen.
Insgesamt zielt KI darauf ab, menschliche Intelligenz zu imitieren, um komplexe Probleme zu lösen, Aufgaben zu automatisieren und Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Bereichen zu verbessern.
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Maschinelles Lernen (ML) ist ein häufig verwendeter Teilbereich der KI. ML-Algorithmen und -Techniken ermöglichen es Systemen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein.
Deep Learning (DL) ist ein Teilmenge von ML, die künstliche Rechenmodelle nutzt, die von menschlichen Gehirnen inspiriert sind und als neuronale Netze bezeichnet werden, um fortgeschrittenere Aufgaben zu bewältigen. ChatGPT ist ein Beispiel für KI, die ML verwendet, um menschliche Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren.
Eng eingeschränkte KI und allgemeine künstliche Intelligenz
Alle Arten von KI werden als eng eingeschränkte KI betrachtet. Ihr Einsatzgebiet ist begrenzt und sie sind nicht empfindungsfähig. Beispiele für solche KI sind Sprachassistenten, Chatbots, Bilderkennungssysteme, selbstfahrende Fahrzeuge und Wartungsmodelle.
Allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) ist ein hypothetisches Konzept, das sich auf eine selbstbewusste KI bezieht, die die menschliche Intelligenz erreichen oder sogar übertreffen kann. Während einige Experten schätzen, dass AGI noch mehrere Jahre oder sogar Jahrzehnte entfernt ist, glauben andere, dass sie unmöglich ist.
Was ist generative KI?
Generative KI bezieht sich auf eine Teilmenge von Techniken der künstlichen Intelligenz, die die Erstellung und Erzeugung neuer Inhalte, wie Bilder, Text, Audio oder sogar Videos, umfasst. Sie beinhaltet das Trainieren von Modellen, um Muster in bestehenden Daten zu verstehen und dann dieses Wissen zu nutzen, um neue, originelle Inhalte zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln.
Ein beliebter Ansatz für generative KI ist die Verwendung von generativen adversarialen Netzwerken (GANs). GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken: einem Generatormaischennnetzwerk und einem Diskriminatormaischennnetzwerk. Das Generatormaischennnetzwerk erstellt neue Inhalte, während das Diskriminatormaischennnetzwerk die erstellten Inhalte bewertet und zwischen diesen und echten Inhalten unterscheidet. Die beiden Netzwerke arbeiten in einer wettbewerbsorientierten Weise, wobei das Generatormaischennnetzwerk versucht, Inhalte zu produzieren, die das Diskriminatormaischennnetzwerk nicht von realen Daten unterscheiden kann.
Generative KI hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel:
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Bildgenerierung: Generative KI kann verwendet werden, um realistische Bilder zu erzeugen, z. B. fotorealistische Gesichter, Landschaften oder sogar ganz neue Objekte, die in der realen Welt nicht existieren.
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Texterzeugung: Generative Modelle können trainiert werden, um kohärenten und kontextuell relevanten Text zu erzeugen, der für Aufgaben wie Chatbots, Inhaltserstellung oder Sprachübersetzung verwendet werden kann.
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Musik- und Audiogenerierung: Generative KI kann neue musikalische Kompositionen erschaffen oder realistische Klänge und Stimmen generieren.
Obwohl generative KI viele positive Anwendungen hat, gibt es auch Bedenken hinsichtlich seines potenziellen Missbrauchs, beispielsweise durch die Erzeugung falscher Inhalte oder Deepfake-Videos, die zur Täuschung oder Manipulation von Menschen verwendet werden können. Ethische Überlegungen und verantwortungsbewusster Einsatz von generativer KI sind wichtige Faktoren, um diese Risiken zu adressieren.
Im Bereich der Cybersicherheit kann 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 zu böswilligen Zwecken genutzt wird, beispielsweise zur Erzeugung überzeugender Phishing-E-Mails oder Deepfake-Social-Engineering-Angriffe. Dies unterstreicht die Bedeutung der Entwicklung robuster Abwehr- und Erkennungsmechanismen zur Minderung potenzieller Bedrohungen.
