Einsatz von KI in der Sicherheit: Die wichtigsten Anwendungsfälle und zu vermeidende Fehler

Im Kern zeichnet sich KI dadurch aus, dass sie Muster erkennt, aus großen Datenmengen lernt und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen trifft. Zusammen mit Machine-Learning-Technologien (ML) ermöglicht KI fortschrittliche Datenanalysen im großen Maßstab.

Sicherheitsexperten, die mit einer wachsenden Angriffsfläche und fortschrittlichen Bedrohungen konfrontiert sind, hilft KI, die Erkennung von Bedrohungen zu verbessern, Incident-Response zu automatisieren und zu beschleunigen sowie die Genauigkeit und Verlässlichkeit von Warnmeldungen zu erhöhen. Die Einsicht in Ihre Daten ermöglicht eine zuverlässigere Korrelation von Ereignissen, was die Produktivität Ihres Teams steigert und so ein effizienteres Schwachstellenmanagement gewährleistet. Dies trägt zu einer allgemeinen Verbesserung der Risikomanagementstrategien und -prozesse von Unternehmen bei.

Hybride und Multi-Cloud-Umgebungen führen zu neuen Schwachstellen und Angriffsflächen. Moderne Angriffe entwickeln sich mit beispielloser Geschwindigkeit, traditionelle Systeme erzeugen eine überwältigende Anzahl von Warnmeldungen (von denen viele falsch positiv sind), und die Branche leidet unter einem globalen Fachkräftemangel. Es ist kein Wunder, dass die Einführung von KI zunimmt. Tatsächlich wird der globale Markt für KI-Cybersicherheitstools bis 2030 voraussichtlich um 27,9 % wachsen.

Mit KI können Sicherheitsteams komplexe Ökosysteme effizienter analysieren als mit manuellen Prozessen. KI-Tools können Bedrohungen erkennen, Alarme filtern und nahezu in Echtzeit reagieren – und so den Schaden für das Unternehmen minimieren. Letztendlich fungiert sie als Multiplikator, der sich wiederholende Aufgaben übernimmt, damit sich die Menschen auf hochwertige Untersuchungen konzentrieren können.

Für Unternehmen, die ihre Cybersicherheitspraktiken mit KI stärken, stechen derzeit fünf Anwendungsfälle hervor: KI-gestützte Bedrohungserkennung, SOC-Automatisierung, Incident Response, Betrugserkennung und Risikoanalyse sowie Daten-Onboarding. Lassen Sie uns eintauchen.

Traditionelle Sicherheitstools verlassen sich häufig auf Signaturen oder bekannte Muster, wodurch sie anfällig für neuartige oder sich entwickelnde Angriffe sind. KI kann jedoch Muster im Netzwerkverkehr, im Nutzerverhalten und in Systemaktivitäten in Echtzeit analysieren. Dies ermöglicht es Sicherheitsteams, Anomalien zu identifizieren, die auf eine Sicherheitsverletzung hinweisen könnten, und bedeutet, dass sie über gleichwertige Werkzeuge zur Bekämpfung von Advanced Persistent Threats (APTs) verfügen.

Machine-Learning-Modelle sind besonders effektiv beim Erkennen dieser Abweichungen: Verhaltensbasierte Machine-Learning-Erkennungssysteme können beispielsweise erkennen, wenn die Handlungen eines Insiders von seinem üblichen Verhalten abweichen, und so auf eine potenzielle Bedrohung hinweisen.

Hinsichtlich der Verwaltung von Datenvolumen und -geschwindigkeit werden SOCs täglich mit Warnmeldungen überflutet (viele davon sind Fehlalarme), was zu einer Ermüdung der Analysten und einer erhöhten Anfälligkeit führt. KI-Tools für SIEM können nun die Bedrohungsanalyse automatisieren, Warnmeldungen auf die wirklich wichtigen reduzieren und den Arbeitsaufwand der Analysten verringern. Durch den Einsatz von KI in SIEM-Systemen stellen Sicherheitsteams den Analysten fokussiertere, hochwertige Dashboards zur Verfügung, die sie bei ihren täglichen Aufgaben unterstützen.

Incident-Response erfordert Schnelligkeit. Wenn Analysten mit Daten überlastet sind, leiden die Reaktionszeiten. Je länger ein Angreifer in einem System verweilt, desto größeren Schaden kann er anrichten. Durch die Automatisierung wichtiger Schritte zur Bedrohungsabwehr können Unternehmen die Zeit von der Erkennung bis zur Eindämmung deutlich verkürzen und so den Bedarf an menschlichem Eingreifen minimieren.

