Wie KI zu mehr Sicherheit und Resilienz beitragen kann

Cyberkriminelle gehören immer zu den allerersten Nutzern neuer Technologien - und das ist mit Künstlicher Intelligenz auch nicht anders. Im Gegenteil: Kaum stand ChatGPT Ende 2022 der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung, schon wurde die KI dazu missbraucht, um Viren zu programmieren und neue Social-Engineering-Methoden zu entwickeln.

Sosehr Unternehmen wie OpenAI oder Google sich bemühen, dieser Art von Missbrauch Einhalt zu gebieten, so ist es doch absehbar, dass wir künftig damit leben werden müssen. Unternehmen, die die Risiken von Cyberkriminalität im Zusammenhang mit KI ignorieren, müssen mit schwerwiegenden Betriebsausfällen rechnen. Um dem entgegenzuwirken, bietet es sich an, KI in den Dienst der Cybersicherheit zu stellen. So stärken Unternehmen ihre Cyberabwehr und machen sich bereit für die Zukunft.

Für Cybersicherheit trainierte KI-Modelle können Daten durchsuchen, Anomalien erkennen, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben würden, und Gegenmaßnahmen vorschlagen, um Bedrohungen schnell zu stoppen. Diese Technologie kann auch verwendet werden, um neue Schwachstellen zu erkennen, sobald sie auftreten, und um potenzielle Schutzmaßnahmen zu identifizieren.

Mit schnellerem Schwachstellenmanagement sind Unternehmen generell besser darauf vorbereitet, Cyberrisiken zu mindern, bevor sie den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen. Allerdings müssen sich Unternehmen, die KI für ihre Cyberabwehr nutzen möchten, darauf verlassen können, dass diese Systeme zuverlässig sind. Der Schlüssel dazu ist eine verantwortungsvolle Entwicklung und Datenverwaltung.

KI-Modelle und Daten immer aktuell halten

Die Beschaffung qualitativ hochwertiger Daten zum Trainieren von KI-Modellen ist hierfür ein guter Ausgangspunkt. Mit der Entstehung neuer Cyberbedrohungen müssen jedoch Datensätze unbedingt auch kontinuierlich überprüft und aktualisiert werden. Veraltete Daten wiederum bedeuten veraltete KI-Fähigkeiten, wodurch für Cybersicherheitssysteme das Risiko entsteht, dass sie ebenfalls nicht auf dem neusten Stand sind und immer anfälliger werden.

KI-Modelle auf ihre Genauigkeit zu testen und blinde Flecken oder Verzerrungen vor der Bereitstellung zu ermitteln, ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt. Die Testdatensätze sollten sich von Trainingsdaten unterscheiden und die Modelle einer Reihe von Fragen, Grenzfällen und simulierten Angriffen aussetzen. Ein umfassender Ansatz für KI-Tests kann sicherstellen, dass Ausfälle und Mängel nicht zu Fehlern führen, die wiederum die Cyberabwehr beeinträchtigen.

Dank strenger Überprüfungen und Validierungen können Unternehmen KI als Schutzmaßnahme nutzen, um sowohl bekannte als auch unbekannte Bedrohungen abzuwehren. Trainierte und getestete Modelle sind dann schneller, skalierbarer und konsistenter.

Das Zusammenspiel von Mensch und KI macht den Unterschied

Unternehmen sollten jedoch bedenken, dass KI eines von vielen verfügbaren Hilfsmitteln und kein Ersatz für strenge Prozesse und die Kontrolle durch Menschen ist. Hier können erfahrene Cybersicherheitsteams einen erheblichen Wert für Unternehmen darstellen. Ein KI-gestütztes System kann zwar helfen, Sicherheitsprobleme schnell zu erkennen, aber menschliches Fachwissen ist unerlässlich, um KI-Modelle kontinuierlich zu überwachen, zu aktualisieren und die Ursachen von Warnungen, die von KI-Systemen gesendet werden, zu verstehen.

Letztendlich können Unternehmen mithilfe menschlicher und technologischer Fähigkeiten Umgebungen für Cybersicherheit schaffen, in denen sich alle Komponenten gegenseitig ergänzen. KI kann dazu beitragen, die mühsame Datenverarbeitung und automatisierte Antworten zu optimieren, während sich die Mitarbeiter auf die Analyse, Entscheidungsfindung und Cyberstrategie auf höherer Ebene konzentrieren. Auf diese Weise wird die Resilienz insgesamt erhöht.

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