Was sind die Risiken von KI in der Cybersicherheit
Wie jede Technologie kann KI für gute oder böswillige Zwecke eingesetzt werden. Bedrohungsakteure können einige der gleichen KI-Tools nutzen, die entwickelt wurden, um der Menschheit zu helfen, um Betrug, Schwindel und andere Cyberverbrechen zu begehen.
Lassen Sie uns einige Risiken der KI in der Cybersicherheit untersuchen:
1: Optimierung von Cyberangriffen
Experten sagen, dass Angreifer generative KI und große Sprachmodelle nutzen können, um Angriffe in einer nie dagewesenen Geschwindigkeit und Komplexität zu skalieren. Sie könnten generative KI verwenden, 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 diese mit generativer KI verfeinern.
2: Automatisierte Schadsoftware
Eine KI wie ChatGPT ist hervorragend im genauen Umgang mit Zahlen. Laut Professor Oded Netzer von der Columbia Business School kann ChatGPT bereits „ziemlich gut Code schreiben“.
Experten sagen, dass es in naher Zukunft Softwareentwicklern, Computerprogrammierern und Codern helfen oder mehr ihrer Arbeit ersetzen könnte.
Obwohl Software wie ChatGPT einige Schutzmaßnahmen hat, um zu verhindern, dass Benutzer bösartigen Code erstellen, können Experten clevere Techniken verwenden, um es zu umgehen und Malware zu erstellen. Beispielsweise konnte ein Forscher eine Lücke finden und eine nahezu unentdeckbare komplexe ausführbare Datei zur Datendiebstahl erstellen. Die ausführbare Datei hatte die Raffinesse von Malware, die von einem staatlich geförderten Bedrohungsakteur* erstellt wurde.
Dies könnte nur die Spitze des Eisbergs sein. Zukünftige KI-gestützte Werkzeuge könnten es Entwicklern mit Einstiegskompetenzen im Programmieren ermöglichen, automatisierte Schadsoftware zu erstellen, wie einen fortschrittlichen bösartigen Bot. Also, was sind bösartige Bots? Ein bösartiger Bot kann Daten stehlen, Netzwerke infizieren und Systeme mit wenig bis gar keiner menschlichen Intervention angreifen.
* https://www.foxnews.com/tech/ai-created-malware-sends-shockwaves-cyber security-world
3: Physische Sicherheit
Da mehr Systeme wie autonome Fahrzeuge, Fertigungs- und Bauausrüstungen sowie medizinische Systeme KI nutzen, können die Risiken der Künstlichen Intelligenz für die physische Sicherheit zunehmen. Zum Beispiel könnte ein KI-basierter echter selbstfahrender Wagen, der einen Cybersicherheitsbruch erleidet, Risiken für die physische Sicherheit seiner Passagiere darstellen. In ähnlicher Weise könnte der Datensatz für Wartungswerkzeuge an einer Baustelle von einem Angreifer manipuliert werden, um gefährliche Bedingungen zu schaffen.
KI-Datenschutzrisiken
In einem peinlichen Fehler für den OpenAI-CEO Sam Altman, leakte ChatGPT Teile der Chat-Historie anderer Benutzer. Obwohl der Fehler behoben wurde, gibt es weitere mögliche Datenschutzrisiken aufgrund der enormen Menge an Daten, die KI verarbeitet. Beispielsweise könnte ein Hacker, der in ein KI-System eindringt, auf verschiedene Arten sensibler Informationen zugreifen.
Ein für Marketing, Werbung, Profiling oder Überwachung entwickeltes KI-System könnte ebenfalls die Privatsphäre in einer Weise bedrohen, die George Orwell sich nicht vorstellen konnte. In einigen Ländern hilft die KI-Profiling-Technologie bereits den Staaten, die Privatsphäre der Nutzer zu verletzen.