Security Orchestration, Automation und Response (SOAR) ist ein Framework, das, wenn es von KI unterstützt wird, die Reaktionsautomatisierung beschleunigen und kritische Probleme nur bei Bedarf an menschliche Analysten eskalieren kann.

Branchen wie das Bankwesen, der E-Commerce und das Versicherungswesen benötigen zuverlässige Betrugserkennungssysteme. Da Bedrohungen immer fortschrittlicher werden und sich die Angriffsflächen vergrößern, geraten herkömmliche regelbasierte Systeme ins Wanken, da sie oft zu viele Fehlalarme erzeugen und subtilere betrügerische Verhaltensweisen übersehen. KI-gesteuerte Betrugserkennung und Risikoanalyse ist eine unschätzbar wertvolle Anwendung von KI im Bereich der Cybersicherheit.

Durch die Analyse von Transaktionsmustern in Echtzeit, das Erkennen von Abweichungen und das Identifizieren komplexer Betrugstaktiken, die sonst unbemerkt bleiben würden, helfen KI- und Machine-Learning-Algorithmen Sicherheitsteams, eine proaktive Haltung bei ihren Bemühungen zur Risikominderung einzunehmen, um potenzielle betrugsbedingte Verluste zu minimieren.

Octodet verhindert proaktiv Bedrohungen auf Endpoint-Ebene und hält seine Bedrohungserkennung auf dem neuesten Stand.

KI-gestütztes Daten-Onboarding ist ein Wendepunkt, der es Sicherheitsadministratoren ermöglicht, sicherzustellen, dass ihr SIEM mit vollständigen, normalisierten Datensätzen arbeitet, die die gesamte IT-Landschaft ihres Unternehmens erfassen.

Durch die Automatisierung benutzerdefinierter Datenintegrationen können Sicherheitsexperten Wochen an Arbeit sparen. Was Teams sonst Tage in Anspruch nehmen würde, kann jetzt durch KI in weniger als 10 Minuten erledigt werden, wodurch die Fähigkeit des SOC verbessert wird, schneller einen umfassenderen Überblick über ihre Umgebung zu erhalten.

Erfahren Sie mehr über die Vorteile von KI-gesteuertem SIEM für Ihr Unternehmen.

Es gibt einen richtigen und einen falschen Weg, ein KI-gestütztes SOC zu erstellen. Viele Unternehmen machen kritische Fehler bei der Implementierung von KI in ihren SecOps. Hier sind einige häufige Fallstricke bei der Implementierung, die Sie vermeiden sollten: 

Unzureichende Governance: Ohne angemessene Aufsicht können KI-Tools falsche Entscheidungen treffen oder außerhalb der Grenzen von Vorschriften und Compliance operieren und so das Vertrauen sowohl der internen Nutzer als auch der externen Stakeholder untergraben. Diese Risiken werden noch verstärkt, wenn es keine klar definierten Stakeholder gibt, die den Einsatz von KI überwachen. 

Ohne definierte Rollen, Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten wird es schwierig, KI-Systeme effektiv zu verwalten, Richtlinien durchzusetzen oder auf Zwischenfälle zu reagieren. Ein starkes Governance-Framework ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI nicht nur effektiv, sondern auch sicher und konform ist und mit den Unternehmenswerten übereinstimmt.

Schwache Zugangskontrollen: KI-Systeme erfordern oft den Zugriff auf sensible Daten. Ohne strenge Zugangskontrollen können sie selbst zur Zielscheibe werden. Es ist unerlässlich, die Sicherheit bei jedem Schritt des Einführungsprozesses zu berücksichtigen.

Schulungen zu sensiblen Daten: Die Einspeisung ungeschützter persönlicher oder regulierter Daten in KI-Modelle kann zu Datenschutzverletzungen und Compliance-Problemen führen. Beim Training von Modellen müssen Sicherheitsteams die Risiken von KI-Daten erkennen und entsprechend vorgehen.

Vernachlässigung der Sicherheit während der Entwicklung: Um böswillige Manipulationen zu verhindern, muss die Sicherheit in jeder Phase des Entwicklungs- und Deployment-Zyklus von KI-Produkten berücksichtigt werden. Insbesondere bei der Implementierung von undurchsichtigen Technologien wie KI stellt das Verschieben der Sicherheit nach links im Entwicklungsprozess sicher, dass Schwachstellen frühzeitig erkannt werden.

