Warum KI für Cybersicherheit?
IT-Teams stehen vor der gewaltigen Aufgabe, Geschäftsdaten und geistiges Eigentum, die auf einer wachsenden Anzahl von Geräten und Standorten gespeichert sind – einschließlich Endpunkten wie PCs, Tablets, Telefonen, den Internet-of-Things (IoT)-Geräten, dem Rechenzentrum, der Cloud und am Edge, wo Daten erstellt und verarbeitet werden – vor einer sich schnell weiterentwickelnden Bedrohungslandschaft.
Es wird geschätzt, dass Endpunktgeräte die Quelle von 90 % erfolgreicher Cyberangriffe sind1, die jetzt unterhalb des Betriebssystems (OS) Schwachpunkte ausnutzen, um Zugriff auf den gesamten Systemstack zu erhalten. Im Jahr 2023 wurde festgestellt, dass 39 % der Datenschutzverletzungen Daten betreffen, die in mehreren Umgebungen gespeichert sind, einschließlich lokaler Umgebungen und in der öffentlichen und privaten Cloud, wobei die durchschnittlichen Kosten eines Verstoßes 4,45 Millionen USD erreichten.2
Cybersicherheit hat sich über den Umfang oder die Fähigkeit von Menschen hinausentwickelt, immer ausgeklügeltere Angriffe zu erkennen, und Sicherheits-Ops-Zentren, die von Warnmüdigkeit betroffen sind, suchen nach besseren Tools zur Automatisierung von Analysen und Problembehebungen in der gesamten Edge-to-Cloud-Infrastruktur. Darüber hinaus sagten 47 % der in der Studie Cybersecurity Priorities von Anomali 2024 befragten Sicherheitsfachleute, dass ihre Security-Ops nicht die erforderliche Transparenz in ihre Infrastruktur bieten.3
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, führen Unternehmen tiefgreifende Verteidigungsstrategien ein, die aus Sicherheitslösungen bestehen, die zur Isolierung und zum Schutz von Daten vor Angriffen beitragen und setzen KI-gestützte Technologien ein, die Anomalien und verdächtiges Verhalten schneller erkennen und automatisch darauf reagieren können.
Vorteile der KI in Cybersicherheit
Dias Leistungsvermögen von KI liegt in ihrer Fähigkeit, große und vielfältige Datenmengen schnell zu verarbeiten und Erkenntnisse in nahezu Echtzeit zu liefern. Wenn sie auf Cybersicherheit angewendet werden, ermöglichen KI-gestützte Sicherheitslösungen Unternehmen, Systeme zu überwachen und potenzielle und aktive Angriffe zu identifizieren und darauf zu reagieren, oft ohne menschliche Eingriffe, was zu messbaren geschäftlichen Vorteilen führt.
- Der Bericht IBM Security Cost of a Data Breach 2023 ergab, dass Unternehmen, die Sicherheits-KI und automatisierte Erkennungs- und Untersuchungsfunktionen umfassend verwenden, in der Lage waren, die Kosten von Datenschutzverletzungen um 1,76 Millionen USD zu reduzieren.2
- Morgan Stanley Research schätzt, dass Unternehmen weltweit 112 Milliarden US-Dollar pro Jahr sparen können, indem sie KI zur Automatisierung von Aufgaben verwenden, die in der Regel von Sicherheitsanalysten ausgeführt werden, einschließlich Protokollüberwachung und -analyse, Warnzusammenfassung, Patchverwaltung und Berichterstellung.4
KI-Anwendungsfälle im Bereich Cybersicherheit
Während immer noch Anwendungsfälle für KI im Bereich Cybersicherheit auftauchen, umfassen häufige Anwendungen von KI-gestützten Sicherheitstechnologien:
- System- und Geräteverhaltensüberwachung und -analyse zur Festlegung von Aktivitätsbaseline.
- Bedrohungserkennung mit maschinellem Lernen und CPU-Telemetrie, um schwerer zu erkennende Angriffe aufzudecken, anomales Verhalten zu identifizieren, Muster zu interpretieren und Warnungen in nahezu Echtzeit zu liefern.
- Threat-Hunting, bei der Systeme auf bekannte Bedrohungsmuster überwacht werden, um Indikatoren für einen Angriff zu erkennen.
- Automatisierte Problembehebung zur präventiven Bekämpfung neuer Bedrohungen oder Angriffe mit KI-Deep-Learning-Algorithmen, die darauf trainiert wurden, basierend auf früheren Aktionen in ähnlichen Situationen zu reagieren.
