Die Rolle von KI bei der Erkennung von Cyberbedrohungen

1. Einleitung#

Die globale Landschaft der Cyberbedrohungen durchläuft eine zweifache Entwicklung: Bedrohungen treten nicht nur häufiger auf, sondern sind auch wesentlich komplexer als früher. Um dies zu untermauern: Das zweite Quartal 2024 markierte einen bemerkenswerten Anstieg weltweiter Cyberangriffe um 30 %, mit durchschnittlich 1.636 Angriffen auf ein Unternehmen pro Woche. Darüber hinaus waren laut dem 2020 Webroot Threat Report im Jahr 2019 93,6 % der Malware-Angriffe polymorph, d. h. sie enthielten sich selbst anpassenden Code, um einer Erkennung zu entgehen. Da diese Herausforderungen eskalieren, wird die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Threat Intelligence unverzichtbar.

2. Das Aufkommen von KI in der Cybersicherheit#

Im Kern ermöglicht Künstliche Intelligenz Maschinen, menschliche Intelligenz (unsere Fähigkeit zu schlussfolgern, zu entscheiden und Muster zu erkennen) nachzuahmen. In der Cybersicherheit bedeutet dies, dass KI nicht nur die kognitiven Funktionen menschlicher Analysten replizieren kann, sondern auch menschliche Grenzen bei der Berechnung und Geschwindigkeit übertrifft. Ein Teilbereich der KI, der dies noch effizienter macht, ist Machine Learning (ML). ML ermöglicht es Maschinen (in diesem Fall KI-gestützten Cybersicherheitssystemen), dynamisch zu lernen und sich weiterzuentwickeln, ohne dass eine ständige menschliche Programmierung erforderlich ist. Systeme werden mit großen Datenmengen gefüttert, um zu lernen, wie man Muster erkennt, Verhaltensweisen vorhersagt und Abweichungen versteht. Machine Learning lässt sich weiter in drei Arten unterteilen:

1. Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Das System wird mit gelabelten Daten trainiert. Dies erfordert menschliche Unterstützung und ist am besten geeignet, um Algorithmen die Beziehung zwischen den Eingaben und den Ausgaben verstehen zu lassen.
2. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Das System wird mit ungelabelten Daten trainiert. Dies wird nicht von einem Menschen überwacht und hilft dabei, Muster zu identifizieren, die bisher nicht entdeckt wurden. Am besten geeignet zur Erkennung neuer Risiken.
3. Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Bei dieser Art des Lernens wird der Algorithmus mit einer Versuch-und-Irrtum-Methode trainiert, bei der er eine Belohnung für korrekte Aktionen erhält, während für inkorrekte eine Strafe verhängt wird.

3. Vorteile der Nutzung von KI zur Erkennung von Cyberbedrohungen#

Im Folgenden finden Sie die vier wichtigsten Vorteile der Einführung von Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von Cyberbedrohungen:

1. Erhöhte Genauigkeit bei der Identifizierung von Bedrohungen mit weniger Fehlalarmen KI maximiert die Produktivität von Sicherheitsteams, indem sie sofort mehrere Datenquellen integriert, um den Kontext hinter einem Alarm zu verstehen. Dies reduziert unnötige Alarme und hilft, sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren, die potenziellen Schaden für das Unternehmen darstellen. Beispielsweise kann KI schnell zwischen einem legitimen Anmeldeversuch und einem verdächtigen unterscheiden, indem sie das bisherige Verhalten und den Standort des Nutzers analysiert.

2. Geschwindigkeit und Effizienz bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen Im Vergleich zur herkömmlichen Bedrohungserkennung, bei der menschliche Analysten Ewigkeiten damit verbrachten, Daten zu sammeln und zu interpretieren, revolutioniert KI die Cybersicherheit. Sie kann Sicherheitsdaten aus verschiedenen Quellen sammeln, bereinigen und standardisieren sowie sowohl quantitative als auch qualitative Daten in unvorstellbarer Geschwindigkeit analysieren. Diese übermenschliche Effizienz stattet die Sicherheitsteams mit aussagekräftigen Erkenntnissen über den aktuellen Stand des Systems aus, ohne jeglichen Aufwand.

3. Proaktive Bedrohungserkennung durch prädiktive Analysen Prädiktive Analysen, eine Reihe von Technologien, die aktuelle und historische Daten nutzen, um die zukünftige Performance vorherzusagen, sind ein Game-Changer bei der Erkennung von Cyberbedrohungen. Unternehmen können nun bewerten, welche Schwachstellen am wahrscheinlichsten ins Visier genommen werden, aufkommende Malware durch die Analyse bestehender Stämme identifizieren sowie Anomalien genau erkennen, um verdächtige oder bösartige Aktivitäten zu melden.