Diebstahl von KI-Modellen
Es gibt einige Risiken des Diebstahls von KI-Modellen durch Netzwerkangriffe, Social-Engineering-Techniken und Ausnutzung von Schwachstellen durch Bedrohungsakteure wie staatlich geförderte Agenten, Insider-Bedrohungen wie Industriespione und gewöhnliche Computerhacker. Gestohlene Modelle können manipuliert und modifiziert werden, um Angreifern bei verschiedenen böswilligen Aktivitäten zu helfen und die Risiken der Künstlichen Intelligenz in der Gesellschaft weiter zu verstärken.
Datenmanipulation und Datenvergiftung
Obwohl KI ein mächtiges Werkzeug ist, kann es anfällig für Datenmanipulation sein. Letztendlich ist KI von ihren Trainingsdaten abhängig. Wenn die Daten geändert oder vergiftet werden, kann ein KI-gestütztes Tool unerwartete oder sogar bösartige Ergebnisse liefern.
Theoretisch könnte ein Angreifer einen Trainingsdatensatz mit böswilligen Daten vergiften, um die Ergebnisse des Modells zu ändern. Ein Angreifer könnte auch eine subtilere Form der Manipulation namens Bias-Injektion einsetzen. Solche Angriffe können besonders schädlich in Branchen wie Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Transportwesen sein.
Nachahmung
Sie müssen nicht weiter als bis zum Kino schauen, um zu sehen, wie KI-gestützte Werkzeuge Filmemachern dabei helfen, das Publikum zu täuschen. Zum Beispiel wurde im Dokumentarfilm Roadrunner die Stimme des verstorbenen Starkochs Anthony Bourdain kontrovers mit KI-generiertem Audio erstellt und täuschte die Zuschauer leicht. Ebenso wurde der erfahrene Schauspieler Harrison Ford mit der Kraft der künstlichen Intelligenz in Indiana Jones und das Rad des Schicksals um mehrere Jahrzehnte verjüngt.
Ein Angreifer benötigt kein großes Hollywood-Budget, um ähnliche Täuschungen durchzuführen. Mit dem richtigen Filmmaterial kann jeder Deepfake-Videos mit kostenlosen Apps erstellen. Menschen können auch kostenlose KI-gestützte Tools nutzen, um erstaunlich realistische falsche Stimmen zu erzeugen, die aus wenigen Sekunden Audio trainiert wurden.
Es sollte also nicht überraschen, dassKI jetzt für virtuelle Entführungs-Schwindel eingesetzt wird. Jennifer DeStefano erlebte den schlimmsten Albtraum eines Elternteils, als ihre Tochter sie anrief, schreiend und schluchzend. Ihre Stimme wurde durch einen Mann ersetzt, der drohte, sie zu betäuben und zu misshandeln, es sei denn, ein Lösegeld von 1 Million Dollar wird gezahlt.
Der Haken? Experten vermuten, dass die Stimme von einem KI-System generiert wurde. Die Strafverfolgungsbehörden glauben, dass KI neben virtuellen Entführungsschemata Verbrechern in Zukunft auch bei anderen Arten von Betrugsversuchen, einschließlich Enkeltricks, helfen könnte.
Generative KI kann auch Texte im Stil von Vordenkern erzeugen. Cyberkriminelle können diesen Text nutzen, um verschiedene Arten von Betrug durchzuführen, wie gefälschte Gewinnspiele, Investitionsmöglichkeiten und Spendenaktionen über E-Mail oder soziale Medienplattformen wie Twitter.
Fortschrittlichere Angriffe
Wie erwähnt, können Bedrohungsakteure KI nutzen, um fortschrittliche Malware zu erstellen, andere zum Zwecke des Betrugs zu manipulieren und KI-Trainingsdaten zu vergiften. Sie können KI nutzen, um Phishing-, Malware- und Credential-Stuffing-Angriffe zu automatisieren. KI kann auch helfen, Sicherheits- systeme wie Stimmen-Erkennungssoftware in Angriffen, die als adversariale Angriffe bekannt sind, zu umgehen.
