1 Security Leaders Braced for Daily AI-Driven Attacks by Year-End – Infosecurity Magazine, 24th April 2024 2 85% of Cyber security Leaders Say Recent Attacks Powered by AI: Weekly Stat – CFO, 30th August 2023 3 Cyber Attacks Are More Sophisticated Than Ever, With AI-Powered Attacks Posing the Greatest Risk – PR Newswire, 26th March 2024 4 UK Cybercrime Statistics 2024 – Twenty IT Services, 5th July 2024

Aktuell wird viel über künstliche Intelligenz (KI) gesprochen - vor allem, wenn es um Sicherheit geht.

93% der Chief Information Security Officers (CISOs) sind der Meinung, dass ihr Unternehmen bis Ende 2024 täglich mit KI-gesteuerten Bedrohungen konfrontiert sein wird. 85% der Sicherheitsexperten führen die jüngste Zunahme von Angriffen auf bösartige Akteure zurück, die generative KI einsetzen, und rund ein Drittel (35%) der Unternehmen ist der Meinung, dass sie für diese Art von Angriffen nicht gerüstet sind.

So oft man auch von den Gefahren der KI hört, darf man nicht vergessen, dass dieselben Technologien schon seit langem zur Sicherheit von Unternehmen beitragen - und dies auch in Zukunft tun werden.

Ein durchschnittliches Security Operations Center (SOC) sieht sich heute mit einer Flutwelle eingehender Informationen konfrontiert, mit Datenprotokollen, die so umfangreich sind, dass es unmöglich ist, sie effektiv zu verarbeiten.

Jeden Tag werden mehr als eine halbe Million neuer Cyber-Bedrohungen identifiziert, und auch wenn die SOCs noch versuchen, die 1% des Datenverkehrs herauszufiltern, die ein menschliches Eingreifen erfordern, steht ihnen ein aussichtsloser Kampf bevor.

Angriff und Verteidigung: Wie KI die Bedrohung durch KI bekämpft

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Im Kern geht es dabei um ein Größenproblem. Um Bedrohungen wirksam bekämpfen zu können, müssen SOCs in der Lage sein:

a) die typischen Trends in ihrem Datenverkehr- Ökosystem - Verbindungen, Datenströme, Adressen, Ziele - zu verstehen und sie auf der Grundlage einer „Normalitätsgrenze“ zu analysieren.

b) zu verstehen, wie „normal“ überhaupt aussieht. SOCs müssen also nicht nur ihren eigenen Informationsfluss bewältigen, sondern auch verstehen, was in der Welt da draußen passiert.

Dies sind keine trivialen Herausforderungen, und die Zunahme von KI-gesteuerten Bedrohungen macht es nur noch schwieriger, sie zu bewältigen. Aus diesem Grund ist jetzt der Punkt erreicht, an dem die einzige wirkliche Möglichkeit für Unternehmen, sich zu schützen, darin besteht, Feuer mit Feuer zu bekämpfen - oder, in diesem Fall, KI mit KI.

Umfang + Geschwindigkeit = Überlegene Sicherheit Heutzutage wird KI oft als Sammelbegriff verwendet. Es ist wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, was wir wirklich meinen, wenn wir mit dem Begriff KI um uns werfen.

Es ist wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, was wirklich gemeint ist, wenn man mit Begriffen wie „KI“ um sich wirft, denn wenn man genau ist, lässt sich viel besser einschätzen, wozu eine Technologie wirklich fähig ist.

Während sich GenAI zum Beispiel auf die Erstellung von Text oder Bildern konzentriert, ist eine Technologie wie ML viel mehr mit Dingen wie Datenanalyse und Mustererkennung vertraut, insbesondere in großem Maßstab. Aus diesen Gründen bildet ML das Herzstück von Check Points eigener Threat Cloud AI - und das schon seit mehr als einem Jahrzehnt.

Vereinfacht ausgedrückt ist die ThreatCloud ein Repository aller Informationen, die Check Point über aktuelle Bedrohungen hat. Sie enthält die gesammelten Informationen aller teilnehmenden Check Point-Kunden, ergänzt durch Daten von Internet Service Providern (ISPs) und Kompromissindikatoren (Indicators of Compromise, IoC) von nationalen Cybersicherheitszentren.

ML ist hier von entscheidender Bedeutung, da es die Möglichkeit bietet, eine riesige Datenmenge sehr schnell

zu analysieren. Das wiederum ermöglicht eine sofortige Entscheidung darüber zu treffen, wie die verschiedenen Faktoren zusammenkommen.

Angenommen, eine E-Mail wird an einen bestimmten Endpunkt gesendet. Die E-Mail wird dann auf einem mobilen Gerät mit Office 365 geöffnet. Anschließend nimmt die Endpunktverbindung einen völlig neuen Verlauf - zum Beispiel einen Anruf nach Hause. Für sich genommen ist keine dieser Verhaltensweisen unbedingt ein Problem. In Kombination können sie jedoch auf ein potenzielles Sicherheitsproblem hinweisen. Das ist etwas, das ML viel schneller erkennen könnte als ein SOC-Operator jemals.

ML bietet also nicht nur die Möglichkeit, das Gesamtbild zu überblicken, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der angemessen reagiert werden kann. Aus diesem Grund wird ML auch dazu beitragen, dass Sicherheitsexperten in Zukunft einen viel größeren Nutzen aus den Verfahren ziehen können.

Die Stärken des jeweils anderen nutzen Heute befinden sich die meisten SOC-Betreiber in der wenig beneidenswerten Lage, dass sie versuchen, alle anfallenden Aufgaben zu erledigen und nur sehr wenig zu automatisieren. Mit der zunehmenden Verbreitung von Technologien wie ML besteht die Möglichkeit, diese Dynamik auf den Kopf zu stellen und talentierte Ressourcen freizusetzen, damit sie mehr von dem tun können, was sie am besten können.

Trotz ihrer vielen Stärken hat ML (und KI insgesamt) mit einer Sache zu kämpfen: dem Kontext. Menschen sind in einzigartiger Weise in der Lage, den Kontext zu verstehen, in dem bestimmte Ereignisse stattfinden. Bots können das einfach nicht. Während also ein Mensch eine Situation betrachten und sagen könnte: „Obwohl technisch gesehen alles in Ordnung ist, macht es trotzdem Sinn, diese Verbindung zu sperren“, würde ein Bot das niemals tun.

Aus diesem Grund ist die Zukunft keine, in der KI allein zur Bekämpfung von KI-gesteuerten Be-drohungen eingesetzt wird, sondern in Verbindung mit menschlichen Bedienern, die zum rich-tigen Zeitpunkt die richtigen Entscheidungen treffen können. Der Umfang und die Geschwin-digkeit, die KI bietet, werden es weit bringen, aber nur mit menschlichem Fachwissen wird es gelingen, wirklich erfolgreich zu sein.