- Schwachstellenmanagement, bei dem KI-Analysen von Geschäftssystemen und Anwendungen potenzielle Risikobereiche identifizieren, die eine Sanierung erfordern.
Verbesserte Erkennung von Endpunkt-Bedrohungen
Während KI-gestützte Sicherheitsfunktionen auf jede Schicht des Technologie-Stacks angewendet werden können, hilft auf Hardwareebene integrierte KI zur Verbesserung des Schutzes von Endbenutzergeräten vor Cyber-Bedrohungen, die unterhalb des Betriebssystems abzielen und reine Sicherheitslösungen umgehen.
Zum Beispiel können CPU-Telemetrie und KI-basierte Verhaltensüberwachung zur Profilerstellung und Erkennung von Malware wie Ransomware und Cryptojacking beitragen, um Softwarelösungen zu ergänzen.
Darüber hinaus bieten gerätebasierte KI-Funktionen Vorteile wie reduzierte Latenz, verbesserte Datenkontrolle und geringere Kosten im Vergleich zu Cloud-basierten Lösungen, da sich alle Daten auf dem Endgerät befinden und die KI-Verarbeitung und -Analyse lokal erfolgt.
Um integrierte KI-Funktionen zu nutzen, ohne das Endbenutzererlebnis zu beeinträchtigen, können Unternehmen ein Upgrade ihrer Flotte auf KI-PCs in Erwägung ziehen, mit Prozessoren, die speziell zur Optimierung der Platzierung und Leistung von KI-Workloads entwickelt wurden.
Schutz sensibler KI-Workloads und Daten
Um den Schutz und den Datenschutz proprietärer KI-Modelle und Workloads sowie sensibler, vertraulicher oder regulierter Daten zu verbessern, sollten Unternehmen auch fortschrittliche Sicherheitslösungen in Betracht ziehen, die Daten in jeder Phase ihres Wegs schützen – im Ruhezustand, bei der Übertragung und bei der Verwendung.
Zu den gängigen Datensicherheitsoptionen gehören sicheres Multiparty-Computing, Datentokenisierung und homomorphe Verschlüsselung. Diese Technologien sind zwar effektiv, können aber auch neue Herausforderungen aufdecken. Eine Alternative zu diesen Optionen ist Confidential Computing.
Confidential Computing verbessert den Schutz sensibler Daten, ohne sie transformieren oder ungewöhnliche Kodierung oder Tools verwenden zu müssen. Stattdessen verwendet es Isolation, Verifizierung, Verschlüsselung und Kontrolle in einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung (TEE), um die Vertraulichkeit und Integrität von Daten zu schützen.
Durch die Implementierung von Confidential Computing-Lösungen können Unternehmen:
- Bieten Sie eine Anwendungsisolierung von aktiv verwendeten Daten, um die Angriffsfläche und den Zugriff auf sensible Daten drastisch zu minimieren.
- Ermöglichen Sie eine Isolierung von Daten innerhalb einer virtuellen Maschine auf Hardwareebene, um den geschützten Zugriff nur auf Software oder Administratoren mit ausdrücklicher Genehmigung zu beschränken. Dies hilft, Angriffsflächen zu reduzieren und das Risiko eines Datenverlusts, Datenschutzverletzungen, Manipulation oder Diebstahl zu mindern.
- Ein Zero-Trust-Attestierungs-SaaS, das die Vertrauenswürdigkeit von Computing-Assets im Netzwerk, am Edge und in der Cloud verifiziert.
Die Zukunft der KI im Bereich Cybersicherheit
Die Verwendung von KI zur Verbesserung des Cybersicherheitsschutzes durch automatisierte intelligente Bedrohungsüberwachung, Vorhersage, Erkennung und Reaktion wird sich in Bezug auf Breite, Tiefe und Prävalenz weiter weiterentwickeln und zur Verbesserung der Robustheit von Sicherheitslösungen beitragen.
Gleichzeitig werden KI-basierte Lösungen nicht unangefochten bleiben, da schlechte Akteure daran arbeiten, Unternehmen und die KI-basierten Tools, die sie schützen, anzugreifen.
Wie bei jedem Sicherheitsansatz sollten Unternehmen ihren Ansatz weiterhin bewerten und anpassen, um Schutzfortschritte zu nutzen und sich weiterentwickelnden Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein.