Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz (KI) in der Cybersicherheit?

Die Häufigkeit von Cyberangriffen ist nach wie vor weit verbreitet – laut Forbes erlebten 66 % der Unternehmen im Jahr 2021 einen Cyberangriff. Je raffinierter Cyber-Bedrohungen und -Angriffe werden, desto raffinierter werden auch die Technologien, die sie verhindern. Viele Unternehmen wenden sich an KI, um ihre Verteidigung gegen die Verbrechen aufzubauen, denen ihre Branchen ausgesetzt sind. Während es zahlreiche Anwendungsfälle und Vorteile für die Implementierung von Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die Cybersicherheit gibt, können genau dieselben Technologien auch von Kriminellen zu ihrem eigenen Vorteil genutzt werden.

KI ist mächtig, kann aber für unrechtmäßige Handlungen eingesetzt werden. Derzeit unterstützt es Regierungen bei der Entwicklung innovativer Methoden zur Zensur von Online-Inhalten. Künstliche Intelligenz kann auch heimlich Daten sammeln und sich Zugang zu den persönlichen Informationen von Personen auf der ganzen Welt verschaffen. Hier sind weiterhin Virtual Private Networks notwendig.

Lassen Sie uns eintauchen, welche Rolle künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit spielt, ihre Vor- und Nachteile, wie Cyberkriminelle auch KI nutzen und warum unsere grundlegendsten Cybersicherheitsvorkehrungen immer noch unsere besten Werkzeuge sind.

Wie haben sich Cyber-Bedrohungen entwickelt?

Die erste Cyberbedrohung war eigentlich gar keine Bedrohung. Bob Thomas, ein Technologieingenieur, entwarf Anfang 1970 den ersten Computervirus, der sich zwischen Computern ausbreiten konnte. Die einzige Bedrohung war diese Nachricht: „Ich bin der Creeper: Fang mich, wenn du kannst!“. Als Reaktion darauf produzierte Thomas' Freund und Kollege Ray Tomlinson, der später das erste E-Mail-Programm entwickelte, zusätzlichen Code, der nicht nur von Computer zu Computer übertragen werden konnte, sondern sich auch selbst duplizieren konnte, während er sich bewegte. Dadurch wurden der „Creeper“ und der neue Code effektiv entfernt, und die allererste Antivirus-Software erhielt den Namen „Reaper“.

In den späten 1990er und frühen 2000er Jahren tauchten weitere bösartige Viren auf. Die ILOVEYOU- und Melissa-Viren infizierten weltweit zig Millionen Geräte und störten E-Mail-Systeme. Leider stammte die überwiegende Mehrheit der gehackten E-Mails von unwissenden Opfern mit schwacher Sicherheit. Diese Exploits, die in erster Linie auf finanziellen Gewinn oder strategische Ziele ausgerichtet waren, sorgten für Schlagzeilen, als sie in der Welt der Cyberangriffe im Mittelpunkt standen.

In den letzten Jahrzehnten hat die Cybersicherheit eine enorme Entwicklung und ein enormes Wachstum erlebt. Die globale Bedrohungslandschaft hat sich weiter verändert und stellt uns vor neue Kämpfe, und Internetnutzer sind heute mit einer Vielzahl von Risiken konfrontiert. Einerseits greifen riesige und meist automatisierte Botnets Verbrauchergeräte an. Auf der anderen Seite versuchen Social-Engineering- (oder Phishing-) Angriffe, Einzelpersonen dazu zu bringen, ihr Geld und ihre persönlichen Daten zu übergeben.

Infolgedessen hat sich die Cybersicherheit sowohl in Bezug auf Bedrohung als auch auf Reaktion weiterentwickelt. Cyberkriminelle haben jetzt kreativere Möglichkeiten, koordiniertere Angriffe durchzuführen. Trotz Methoden, um der Online-Verfolgung zu entgehen, haben die letzten Jahrzehnte Unternehmen dazu gezwungen, ihre Cybersicherheitspraktiken zu überdenken. Durch die Verbreitung von Cloud- und IoT-Geräten infiltrieren Cyber-Angreifer nun mehr Netzwerke und nutzen diese neue Technologie für immer ausgeklügeltere Angriffe.

Für Sie empfohlen: Data Science vs. Künstliche Intelligenz – Wo liegen die Unterschiede?

Wie wehrt KI Cyberangriffe ab?

Wie bereits erwähnt, waren Sicherheitslösungen bis vor kurzem hauptsächlich reaktiv: Eine neue Malware wurde von Experten entdeckt, analysiert und zu Malware-Datenbanken hinzugefügt. Die Branche verfolgt weiterhin diese Strategie, wird jedoch immer proaktiver, insbesondere angesichts von Social-Engineering-Risiken.