Rufschädigung
Eine Organisation, die KI nutzt, kann einen Reputationsschaden erleiden, wenn die Technologie ausfällt oder unter einem Cyberangriff leidet, der zu einem Datenverlust führt. Solche Organisationen können Bußgelder, zivilrechtliche Strafen und verschlechterte Kundenbeziehungen erleben.
Wie man sich vor KI-Risiken schützt
Obwohl KI ein mächtiges Werkzeug ist, kann es einige Cyber-Sicherheitsrisiken darstellen. Sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen müssen einen ganzheitlichen und proaktiven Ansatz verfolgen, um die Technologie sicher zu nutzen.
Hier sind einige Tipps, die Ihnen helfen können, die Risiken von KI zu mindern:
1: Auditieren Sie alle KI-Systeme, die Sie verwenden.
Überprüfen Sie den aktuellen Ruf eines jeden KI-Systems, das Sie verwenden, um Sicherheits- und Datenschutzprobleme zu vermeiden. Organisationen sollten ihre Systeme regelmäßig überprüfen, um Schwachstellen zu schließen und KI-Risiken zu minimieren. Die Überprüfung kann mit Hilfe von Experten für Cybersicherheit und künstliche Intelligenz durchgeführt werden, die Penetrations-Tests, Schwachstellenanalysen und Systembewertungen durchführen können.
2: Persönliche Informationen, die durch Automatisierung geteilt werden, begrenzen
Immer mehr Menschen teilen vertrauliche Informationen mit künstlicher Intelligenz, ohne die KI-Risiken für die Privatsphäre zu verstehen. Beispielsweise wurde festgestellt, dass Mitarbeiter prominenter Organisationen sensible Unternehmensdaten in ChatGPT einfügten. Sogar ein Arzt reichte den Namen seines Patienten und dessen Erkrankung in den Chatbot ein, um einen Brief zu verfassen, ohne das ChatGPT-Sicherheitsrisiko zu berücksichtigen.
Solche Handlungen stellen Sicherheitsrisiken dar und verletzen Datenschutzbestimmungen wie HIPAA. Während KI-Sprachmodelle möglicherweise keine Informationen offenlegen können, werden Gespräche zur Qualitätskontrolle aufgezeichnet und sind für Systemwartungsteams zugänglich. Deshalb ist es am besten, keine persönlichen Informationen mit KI zu teilen.
3: Datensicherheit
Wie erwähnt, verlässt sich KI auf ihre Trainingsdaten, um gute Ergebnisse zu liefern. Wenn die Daten geändert oder vergiftet werden, kann KI unerwartete und gefährliche Ergebnisse liefern. Um KI vor Datenvergiftung zu schützen, müssen Organisationen in fortschrittliche Verschlüsselung, Zugangskontrolle und Backup-Technologie investieren. Netzwerke sollten mit Firewalls, Einbruchserkennungssystemen und anspruchsvollen Passwörtern gesichert werden.
4: Software optimieren
Befolgen Sie alle Best Practices der Softwarewartung, um sich vor dem Risiko von KI zu schützen. Dazu gehört das Aktualisieren Ihrer KI-Software und -Frameworks, Betriebssysteme und Apps mit den neuesten Patches und Updates, um das Risiko von Ausbeutungen und Malware-Angriffen zu verringern. Schützen Sie Ihre Systeme mit moderner Antiviren-Technologie, um fortschrittliche bösartige Bedrohungen zu stoppen. Darüber hinaus investieren Sie in Netzwerksicherheits- und Anwendungsmaßnahmen, um Ihre Abwehr zu stärken.
5: Adversarial Training
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 sie verschiedenen Szenarien, Daten und Techniken aussetzt.
6: Mitarbeiterschulung
Die Risiken von KI sind ziemlich umfangreich. Konsultieren Sie Experten für Cybersicherheit und KI, um Ihre Mitarbeiter im AI-Risikomanagement zu schulen. Sie sollten beispielsweise lernen, E-Mails zu überprüfen, die möglicherweise von KI entworfene Phishing-Angriffe sind. Ebenso sollten sie vermeiden, unaufgeforderte Software zu öffnen, die von künstlicher Intelligenz erstellte Malware sein könnte.