4. Skalierbarkeit zur Anpassung an sich entwickelnde Cyberbedrohungen Systeme zur Erkennung von Cyberbedrohungen, die Machine-Learning-Modelle verwenden, können sich dynamisch weiterentwickeln, wenn sie auf mehr Bedrohungen stoßen und mehr Daten zum Lernen erhalten. Dieser dynamische Ansatz ermöglicht es Systemen, ihre Erkennungsfähigkeiten automatisch zu verfeinern und sich an die sich verändernde und immer raffinierter werdende Cyberbedrohungslandschaft anzupassen.

4. Anwendungen von KI in der Erkennung von Cyberbedrohungen#

Lassen Sie uns die Rolle von KI bei der Erkennung von Cyberbedrohungen auf einer praktischeren Ebene verstehen:

4.1 Netzwerksicherheit#

KI verbessert die Netzwerksicherheit hauptsächlich, indem sie Anomalien im Netzwerkverkehr identifiziert und Mikrosegmentierungen erstellt, um die Angriffsfläche zu reduzieren, sowie durch die Automatisierung der Netzwerk- und Infrastrukturüberwachung. Brechen wir dies auf.

• Anomalie-Erkennung: KI zieht Daten über Netzwerkverkehr, Systemprotokolle und Nutzerinteraktionen heran, um eine Basislinie der typischen Netzwerkaktivität festzulegen. Jegliche Abweichungen von dieser Norm würden potenzielle Bedrohungen und Sicherheitsprobleme bedeuten.

• Netzwerk-Mikrosegmentierung: Automatisierte identitätsbasierte Empfehlungen, Nutzergruppierung und Zero-Trust-Sicherheit sind einige Möglichkeiten, um große Netzwerke in überschaubare Segmente zu unterteilen und die gesamte Angriffsfläche zu reduzieren.
• Automatisierte Überwachung und Verwaltung der Netzwerksicherheit: Unternehmen können KI-gesteuerte Bedrohungsdetektoren einsetzen, die die Netzwerksicherheit in Echtzeit automatisch überwachen, Fehlfunktionen erkennen, die Nichteinhaltung von Richtlinien verfolgen und sogar auf bestimmte Bedrohungen reagieren.

4.2 Endgerätesicherheit#

Der Anstieg von Remote-/Hybrid-Arbeitsmodellen und Bring Your Own Device (BYOD)-Richtlinien macht eine Verschärfung der Endgerätesicherheit erforderlich. Hier erweist sich Next-Generation Antivirus (NGAV) als eine wirklich fortschrittliche Lösung zur Sicherung von Endpunkten in einem Netzwerk. Die Kombination von KI, ML und Verhaltensanalysen mit anderen Endpunkt-Sicherheitstools wie MacKeeper hilft dabei, sowohl bestehende als auch neue Bedrohungen auf Nutzergeräten zu blockieren. Am wichtigsten ist, dass NGAV über eine Cloud-basierte Architektur verfügt, die es Unternehmen nicht nur ermöglicht, es fast sofort und remote bereitzustellen, sondern auch Threat Intelligence in Echtzeit bietet. Einen detaillierten Blick auf eine der führenden NGAV-Lösungen finden Sie in Cybernews’ Bitdefender-Review, um zu erfahren, wie sie robusten Endpunktschutz bietet. Neben NGAV kann auch Endpoint Detection and Response (EDR) mit KI integriert werden, um Bedrohungen an Netzwerkendpunkten über einen zentralen Management-Hub zu melden und zu entschärfen.

4.3 Betrugserkennung#

Machine Learning ist zu einem leistungsstarken Werkzeug bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug geworden. Es funktioniert durch die Analyse großer Mengen an transaktionalen und verhaltensbezogenen Daten über verschiedene Kundenkontaktpunkte hinweg – wie Anmeldemuster, Kaufverhalten und Zahlungsmethoden. Im Laufe der Zeit lernen ML-Modelle, wie eine „normale“ Transaktion für einen bestimmten Nutzer oder ein bestimmtes System aussieht.
Sobald diese Muster etabliert sind, können die Modelle ungewöhnliche Aktivitäten – wie plötzliche Standortänderungen, unerwartete Ausgabenspitzen oder unregelmäßige Anmeldeversuche – schnell als potenziell betrügerisch markieren. Eine aufkommende Bedrohung in diesem Bereich ist KI-gestütztes Voice Spoofing, bei dem Angreifer synthetische Stimmen verwenden, um reale Personen zu imitieren. Um dem zu begegnen, können ML-Modelle mit einer Vielzahl von Sprachproben trainiert werden, um gefälschtes Audio zu erkennen. Tools wie ein kostenloser KI-Sprachgenerator können realistische Beispiele liefern, die dem Modell helfen, die subtilen Unterschiede zwischen echten und synthetischen Stimmen zu erlernen. Diese zusätzliche Ebene der Sprachverifizierung wird für die Sicherung sprachbasierter Transaktionen und Identitätsprüfungen immer wichtiger.