Bei dieser Transformation sind maschinelles Lernen oder KI-Algorithmen von entscheidender Bedeutung. Sie sind zwar kein Allheilmittel für alle Cybersicherheitsherausforderungen, z. B. wie Sie Ihr Unternehmen nach einer Datenschutzverletzung schützen können, aber sie sind unglaublich nützlich, um Entscheidungsprozesse schnell zu rationalisieren und Muster aus unvollständigen oder manipulierten Daten abzuleiten. Diese Algorithmen lernen aus realen Daten wie aktuellen Sicherheitsgefahren und Fehlalarmen sowie den neuesten Bedrohungen, die von Forschern weltweit gefunden wurden.

Anwendungsfälle

Die Zahl der Malware-Angriffe weltweit hat im ersten Halbjahr 2022 die Marke von 2,8 Milliarden überschritten. Im Jahr 2021 wurden 5,4 Milliarden Malware-Angriffe erkannt. In den letzten Jahren wurden die meisten Malware-Angriffe im Jahr 2018 festgestellt, als weltweit 10,5 Milliarden solcher Angriffe registriert wurden.

Auf KI und maschinellem Lernen basierende Systeme können Malware eher anhand von inhärenten Eigenschaften als anhand von Signaturen analysieren. Wenn beispielsweise eine Software entwickelt wurde, um mehrere Dateien schnell zu verschlüsseln, ist dies ein verdächtiges Verhalten. Ein weiterer Hinweis darauf, dass die Software nicht echt ist, ist, wenn sie Maßnahmen ergreift, um sich zu verbergen. Ein KI-basiertes Programm kann diese und andere Faktoren berücksichtigen, um die Gefährlichkeit einer neuen, bisher unbekannten Software zu bestimmen. Das Endergebnis könnte eine deutliche Erhöhung der Endgerätesicherheit sein.

KI kann auch dabei helfen, Bedrohungen zu identifizieren und zu priorisieren. Analysten in Sicherheitsbetriebszentren werden jeden Tag mit Sicherheitswarnungen bombardiert, von denen viele falsch positiv sind. Sie verbringen möglicherweise zu viel Zeit mit diesen rudimentären Aufgaben und nicht genug Zeit, um sich mit echten Bedrohungen zu befassen, oder sie können fortgeschrittene Angriffe völlig übersehen. Laut dem Untersuchungsbericht zu Datenschutzverletzungen von Verizon dauerte es bei 20 % der Datenschutzverletzungen Monate oder länger, bis Unternehmen bemerkten, dass ein Problem vorliegt.

Schließlich können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet werden, um Abläufe zu rationalisieren und zu automatisieren, einschließlich der Reaktion auf eine große Anzahl von Warnungen mit geringem Risiko. Dies sind Warnungen, bei denen eine schnelle Reaktion erforderlich ist, das Risiko, einen Fehler zu machen, jedoch gering ist und das System sich der Bedrohung sicher ist. Wenn zum Beispiel eine bekannte Probe von Ransomware auf dem Gerät eines Endbenutzers erscheint, kann das sofortige Trennen der Netzwerkverbindung verhindern, dass der Rest des Unternehmens infiziert wird.

Die andere Seite

Ein Nachteil der Rolle der künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheit besteht darin, dass Hacker möglicherweise am meisten davon profitieren. Hacker können KI-Fortschritte nutzen, um Cyberangriffe wie DDoS-Angriffe, MITM-Angriffe und DNS-Tunneling zu starten. Sie verwenden auch künstliche Intelligenz, um Passwörter schneller zu hacken.

Die Einbeziehung von maschinellem Lernen in Ihren Ansatz zur Erkennung von Bedrohungen ist heute ein wesentlicher Aspekt jeder Cybersicherheitsstrategie. Wie bereits erwähnt, verringern KI-gestützte Technologien den Stress des Sicherheitspersonals, das täglich Tausenden von Warnungen ausgesetzt ist.

Hacker können sich diese Analysen jedoch zunutze machen, indem sie die Systeme mit zu vielen Warnungen überfluten. Zu viele Fehlalarme können selbst die besten maschinell lernenden Systeme und Sicherheitsspezialisten überwältigen. Der Angreifer kann das System überwältigen und eine große Anzahl von Fehlalarmen generieren und dann einen echten Angriff starten, während das System sich anpasst, um die falschen Bedrohungen herauszufiltern.