7: Schwachstellenmanagement
Organisationen können in das Schwachstellenmanagement für KI investieren, um das Risiko von Datenverletzungen und Lecks zu minimieren. Schwachstellenmanagement ist ein End-to-End-Prozess, der das Identifizieren, Analysieren und Priorisieren von Schwachstellen sowie das Reduzieren Ihrer Angriffsfläche in Bezug auf die einzigartigen Merkmale von KI-Systemen umfasst.
8: AI-Vorfallreaktion
Trotz der besten Sicherheitsmaßnahmen kann Ihre Organisation einen KI-bezogenen Cyberangriff erleiden, da die Risiken der künstlichen Intelligenz zunehmen. Sie sollten einen klar definierten Vorfallreaktionsplan haben, der Eindämmung, Untersuchung und Behebung abdeckt, um sich von einem solchen Ereignis zu erholen.
Die Kehrseite: Wie KI der Cybersicherheit zugutekommen kann
Branchen unterschiedlicher Größen und Sektoren nutzen KI, um die Cybersicherheit zu verbessern. Beispielsweise verwenden weltweit alle Arten von Organisationen KI, um Identitäten zu authentifizieren, von Banken bis hin zu Regierungen. Und die Finanz- und Immobilienbranche nutzt KI, um Anomalien zu finden und das Risiko von Betrug zu reduzieren.
Hier erfahren Sie mehr darüber, wie KI die Cybersicherheit verbessert:
1: Cyber-Bedrohungserkennung
Hochentwickelte Malware kann Standard-Cybersicherheitstechnologie durch den Einsatz unterschiedlicher Umgehungstechniken, einschließlich der Änderung von Code und Struktur, umgehen. Fortgeschrittene Antivirensoftware kann jedoch KI und ML nutzen, um Anomalien in der Gesamtkonstruktion, Programmierungslogik und den Daten einer potenziellen Bedrohung zu finden.
KI-gestützte Bedrohungserkennungstools können Organisationen schützen, indem sie diese aufkommenden Bedrohungen aufspüren und ihre Warn- und Reaktionsfähigkeiten verbessern. Darüber hinaus kann KI-gestützte Endpunktsicherheit Software Laptops, Smartphones und Server in einer Organisation schützen.
2: Prädiktive Modelle
Cybersicherheitsexperten können von einer reaktiven zu einer proaktiven Haltung übergehen, indem sie generative KI nutzen. Sie können beispielsweise generative KI nutzen, um prädiktive Modelle zu erstellen, die neue Bedrohungen identifizieren und Risiken mindern.
Solche prädiktiven Modelle führen zu:
- Schnellere Bedrohungserkennung
- Zeiteinsparungen
- Kostenreduzierung
- Verbesserte Incident Response
- Besserer Schutz vor Risiken
3: Phishing-Erkennung
Phishing-E-Mails sind ein bedeutender Angriffsvektor. Mit geringem Risiko können Bedrohungsakteure Phishing-Kampagnen nutzen, um sensible Informationen und Geld zu stehlen. Darüber hinaus werden Phishing-E-Mails immer schwieriger von echten E-Mails zu unterscheiden.
KI kann die Cybersicherheit verbessern, indem es Phishing-Schutz verstärkt. E-Mail-Filter, die KI verwenden, können Texte analysieren, um E-Mails mit verdächtigen Mustern zu kennzeichnen und verschiedene Arten von Spam zu blockieren.
4: Erkennung von Bots
Bots können Netzwerke und Websites schädigen oder lahmlegen, was sich negativ auf die Sicherheit, Produktivität und Einnahmen einer Organisation auswirkt. Bots können auch Konten mit gestohlenen Anmeldedaten übernehmen und Cyberkriminellen bei Betrug und Täuschungen helfen.
