Die Zahl der Cyberangriffe nimmt einfach kein Ende und die Folgen für die angegriffenen Unternehmen sind oft dramatisch. Daher suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, die Widerstandfähigkeit ihrer Daten zu verbessern. Der Kampf zwischen den Guten und den Bösen ist ein ständiges Hin und Her, und in letzter Zeit haben Cyberkriminelle mal wieder einen Schritt nach vorne gemacht. Sie nutzen KI, um die Häufigkeit und Durchschlagskraft ihrer Angriffe zu erhöhen. Schlimmer noch: Es gibt inzwischen immer mehr Neulinge, die sich als Cyberkriminelle versuchen: Skript-Kiddies ohne Programmiererfahrung. Sie verwenden KI-Tools von der Stange, um Schadsoftware zu erstellen und einsetzen.
Heute kann jeder, der böse Absichten hegt, innerhalb kürzester Zeit eine Malware entwickeln, in Umlauf bringen und in Unternehmen jeder Größe verheerende Schäden anrichten. Mit leicht erhältlichen KI-Tools können selbst unerfahrene Akteure Denial-of-Service-Angriffe durchführen, Phishing-E-Mails erstellen oder Ransomware einsetzen. Diese Angriffe können dann gleichzeitig von zahlreichen Systemen auf der ganzen Welt ausgeführt werden, sodass es für die verantwortlichen Mitarbeiter nahezu unmöglich ist, alle angegriffenen Systeme rechtzeitig zu identifizieren.
Mit KI gegen Hacker vorgehen
Aber es gibt nicht nur schlechte Nachrichten: KI und Deep-Learning-Technologien bieten auch ein wirksames Mittel im Kampf gegen Cyberkriminalität. KI-gesteuerte Sicherheitslösungen mit selbstlernenden Funktionen können proaktiv auf neu auftretende Bedrohungen reagieren und Unternehmen auf diese Art und Weise vor der Vielzahl von Angriffen schützen, so dass sie wieder Macht über ihre Daten haben.
Mit KI-gestützten Sicherheitstools lassen sich beispielsweise Anomalien und Muster erkennen, die auf bösartiges Verhalten hinweisen, und Angriffe stoppen, bevor diese Schaden anrichten. Dieser intelligente Datenschutzansatz verringert die Abhängigkeit von reaktiven Maßnahmen und versetzt Unternehmen in die Lage, Cyberkriminellen einen Schritt voraus zu sein.
KI- und Deep-Learning-Schutzsysteme sind zudem in der Lage, sich anzupassen und weiterzuentwickeln, um neuen Bedrohungen zu begegnen. Sie lernen aus vorausgegangenen Vorfällen und verbessern so kontinuierlich ihre Abwehrmechanismen. Durch Techniken wie Transfer Learning können diese Systeme ihre Wissensbasis ständig mit den neuesten Erkenntnissen über Bedrohungen anreichern und eine zunehmend größere Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe entwickeln.
Diese Systeme leiten auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder erlernter Verhaltensweisen auch proaktiv automatische Maßnahmen ein. Wenn ein System beispielsweise eine Sicherheitsverletzung oder eine Anomalie ausfindig macht, kann es automatisch Maßnahmen wie die Isolierung der betroffenen Systeme oder die Blockierung verdächtigen Datenverkehrs einleiten. Diese automatische Reaktion verkürzt die Zeit zwischen der Erkennung und Behebung eines Cyberangriffs und minimiert so die potenziellen Auswirkungen.
KI in Aktion
Hier ein Beispiel dafür, wie KI in der Praxis funktioniert: In der Cybersicherheitsbranche gibt es eine bekannte Bedrohung, das so genannte Remote Administration-Tool (RAT). Ein RAT kann in einen einfachen E-Mail-Anhang, etwa ein JPEG-Bild, eingebettet werden, so dass Cyber-Angreifer unbefugten Zugriff auf ein System erhalten. Antivirenprogramme erkennen RATs in der Regel anhand ihrer Signaturen und geben eine Warnung an sämtliche Endgeräte, um sie zu identifizieren und entfernen. Angreifer können ihre RATs jedoch leicht modifizieren, um eine andere Signatur zu erzeugen und die herkömmliche Erkennung zu umgehen.
