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

Die Häufigkeit von Cyber-Angriffen ist weiterhin hoch – laut Forbes erlebten 66 % der Unternehmen im Jahr 2021 einen Cyber-Angriff. Da Cyber-Bedrohungen und -Angriffe immer ausgefeilter werden, wird auch die Technologie, die sie verhindert, immer ausgefeilter. Viele Unternehmen greifen auf KI zurück, um sich gegen die in ihrer Branche begangenen Verbrechen zu schützen. Während es zahlreiche Anwendungsfälle und Vorteile für die Implementierung künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechnologie für die Cybersicherheit gibt, können Kriminelle dieselben Technologien auch zu ihrem eigenen Vorteil nutzen.

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 Zugriff auf die persönlichen Daten von Einzelpersonen auf der ganzen Welt erhalten. Dann sind virtuelle private Netzwerke weiterhin notwendig.

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

Wie haben sich Cyber-Bedrohungen entwickelt?

Die erste Cyber-Bedrohung war eigentlich überhaupt keine Bedrohung. Bob Thomas, ein Technologieingenieur, entwickelte Anfang 1970 den ersten Computervirus, der zwischen Computern übertragen werden konnte. Die einzige Bedrohung, die es darstellte, war diese Nachricht: „Ich bin der Kriecher: Fang mich, wenn du kannst!“. Als Reaktion darauf produzierte Thomas‘ Freund und Mitarbeiter Ray Tomlinson, der später das erste E-Mail-Programm entwickelte, zusätzlichen Code, der nicht nur von Computer zu Computer übertragen werden konnte, sondern sich bei der Übertragung auch selbst duplizieren konnte. Dadurch wurden der „Creeper“ und der neue Code effektiv entfernt, und die erste Antivirensoftware erhielt den Namen „Reaper“.

Ende der 1990er und Anfang der 2000er Jahre tauchten weitere bösartige Viren auf. Die Viren ILOVEYOU und Melissa infizierten zig Millionen Geräte weltweit 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 finanzielle Gewinne oder strategische Ziele abzielten, sorgten für Schlagzeilen, da 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, was uns vor neue Herausforderungen stellt, und Internetnutzer sind heute mit einer Vielzahl von Risiken konfrontiert. Einerseits greifen riesige und größtenteils automatisierte Botnetze Verbrauchergeräte an. Andererseits wird bei Social-Engineering-Angriffen (oder Phishing-Angriffen) versucht, Einzelpersonen dazu zu verleiten, ihr Geld und ihre persönlichen Daten herauszugeben.

Infolgedessen hat sich die Cybersicherheit sowohl hinsichtlich der Bedrohung als auch der Reaktion weiterentwickelt. Cyberkriminelle haben jetzt kreativere Möglichkeiten, koordiniertere Angriffe durchzuführen. Trotz Methoden, um der Online-Verfolgung zu entgehen, haben Unternehmen in den letzten Jahrzehnten gezwungen, ihre Cybersicherheitspraktiken zu überdenken. Durch die Ausweitung von Cloud- und IoT-Geräten dringen Cyberangreifer nun in immer mehr Netzwerke ein und nutzen diese neue Technologie weiterhin für immer ausgefeiltere Angriffe.

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Wie bekämpft KI Cyberangriffe?

Wie bereits erwähnt, waren Sicherheitslösungen bis vor Kurzem in erster Linie reaktiv: Eine neue Malware wurde von Experten entdeckt, analysiert und zu Malware-Datenbanken hinzugefügt. Die Branche verfolgt diese Strategie weiterhin, wird jedoch zunehmend proaktiver, insbesondere angesichts der Risiken des Social Engineering.

Bei dieser Transformation sind maschinelles Lernen oder KI-Algorithmen von entscheidender Bedeutung. Auch wenn sie kein Allheilmittel für alle Cybersicherheitsherausforderungen sind, etwa wie Sie Ihr Unternehmen nach einem Datenverstoß schützen können, sind sie doch unglaublich nützlich, um Entscheidungsprozesse schnell zu rationalisieren und Muster aus unvollständigen oder manipulierten Daten abzuleiten. Diese Algorithmen lernen aus realen Daten wie aktuellen Sicherheitsrisiken und Fehlalarmen sowie den neuesten Bedrohungen, die Forscher weltweit gefunden haben.

Verwendet Fälle

Die Zahl der Malware-Angriffe weltweit überstieg im ersten Halbjahr 2022 die 2,8-Milliarden-Marke. 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 analysieren Malware möglicherweise anhand inhärenter Eigenschaften und nicht anhand von Signaturen. Wenn eine Software beispielsweise darauf ausgelegt ist, mehrere Dateien schnell zu verschlüsseln, handelt es sich um ein verdächtiges Verhalten. Ein weiterer Hinweis darauf, dass die Software nicht real ist, besteht darin, dass sie Maßnahmen ergreift, um sich selbst zu verbergen. Ein KI-basiertes Programm kann diese und andere Faktoren berücksichtigen, um die Gefährlichkeit einer neuen, bisher unbekannten Software zu ermitteln. Das Endergebnis könnte eine deutliche Steigerung der Endpunktsicherheit sein.

KI kann auch dabei helfen, Bedrohungen zu erkennen und zu priorisieren. Analysten in Sicherheitszentralen werden täglich mit Sicherheitswarnungen bombardiert, bei denen es sich häufig um Fehlalarme handelt. Am Ende verbringen sie möglicherweise zu viel Zeit mit diesen rudimentären Aufgaben und nicht genug Zeit mit der Untersuchung echter Bedrohungen, oder sie können fortgeschrittene Angriffe völlig übersehen. Laut dem Untersuchungsbericht von Verizon zu Datenschutzverletzungen dauerte es bei 20 % der Verstöße Monate oder länger, bis Unternehmen bemerkten, dass es sich um ein Problem handelte.