Software, die Modelle auf Basis von maschinellem Lernen nutzt, kann Netzwerkverkehr und Daten analysieren, um Bot-Muster zu identifizieren und Cyber-Sicherheitsexperten zu helfen, sie zu negieren. Netzwerkspezialisten können auch KI nutzen, um sicherere CAPTCHAs gegen Bots zu entwickeln.
5: Netzwerksicherheit
Angreifer können nach dem Eindringen in ein Netzwerk Daten exfiltrieren oder Systeme mit Ransomware infizieren. Die Früherkennung solcher Bedrohungen ist entscheidend. KI-basierte Anomalieerkennung kann den Netzwerkverkehr und Systemprotokolle auf unbefugten Zugriff, ungewöhnlichen Code und andere verdächtige Muster scannen, um Verstöße zu verhindern. Außerdem kann KI dabei helfen, Netzwerke zu segmentieren, indem sie Anforderungen und Merkmale analysiert.
6: Vorfallreaktion
KI kann die Bedrohungssuche, -verwaltung und Vorfallreaktion verbessern. Sie kann rund um die Uhr auf Bedrohungen reagieren und Notfallmaßnahmen ergreifen, auch wenn Ihr Team offline ist. Darüber hinaus kann sie die Reaktionszeiten auf Vorfälle verkürzen, um den Schaden eines Angriffs zu minimieren.
7: Insider-Bedrohungen mindern
Insider-Bedrohungen müssen ernst genommen werden, da sie einem Unternehmen Einnahmen, Geschäftsgeheimnisse, sensible Daten und mehr kosten können. Es gibt zwei Arten von Insider-Bedrohungen: böswillige und unabsichtliche. KI kann helfen, beide Arten von Insider-Bedrohungen zu stoppen, indem sie riskantes Benutzerverhalten identifiziert und verhindert, dass sensible Informationen ein Unternehmensnetzwerk verlassen.
8: Zugangskontrolle stärken
Viele Zugangskontroll-Tools nutzen KI, um die Sicherheit zu erhöhen. Sie können Anmeldungen von verdächtigen IP-Adressen blockieren, verdächtige Ereignisse markieren und Benutzer mit schwachen Passwörtern auffordern, ihre Anmeldeinformationen zu ändern und auf Multi-Faktor-Authentifizierung umzusteigen.
KI hilft auch bei der Authentifizierung von Benutzern. Zum Beispiel kann sie Biometrics, Kontextinformationen und Benutzerdaten nutzen, um die Identität autorisierter Nutzer genau zu verifizieren und das Risiko von Missbrauch zu mindern.
9: Fehlalarme identifizieren
Fehlalarme können für IT-Teams ermüdend sein. Die schiere Menge an Fehlalarmen kann zu mentalen Gesundheitsproblemen führen. Sie können auch dazu führen, dass echte Bedrohungen übersehen werden. Die Menge der Fehlalarme kann jedoch durch Cybersicherheitstools, die künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Bedrohungserkennungsgenauigkeit nutzen, reduziert werden. Solche Tools können auch programmiert werden, niedrig wahrscheinlichkeitsbedingte Bedrohungen, die Zeit und Ressourcen eines Sicherheitsteams beanspruchen, automatisch zu verwalten.
10: Effizienz und Kosten der IT-Personalausstattung
Viele kleine bis mittelgroße Unternehmen können es sich nicht leisten, in ein großes internes Cybersicherheitsteam zu investieren, um rund um die Uhr zunehmend komplexere Bedrohungen zu verwalten. Dennoch können sie in KI-gestützte Cybersicherheitstechnologie investieren, die 24/7 arbeitet, um kontinuierliches Monitoring zu bieten, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu reduzieren. Solche Technologien können sich auch kosteneffektiv mit dem Wachstum eines Unternehmens skalieren.
Zusätzlich verbessert KI die Effizienz des Personals, da sie nicht müde wird. Sie bietet die gleiche Servicequalität zu jeder Tageszeit und reduziert das Risiko menschlicher Fehler. KI kann auch deutlich mehr Daten verwalten als ein menschliches Sicherheitsteam.