Um sich dagegen zu wehren, sind KI- und Deep-Learning-Technologien von entscheidender Bedeutung. Anstatt sich nur auf den statischen Abgleich von Signaturen zu verlassen, können KI-gestützte Cybersicherheitstools das Verhalten von Dateien und Prozessen analysieren. Sie beobachten, ob eine Datei bestimmte Aktionen ausführt oder Software installiert. KI-Sicherheitstools erkennen verdächtiges Verhalten und verhindern potenziell bösartige Aktionen, indem sie Muster in diesen Aktivitäten lernen und identifizieren. Mit diesem Ansatz lassen sich Bedrohungen besser erkennen und vor allem abwehren.
Angreifer entwickeln ständig neue Methoden, um herkömmliche Cybersicherheitsmaßnahmen zu umgehen, so dass die Unternehmen unbedingt Schritt halten müssen. KI und Deep Learning können eine wichtige Rolle bei der Analyse aktueller Bedrohungen sowie der Vorhersage potenziell bösartiger Aktionen auf der Grundlage beobachteter Muster spielen. Ein solcher proaktiver Ansatz verbessert die Sicherheitslage von Unternehmen und hilft ihnen, sich vor den sich permanent weiterentwickelnden Cyberbedrohungen zu schützen.
Ein sich entwickelndes Werkzeug
Bei der Implementierung von KI- und Deep-Learning-Tools ist es wichtig, die damit verbundenen Herausforderungen zu berücksichtigen. So können immer wieder Fehler auftreten, denn KI befindet sich noch in der Entwicklung und ist nicht zu 100 Prozent sicher. Manchmal kann es also zu Fehlinterpretationen kommen, die die Verfügbarkeit von Daten oder Systemen beeinträchtigen. Solche Störungen kommen vor allem dann vor, wenn die KI etwas entdeckt, was sie für eine illegale Aktivität hält. KI-Tools arbeiten zum Beispiel oft mit einer Zuverlässigkeitsbewertung. Ein Unternehmen kann also festlegen, dass vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden, wenn der Wert unter einen bestimmten Schwellenwert fällt. Aber Achtung: Eine solche Präventionsmaßnahme kann nicht nur unnötig sein, sondern auch zu ungeplanten Ausfallzeiten führen.
Da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, kann sie keine absolute Perfektion garantieren. Deshalb wird die Gefahr von Fehlern jetzt und in Zukunft immer bestehen. Doch je mehr Menschen die Technologie nutzen und mit verschiedenen Bedrohungen konfrontiert werden, desto zuverlässiger werden die KI-Systeme in der Lage sein, echte Bedrohungen von vermeintlich bedrohlichen Situationen zu unterscheiden.
Erste Schritte mit KI
Viele Unternehmen sind vom Potenzial der KI fasziniert, wissen aber nicht, wie und wo sie mit dem Einsatz dieser Technologie beginnen sollen. Am einfachsten ist es, mit zuverlässigen Anbietern von Sicherheitslösungen zusammenzuarbeiten, die sich mit Deep Learning und KI auskennen und die Technologie bereits in ihre bestehenden Produkte integriert haben. Dieser Ansatz ermöglicht es den Endanwendern, KI anzuwenden und sie effektiv für die Datensicherheit und die Cybersicherheit einzusetzen.
Da sich diese Technologie beständig weiterentwickelt, ist zu erwarten, dass mehr interne KI- und Deep-Learning-Lösungen konstruiert und eingesetzt werden. Allerdings wird es noch einige Jahre dauern, bis sich die KI durchsetzt. Bis dahin tun sich Unternehmen am leichtesten, wenn sie mit Lösungsanbietern zusammenarbeiten, die sofort verfügbare KI-gestützte Tools zur Neutralisierung von Cyberangriffen und zum Schutz vor Datenverlusten im Angebot haben.
Von René Claus, EMEA MSP Sales Director bei Arcserve