Bei Malware wird die Wirksamkeit von Ransomware davon bestimmt, wie schnell sie sich in einem Netzwerksystem verbreitet. Zu diesem Zweck wird KI bereits von Cyberkriminellen eingesetzt. Sie nutzen beispielsweise künstliche Intelligenz, um die Reaktionen von Firewalls zu überwachen und Zugriffspunkte zu identifizieren, die das Sicherheitspersonal übersehen hat.

In Anbetracht ihrer sich entwickelnden Raffinesse sind andere Lösegeldangriffe KI-unterstützt. KI ist in Exploit-Kits enthalten, die auf dem Dark Market verkauft werden. Es ist eine äußerst profitable Taktik für Cyberkriminelle, und Ransomware-SDKs sind vollgepackt mit KI-Technologie.

Zurück zum Wesentlichen

„Obwohl künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein enormes Potenzial haben, sind sie keine schnellen Lösungen. Trotz der Vorteile ist KI nicht ideal für die Erkennung von Cyber-Bedrohungen. Es leidet unter schnellen Veränderungen, wie dem unerwarteten COVID-19-Ausbruch, der das Arbeitsverhalten der Mitarbeiter radikal verändert hat.“ – wie von Urban VPN in einem ihrer letzten Blog-Posts erklärt.

Der Einsatz von KI kann auch die Vertraulichkeit von Daten gefährden. KI-Algorithmen sind mit einer großvolumigen Datenanalyse verbunden, die erforderlich ist, damit die entwickelten Algorithmen genaue Ergebnisse liefern. Die Daten eines Unternehmens enthalten Verkehr im Zusammenhang mit täglichen Transaktionen und Online-Aktivitäten sowie vertrauliche Informationen über seine Kunden, z. B. personenbezogene Daten. Was tatsächlich mit unseren Daten passiert, wenn sie an einen KI-Agenten übertragen werden, bleibt jedoch ein Rätsel. Da Verletzungen des Schutzes personenbezogener Daten immer wieder Schlagzeilen machen, sollte die Sicherheit von Verbraucherdaten nicht zugunsten fortschrittlicher Technologie gefährdet werden.

Die Grundlagen der Cybersicherheit sollten unabhängig von neuen technologischen Fortschritten weiterhin beachtet werden. Schützen Sie Ihre Internetverbindung, indem Sie eine Firewall installieren und Daten verschlüsseln. So bequem die Verbindung zu einem kostenlosen Wi-Fi-Netzwerk auch sein mag, sie kann der Sicherheit Ihres Unternehmens schaden. Die Verbindung zu einem ungesicherten Netzwerk ermöglicht Hackern den Zugriff auf Ihre Computer. Investieren Sie in ein VPN, um die Privatsphäre Ihres Netzwerks zu gewährleisten. IP-Adressen können auch für den Datenschutz verwendet werden, um Cyberkriminelle vor dem Zugriff auf sensible Daten zu schützen.

Der Einsatz von Passwörtern zur Absicherung von Computernetzwerken ist naheliegend, aber wer seinen Passwortschutz optimal nutzen möchte, muss auf mehr als nur ungerade Zahlen- und Buchstabenfolgen achten. Erwägen Sie, einen mehrstufigen Authentifizierungsmechanismus zu verlangen, der mehr Informationen als ein einziges Passwort erfordert, um Zugriff zu erhalten.

Um außerdem Zeit und Geld bei der Überprüfung von Cyber-Interaktionen zu sparen, erstellen Sie Vorschriften, die festlegen, wie Mitarbeiter identifizierende Informationen und andere sensible Daten schützen sollten. Dazu gehören die Beschränkung des Zugriffs auf bestimmte Informationen und die Verwendung von mehrschichtigen Sicherheitsmaßnahmen wie zusätzlicher Verschlüsselung, Sicherheitsfragen usw. Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter die Strafen für Verstöße gegen die Cybersicherheitsstandards Ihres Unternehmens verstehen.

Das könnte Ihnen auch gefallen: 7 Berufe, die durch künstliche Intelligenz (KI) unersetzlich sind.

Das Endergebnis

Künstliche Intelligenz ist keine Science-Fiction mehr, sondern ein sehr reales Element in der modernen Entwicklung der Cybersicherheit. Trotz ihrer Anziehungskraft sollten wir jedoch weder andere Cybersicherheitsmaßnahmen, die Unternehmen und Benutzer gleichermaßen schützen, noch die Möglichkeit ignorieren, dass künstliche Intelligenz als Waffe eingesetzt wird, um eher Schaden als Nutzen anzurichten.