Wie KI den Nutzen der Threat-Intelligence verstärkt

Der weit verbreitete Einsatz generativer KI verändert auch den Nutzen von Threat-Intelligence, denn sie automatisiert die Datenanalyse, Bedrohungsvorhersage und automatisierte Reaktion erheblich. KI-gesteuerte Modelle zur Bedrohungsanalyse können riesige Datenmengen blitzschnell verarbeiten, unterschwellige Muster erkennen und Erkenntnisse generieren, die für menschliche Analysten schwierig oder zeitraubend wären. Diese Innovation spiegelt sich wirksam auf strategischer, operativer und taktischer Ebene wider.

KI in der strategischen Threat-Intelligence

KI-Tools können den Wert der strategischen Threat-Intelligence erheblich steigern, indem sie die Analyse riesiger Datensätze automatisieren, um Trends zu erkennen, mögliche nächste Schritte innerhalb einer Angriffskette sichtbar zu machen und tiefergehende Erkenntnisse zu liefern. Die Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Bedrohungsdaten und passen die Ergebnisse so an, um unterschwellige Veränderungen in der Bedrohungslandschaft sowie relevante geopolitische Entwicklungen mit einzubeziehen. KI kann in diesem Zusammenhang auch die Erstellung und Zusammenfassung von Threat-Reports automatisieren und so strategische Erkenntnisse für Entscheidungsträger besser zugänglich und schneller nutzbar machen. Diese Fähigkeit reduziert dann beispielsweise eine Analyse, die vorher 50 Minuten in Anspruch genommen hat, auf wenige Sekunden.

Beispiele für die Auswirkungen von KI auf die strategische Threat-Intelligence:

• Trendanalyse und -prognose: KI-gesteuerte Modelle können globale Bedrohungsdaten analysieren, um langfristige Trends in riesigen und ansonsten undurchsichtigen Datensätzen zu erkennen. Sie helfen Organisationen somit dabei, mögliche Schritte innerhalb einer Angriffskette zu ermitteln und die Abwehrstrategien entsprechend anzupassen.
• Profilerstellung von Bedrohungsakteuren: KI kann Daten über das Verhalten, die Methoden und die Ziele von Angreifern zusammenführen sowie analysieren und so detaillierte Profile erstellen. Dies hilft Sicherheitsteams, deren Motivationen und Strategien zu verstehen sowie die Abwehr zu verbessern.
• Branchenübergreifender Informationsaustausch: KI erleichtert den automatisierten Austausch und die Analyse von Bedrohungsdaten in verschiedenen Branchen. Durch die Analyse anonymisierter Daten aus verschiedenen Sektoren werden neu aufkommende Angriffstechniken aufgedeckt und die Relevanz für spezifische Industriesektoren sichtbar gemacht.
• Vorausschauende Risikobewertung: KI kann die Risikolandschaft bewerten, indem sie geopolitische, wirtschaftliche und Cybersicherheitsdaten korreliert. Sie kann darauf aufbauend vorhersagen, wie sich beispielsweise regulatorische Änderungen oder Konflikte im Laufe der Zeit auf das Risiko einer Organisation auswirken könnten.
• Automatisierte strategische Berichte: KI kann Lagebilder erstellen, die Einblicke auf neu auftretende Bedrohungen, globale Trends und Cyber-Bedrohungsakteure zulassen. Führungskräfte können so fundierte strategische Entscheidungen über die Zuweisung von Ressourcen und das Risikomanagement treffen.

KI im Einsatz für die operative Threat-Intelligence

KI verbessert operative Bedrohungsinformationen, indem sie die Auswertung verschiedener Quellen, wie Dark-Web-Foren, soziale Medien und die Kommunikation von Angreifern automatisiert. KI-gesteuerte Systeme können in diesem Zusammenhang Echtzeit-Warnmeldungen über neu auftretende Bedrohungen bereitstellen, Angriffsmuster analysieren und potenzielle Ziele ableiten.

Durch die Optimierung von Prozessen wie der Reaktion auf Incidents und der Erkennung von Bedrohungen ist KI in der Lage, verschiedene Datenquellen zu Bedrohungen schnell zu analysieren und zu kontextualisieren sowie Sicherheitsteams dabei zu helfen, Muster sowie Anomalien effizienter zu erkennen. KI verbessert dabei die Automatisierung, reduziert manuelle Arbeitslasten und ermöglicht eine Entscheidungsfindung. Sie kann zudem bei der Anpassung dynamischer Playbooks und der Automatisierung der Berichterstellung unterstützen.