4.4 Verhaltensanalyse (Behavioral Analytics)#

KI spielt eine entscheidende Rolle in der Verhaltensanalyse – sei es die eines Nutzers, einer Entität oder eines Systems. Basierend auf dem Analyseobjekt kann die BA in die folgenden drei Kategorien unterteilt werden:

• User & Entity Behavior Analytics (UEBA): Unternehmen, die UEBA einsetzen, können das Verhalten eines Nutzers oder einer Entität (Geräte, Anwendungen) überwachen und analysieren, um nach bösartigen Aktivitäten zu suchen. Beispielsweise kann UEBA dabei helfen, zwischen einem ungewöhnlichen Login und einem verdächtigen Anmeldeversuch zu unterscheiden. Dies findet insbesondere bei der App-Entwicklung statt, da es ein wichtiger Teil der Sicherheit ist.

Wenn Sie sich fragen, was ein Webentwickler tut in diesem Kontext – es umfasst die Integration von Tools zur Verhaltensanalyse und die Sicherstellung, dass die Anwendung gegen Bedrohungen wie Session Hijacking oder unbefugten Zugriff resistent ist.

• Network Behavior Analytics: Durch die Analyse des Netzwerkverkehrs kann KI Netzwerkmuster melden, die vom Standard abweichen. Beispielsweise kann sie die Sicherheitsteams alarmieren, wenn jemand versucht, eine unvernünftig große Menge an Daten (etwa Bilder) an einen dem Netzwerk unbekannten Empfänger zu exportieren.

• Insider Threat Behavior Analytics: Auch als ITBA bekannt, unterstützt es Unternehmen dabei, Nutzer zu identifizieren, die ihre Privilegien möglicherweise missbrauchen, was auf potenzielle Insider-Bedrohungen hinweist. Infolgedessen können Sie herausfinden, ob jemand illegal auf sensible Informationen zugreift, Daten durchsickern lässt, unbekannte Software installiert, kritische Systemdateien löscht usw.

5. Herausforderungen und Grenzen#

KI-gesteuerte Cyber Threat Intelligence hat jedoch ihre Grenzen. Nachfolgend sind vier große Herausforderungen bei der Nutzung von KI zur Erkennung von Cyberbedrohungen aufgeführt:

5.1 Datenqualität und Bias#

Die Mathematik ist einfach: Wenn ML-Modelle mit voreingenommenen Daten trainiert werden, um Cyberbedrohungen zu erkennen, wird das System diesen Bias in seiner Funktionsweise nur noch verstärken. Wenn das System beispielsweise auf vergangenen Netzwerkverkehrsmustern trainiert wird, als 99 % der Nutzer mit Windows arbeiteten, wird es versehentlich einen Anmeldeversuch von einem Linux-basierten Gerät als potenzielle Bedrohung melden.

5.2 Feindliche Angriffe (Adversarial Attacks)#

Eine weitere große Herausforderung bei der Einführung von KI in die Erkennung von Cyberbedrohungen ist die zunehmende Menge an feindlichen Angriffen (Adversarial Attacks). Bedrohungsakteure nutzen diese Angriffe, um die Eingabedaten, mit denen die ML-Algorithmen trainieren, zu stören, sodass die Ausgabe (Entscheidungen oder Vorhersagen der KI) ebenfalls falsch sind.

5.3 Interpretierbarkeit#

Komplexe Machine-Learning-Algorithmen, allgemein als „Black-Box“-Problem bekannt, mangelt es an Transparenz. Das bedeutet, dass es unmöglich ist zu verstehen, wie das Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat, was wiederum die Behebung solcher Systeme erschwert, wenn sie von der erwarteten Funktionsweise abweichen. Infolgedessen kann es für Analysten schwierig sein, gemeldete Bedrohungen zu verstehen und darauf zu reagieren, wenn die Gründe für ihre Erkennung unklar sind.

5.4 Ethische und Datenschutzbedenken#

Die KI-basierte Überwachung und Erkennung von Cyberbedrohungen beinhaltet eine Datenerfassung, die unwissentlich den Weg für zahlreiche ethische und datenschutzrechtliche Bedenken ebnen kann. Dazu gehören eine übermäßige Überwachung von Personen und deren persönlichen Informationen, das Sammeln von mehr Daten als für die Analyse erforderlich, und das Sammeln von Nutzerdaten ohne deren Zustimmung.