Schließlich können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen genutzt werden, um Abläufe zu rationalisieren und zu automatisieren, einschließlich der Reaktion auf eine große Anzahl von Warnungen mit geringem Risiko. Hierbei handelt es sich um Warnungen, bei denen eine schnelle Reaktion erforderlich ist, das Risiko eines Fehlers jedoch gering ist und das System sich der Bedrohung sicher ist. Wenn beispielsweise eine bekannte Ransomware-Probe auf dem Gerät eines Endbenutzers auftritt, kann eine sofortige Trennung der Netzwerkverbindung verhindern, dass der Rest des Unternehmens infiziert wird.

Die andere Seite

Ein Nachteil der Rolle künstlicher 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 nutzen auch künstliche Intelligenz, um Passwörter schneller zu knacken.

Die Einbeziehung maschinellen Lernens in Ihren Ansatz zur Bedrohungserkennung ist heute ein wichtiger Aspekt jeder Cybersicherheitsstrategie. Wie bereits erwähnt, entlasten KI-gestützte Technologien das Sicherheitspersonal, das täglich Tausenden von Alarmen ausgesetzt ist, teilweise.

Allerdings können Hacker diese Analysen ausnutzen, indem sie die Systeme mit zu vielen Warnungen überfluten. Zu viele Fehlalarme können selbst die besten maschinellen Lernsysteme und Sicherheitsspezialisten überfordern. Der Angreifer kann das System überfordern und eine große Anzahl falsch positiver Ergebnisse generieren und dann einen echten Angriff starten, während sich das System anpasst, um die falschen Bedrohungen herauszufiltern.

Bei Malware hängt die Wirksamkeit von Ransomware davon ab, wie schnell sie sich in einem Netzwerksystem verbreitet. KI wird von Cyberkriminellen bereits zu diesem Zweck eingesetzt. Mithilfe künstlicher Intelligenz überwachen sie beispielsweise die Reaktionen von Firewalls und identifizieren Zugangspunkte, die das Sicherheitspersonal übersehen hat.

Angesichts ihrer zunehmenden Raffinesse sind andere Lösegeldangriffe KI-gestützt. KI ist in Exploit-Kits enthalten, die auf dem dunklen Markt verkauft werden. Für Cyberkriminelle ist es eine äußerst profitable Taktik, 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. Sie leidet unter schnellen Veränderungen, wie zum Beispiel dem unerwarteten COVID-19-Ausbruch, der das Arbeitsverhalten der Mitarbeiter radikal verändert hat.“ – wie Urban VPN in einem ihrer aktuellen Blogbeiträge erklärt.

Der Einsatz von KI kann auch die Vertraulichkeit der Daten gefährden. KI-Algorithmen sind mit der Analyse großer Datenmengen verbunden, die erforderlich ist, damit die entwickelten Algorithmen genaue Ergebnisse liefern können. Die Daten eines Unternehmens umfassen Datenverkehr im Zusammenhang mit täglichen Transaktionen und Online-Aktivitäten sowie vertrauliche Informationen über seine Kunden, wie z. B. persönliche Informationen. Was jedoch tatsächlich mit unseren Daten passiert, wenn sie an einen KI-Agenten übertragen werden, bleibt ein Rätsel. Da Verstöße gegen den Schutz 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 die Sicherheit Ihres Unternehmens gefährden. Durch die Verbindung mit einem ungesicherten Netzwerk können Hacker auf Ihre Computer zugreifen. Investieren Sie in ein VPN, um die Privatsphäre Ihres Netzwerks zu gewährleisten. IP-Adressen können auch zum Datenschutz genutzt werden, um Cyberkriminelle vor dem Zugriff auf sensible Daten zu schützen.

Die Implementierung von Passwörtern zum Schutz von Computernetzwerken liegt auf der Hand, aber wenn Sie Ihren Passwortschutz optimal nutzen möchten, müssen Sie auf mehr als nur die ungeraden Zahlen- und Buchstabenfolgen achten. Erwägen Sie die Einführung eines Multi-Faktor-Authentifizierungsmechanismus, der mehr Informationen als ein einzelnes Passwort erfordert, um Zugang zu erhalten.

Um Zeit und Geld bei der Überprüfung von Cyber-Interaktionen zu sparen, erstellen Sie außerdem Vorschriften, die darlegen, wie Mitarbeiter identifizierende Informationen und andere sensible Daten schützen sollten. Dazu gehört die Beschränkung des Zugriffs auf bestimmte Informationen und der Einsatz mehrschichtiger Sicherheitsmaßnahmen wie zusätzliche Verschlüsselung, Sicherheitsfragen usw. Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter die Strafen verstehen, die ein Verstoß gegen die Cybersicherheitsstandards Ihres Unternehmens mit sich bringt.

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Das Endergebnis

Künstliche Intelligenz ist keine Science-Fiction mehr, sondern ein sehr reales Element in der modernen Entwicklung der Cybersicherheit. Trotz ihrer Attraktivität sollten wir jedoch andere Cybersicherheitsvorkehrungen, die weiterhin Unternehmen und Benutzer gleichermaßen schützen, nicht außer Acht lassen, ebenso wenig wie die Möglichkeit, dass künstliche Intelligenz als Waffe eingesetzt wird, um Schaden statt Nutzen anzurichten.