KI optimiert die operative Threat-Intelligence auf verschiedene Weise, darunter:

• Automatisierte Bedrohungskorrelation: KI kann Daten aus verschiedenen Quellen, wie Sicherheitsprotokollen und externen Bedrohungsfeeds, schnell korrelieren, Bedrohungen in Echtzeit identifizieren und verwandte Vorfälle systemübergreifend miteinander verknüpfen, wodurch die Erkennungs- und Reaktionszeiten verkürzt werden.
• Vorfall-Triage: KI optimiert die Vorfall-Triage. Dabei werden Warnmeldungen automatisch nach Schweregrad und Kontext der Bedrohung priorisiert. So können sich Sicherheitsteams zuerst auf die kritischsten Bedrohungen konzentrieren, was die Effizienz der Reaktion auf Vorfälle insgesamt verbessert.
• Unterstützung beim Threat-Hunting: KI unterstützt Threat-Hunter, indem sie riesige Datensätze analysiert und potenzielle versteckte Bedrohungen oder abnormales Verhalten aufzeigt. Sie unterstützt sie dabei, unterschwellige Indikatoren zu erkennen, die menschliche Analysten vermutlich übersehen würden. Damit verbessert KI proaktiv die Bemühungen beim Threat-Hunting.
• Verhaltensanalyse: KI wendet maschinelles Lernen auf das Verhalten von Benutzern und Netzwerken an und erkennt Abweichungen, die auf Insider-Bedrohungen oder Advanced-Persistent-Threats hinweisen könnten. Dadurch werden versierte Angriffe, die herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen umgehen, besser erkannt.
• Automatisierung von Bedrohungs-Playbooks: KI kann automatisierte Playbooks für die Reaktion auf bestimmte Bedrohungen erstellen und kontinuierlich aktualisieren. Das geschieht auf der Grundlage von sowohl historischen Vorfällen als auch sich gerade entwickelnden Bedrohungen. Dadurch wird eine konsistente und schnelle Reaktion auf bekannte Bedrohungsmuster sichergestellt.

KI verbessert die taktische Threat-Intelligence

Taktische Bedrohungsinformationen beziehen sich auf umsetzbare, kurzfristige Erkenntnisse, die sich auf das bereits vorhandene Wissen und die dazugehörige Gegenreaktion auf unmittelbare Sicherheitsbedrohungen konzentrieren. Sie umfassen Echtzeitdaten wie Indicators of Compromise (IoCs), Angriffssignaturen, Malware-Hashes und IP-Adressen, die direkt zur Abwehr laufender oder bevorstehender Angriffe eingesetzt werden können. Dabei ermöglicht Taktische-Threat-Intelligence Sicherheitsteams, Bedrohungen schnell zu erkennen und zu neutralisieren, bevor sie erheblichen Schaden anrichten.

Einige der taktischen Threat-Intelligence-Workflows, die von KI beeinflusst werden, sind:

• Automatisierte Datenanalyse: KI kann große Mengen an Bedrohungsdaten aus verschiedenen Quellen schnell verarbeiten, wodurch die Zeit für die Identifizierung potenzieller IoCs verkürzt, und eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht wird.
• Mustererkennung: Modelle für maschinelles Lernen können Muster im Angriffsverhalten erkennen, potenzielle Bedrohungen auf der Grundlage historischer Daten sowie aktueller Trends vorhersagen und sich in Echtzeit an neue Angriffe anpassen.
• Verbesserte Erkennung und Reaktion: KI-unterstützte Systeme können automatisierte Reaktionen auf erkannte Bedrohungen auslösen, indem sie vorkonfigurierte Maßnahmen anwenden und Sicherheitstools wie Firewalls oder Antivirenprogramme mit neuen IoCs aktualisieren. ‍
• Echtzeit-Bedrohungskorrelation: KI kann unterschiedliche Datenpunkte korrelieren, eine genauere Kontextualisierung bieten und Sicherheitsteams dabei helfen, verschiedene Signale zu verknüpfen, die auf einen koordinierten Angriff hindeuten könnten. ‍
• Weniger Fehlalarme: Die Fähigkeit der KI, Daten zu verfeinern und daraus zu lernen, reduziert die Anzahl der Fehlalarme, sodass sich Sicherheitsteams effizienter und effektiver auf echte Bedrohungen konzentrieren können.

Innovative Threat-Intelligence-Lösungen – Geschwindigkeit als entscheidender Vorteil

Angesichts der rasant steigenden Datenmengen werden traditionelle Sicherheitslösungen schnell an ihre Grenzen gebracht. Innovative Funktionen neuer KI-gestützter Threat-Intelligence-Lösungen setzen genau hier an, indem sie Analysen und Suchprozesse auf ein neues Level bringen. Mit hoher Geschwindigkeit können diese Systeme riesige Datensätze analysieren, IoCs wie verdächtige IP-Adressen oder Malware-Hashes in Sekundenschnelle identifizieren sowie Bedrohungen effizient priorisieren. Dies ermöglicht eine nahezu sofortige Erkennung und Reaktion, wodurch die Zeitaufwand bei der Eindämmung potenzieller Angriffe drastisch reduziert wird.

Darüber hinaus helfen zur Bewältigung der Informationsflut optimierte Dashboards, die nahezu in Echtzeit arbeiten, dass Analysten fundierte Entscheidungen ohne Verzögerungen treffen können. Dies verbessert nicht nur die Skalierbarkeit, sondern auch die Effizienz von Sicherheitsteams, da die manuelle Arbeitslast reduziert und die Performance insgesamt gesteigert wird. Moderne Methoden bieten in diesem Zusammenhang eine neue Dimension der Skalierbarkeit, indem sie selbst bei Datenmengen im Terabyte-Bereich weit über 90 Tage hinweg präzise und schnelle Analysen ermöglichen. In einer Bedrohungslage, in der jede Sekunde zählt, stellen diese Funktionen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar.

Von  Frank Lange, Technical Director bei Anomali