6. Fazit#

Mit Cybersicherheitslösungen wie prädiktiven Analysen, Verhaltensanalysen und Anomalie-Erkennung in Echtzeit definiert Künstliche Intelligenz Cyber Threat Intelligence weiterhin neu. Proaktive Anpassung und Innovation in KI-gesteuerten Cybersicherheitssystemen sind jedoch unerlässlich, um die dynamische Bedrohungslandschaft wirklich zu bekämpfen. Gleichzeitig müssen Unternehmen lernen, den technologischen Fortschritt mit ethischer Verantwortung in Einklang zu bringen, um eine sicherere digitale Welt aufzubauen.

Über den Autor:
Prateek Arora ist Spezialist für Content-Marketing bei thestartupinc.com, wo er sich mit B2B- und SaaS-Themen befasst, die Website-Besucher in zahlende Kunden verwandeln. Mit einer Leidenschaft für die Erforschung innovativer Marketingstrategien genießt Prateek es, Inhalte zu recherchieren und zu erstellen, die bei Zielgruppen Anklang finden. In seiner Freizeit fährt er gerne durch die Stadt und verbringt Zeit mit Freunden, um Inspiration in der pulsierenden Stadtlandschaft zu finden.

Über Corbado

Corbado ist die Passkey Intelligence Platform für CIAM-Teams, die Consumer-Authentifizierung im großen Maßstab betreiben. Wir zeigen Ihnen, was IDP-Logs und generische Analytics-Tools nicht sehen können: welche Geräte, OS-Versionen, Browser und Credential-Manager Passkeys unterstützen, warum Enrollments nicht zu Logins werden, wo der WebAuthn-Flow scheitert und wann ein OS- oder Browser-Update den Login still und leise unterbricht – und das alles, ohne Okta, Auth0, Ping, Cognito oder Ihren In-House-IDP zu ersetzen. Zwei Produkte: Corbado Observe ergänzt Observability für Passkeys und jede andere Login-Methode. Corbado Connect bringt Managed Passkeys mit integrierter Analytics (neben Ihrem IDP). VicRoads betreibt Passkeys für über 5 Mio. Nutzer mit Corbado (+80 % Passkey-Aktivierung). Mit einem Passkey-Experten sprechen →

Häufig gestellte Fragen#

Wie reduziert KI Fehlalarme bei der Erkennung von Cyberbedrohungen?#

KI reduziert Fehlalarme, indem sie mehrere Datenquellen integriert, um den Kontext hinter jedem Alarm zu verstehen. So unterscheidet sie beispielsweise einen legitimen Login von einem verdächtigen, indem sie das bisherige Verhalten und den Standort des Nutzers analysiert, wodurch die Aufmerksamkeit des Sicherheitsteams auf echte Bedrohungen statt auf Rauschen gelenkt wird.

Was ist der Unterschied zwischen UEBA und ITBA in der KI-gestützten Verhaltensanalyse?#

User and Entity Behavior Analytics (UEBA) überwacht sowohl Nutzer als auch Geräte wie Anwendungen, um bösartige Aktivitäten einschließlich verdächtiger Anmeldeversuche zu erkennen. Insider Threat Behavior Analytics (ITBA) identifiziert gezielt Nutzer, die ihre Privilegien missbrauchen, und meldet unbefugten Datenzugriff, Datenlecks oder die Installation unbekannter Software.

Wie untergraben feindliche Angriffe die KI-basierte Erkennung von Cyberbedrohungen?#

Feindliche Angriffe (Adversarial Attacks) manipulieren absichtlich die Eingabedaten, mit denen ML-Algorithmen trainiert werden, wodurch die Vorhersagen und Entscheidungen des Modells fehlerhaft werden. Bedrohungsakteure nutzen dies aus, um Erkennungssysteme zu blenden, bösartige Aktivitäten als legitim erscheinen zu lassen und KI-gesteuerte Sicherheitskontrollen zu umgehen.

Warum ist Next-Generation Antivirus besser als herkömmliche Antivirensoftware für die Endgerätesicherheit?#

Next-Generation Antivirus (NGAV) kombiniert KI, Machine Learning und Verhaltensanalysen mit einer Cloud-basierten Architektur, die eine nahezu sofortige Remote-Bereitstellung und Threat Intelligence in Echtzeit ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Antivirenprogrammen blockiert NGAV sowohl bekannte als auch neue Bedrohungen auf Nutzergeräten und ist damit besonders effektiv in Remote- und BYOD-Arbeitsumgebungen.