Übermäßiges Vertrauen in die Automatisierung: KI ersetzt nicht das menschliche Fachwissen – sie erweitert es. Die menschliche Aufsicht ist nach wie vor von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn es um kontextabhängige Bedrohungen geht, die KI möglicherweise falsch interpretiert oder ganz übersieht. Um ein produktives und effizientes KI-gestütztes Sicherheitsteam aufzubauen, müssen Unternehmen dem menschlichen Urteilsvermögen in Bereichen wie Risikobewertung und unerwartetem Systemverhalten Vorrang einräumen. Die Zusammenarbeit zwischen KI und Analysten gewährleistet eine bessere Entscheidungsfindung, reduziert blinde Flecken und erhält die betriebliche Integrität.

Es gibt keine universelle KI-Lösung. Die Modernisierung Ihrer SecOps beginnt von Grund auf, indem eine Grundlage geschaffen wird, die die tatsächlichen Bedürfnisse Ihres Sicherheitsteams unterstützt. Erfolgreiche Modernisierungen sind menschenzentriert. Sie beginnen mit einem klaren Verständnis dafür, wem die Technologie dient und wie sie sich in die täglichen Workflows integriert. 

Um das Potenzial von KI in Ihrer SecOps-Strategie voll auszuschöpfen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

• Beginnen Sie mit einer klaren Strategie: Die Einführung von KI sollte durch das spezifische Risikoprofil Ihres Unternehmens und die Bedürfnisse Ihres Teams bestimmt werden. Beginnen Sie mit klar definierten Zielen und setzen Sie SMART-Ziele („specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound“, etwa „spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden“) für Ihre KI-Bereitstellung. Dies stellt sicher, dass Sie die richtigen Probleme lösen und bedeutende Ergebnisse verfolgen.

• Investieren Sie in Datenqualität: KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Stellen Sie sicher, dass Ihre Sicherheitstools mit umfassenden, genauen und zeitnahen Daten aus Ihrer gesamten IT-Umgebung versorgt werden. Saubere, normalisierte und angereicherte Daten sind der Schlüssel zu einer genauen Bedrohungserkennung und effektiven Automatisierung.

• Integration über verschiedene Tools hinweg: KI sollte nahtlos in Ihrem bestehenden Sicherheitsökosystem funktionieren – von SIEM bis SOAR, Endpoint Detection and Response (EDR), Cloud-Monitoring-Tools und darüber hinaus. Durch die Reduzierung der Tool-Vielfalt und die Ermöglichung einer einheitlichen Sichtbarkeit verbessert diese Integration die Reaktionszeiten.

• Schulen Sie Ihre Teams: Technologie ist nur ein Teil der Gleichung. Schulungen und Weiterbildungen befähigen SOC-Analysten, zu verstehen, wie KI in ihre Workflows integriert wird, ihre Ausgaben zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Menschliches Fachwissen bleibt entscheidend, insbesondere bei der Bewältigung von Grenzfällen oder der Interpretation von KI-gestützten Empfehlungen.

• Überwachen und kontinuierlich anpassen: KI ist kein „einmal einrichten und vergessen“-Werkzeug. Bewerten Sie regelmäßig die Leistung des Modells und trainieren Sie es mit aktualisierten Daten neu. Kontinuierliche Anpassungen gewährleisten Relevanz, Genauigkeit und Vertrauen in Ihre KI-Systeme.

Indem Sie Ihre Modernisierungsbemühungen auf diese Best Practices stützen, wird Ihr Unternehmen besser positioniert sein, um KI verantwortungsvoll bereitzustellen, die Reaktionszeiten auf Bedrohungen zu verkürzen und Ihre allgemeine Sicherheit zu verbessern, während Ihr SOC-Team im Mittelpunkt der Transformation bleibt.

Basierend auf der Search AI-Plattform von Elastic integriert Elastic Security erweiterte KI-Funktionen in jede Ebene des SOC-Workflows. Beschleunigen Sie das Daten-Onboarding, erhalten Sie Zugriff auf eine effizientere Warnmeldungs-Triage und steigern Sie die Produktivität Ihrer Sicherheitsteams mit generativer KI.

Elastic Security bietet Ihnen die Möglichkeit, den Lärm zu reduzieren, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und schnell zu handeln, um Ihr Unternehmen zu verteidigen und zu sichern.

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