Wie KI und kontextbezogene Suche die Cybersicherheit im Verteidigungsbereich verbessern
Kontextuelle Suche bringt Klarheit, Geschwindigkeit und Einblicke für Sicherheitsteams im Verteidigungsbereich

Im heutigen Verteidigungsumfeld sind Informationen reichlich vorhanden, doch Einblicke bleiben oft schwer fassbar. Während Daten aus jedem verbundenen System, jedem Edge-Gerät und jedem digitalen Berührungspunkt einströmen, verbringen Sicherheitsteams immer noch zu viel Zeit damit, fragmentierte Eingänge zusammenzuführen, nach Signalen zu suchen und sich durch Silos zu navigieren, nur um grundlegende Fragen zu beantworten.
Im Bereich der Cybersicherheit in der Verteidigung bedeutet jede Minute, die mit der Durchsuchung unzusammenhängender Sicherheitslogs verbracht wird, eine Minute, die Gegner ausnutzen können. Jede übersehene Korrelation oder verzögerte Reaktion schwächt das Vertrauen der Führung, erhöht das Risiko und mindert den operativen Vorteil.
Die heutigen Security-Operations-Teams stehen vor der Herausforderung, exponentiell wachsende Datenmengen über fragmentierte Systeme hinweg zu überwachen – oft ohne die nötige Zeit, den Kontext oder das Personal, um Informationen in Handlungen umzusetzen. Da Bedrohungen immer raffinierter werden und mit Maschinen-Tempo agieren, werden herkömmliche Such- und Analyseverfahren zur Schwachstelle. Untersuchungen dauern zu lange, Warnungen bleiben ungeprüft und Entscheidungen basieren auf unvollständigen Daten, was Missionen und Teams gefährdet.
Vom manuellen Prozess zum sofortigen Einblick
Für Sicherheitsteams im gesamten Verteidigungsbereich ist der Status quo unhaltbar. Tausende von Warnmeldungen gehen ein. Die Tools, die dazu entwickelt wurden, Analysten zu unterstützen, schaffen oft mehr Komplexität als Klarheit. Die Korrelation von Ereignissen über Netzwerke, Geräte, Domänen und Klassifizierungsgrenzen hinweg bleibt zeitaufwändig und anfällig.
Es geht nicht nur um das Datenvolumen, sondern um die Fragmentierung. Die meisten Untersuchungen erfordern, dass Analysten zwischen Systemen wechseln, komplexe Abfragen schreiben und Zeitleisten aus Logs, Warnungen und Telemetriedaten manuell zusammenfügen. Das ist ineffizient und schlimmer noch, es bedeutet, dass wichtige Einblicke zu spät kommen, um die Ergebnisse zu beeinflussen.
Das Verteidigungsministerium und seine Partner verstehen das. Und da sich Bedrohungen mit Maschinengeschwindigkeit bewegen, war die Notwendigkeit noch nie so klar: Entscheidungsträger benötigen schnellere Wege von der Erkennung zur Aktion. Und das bedeutet, dass wir überdenken müssen, wie auf Informationen zugegriffen wird, und nicht nur, welche Daten erfasst werden.
Informationen in der Sprache der Mission
Die nächste Generation von Sicherheitsoperationen basiert nicht auf der Hinzufügung weiterer Dashboards. Sie beruht auf kontextueller Intelligenz – Systeme, die nicht nur Suchergebnisse zurückgeben, sondern Antworten liefern. Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und die Suche in natürlicher Sprache treiben diese Transformation voran.
Anstatt Analysten – und selbst nicht-technisches Personal – zu zwingen, Signale über mehrere Plattformen hinweg zusammenzusetzen, ermöglicht RAG es Systemen, relevante Daten direkt aus vertrauenswürdigen Repositories abzurufen. Die Erkenntnisse basieren auf Echtzeit-Informationen – keine Halluzinationen, keine Blackbox-Logik. Dies verringert die Alarmmüdigkeit und hilft den Teams, sich auf verifizierte Bedrohungen zu konzentrieren, nicht auf Fehlalarme.
Sie möchten wissen, wo ein Sicherheitsvorfall seinen Ursprung hatte? Welche Systeme betroffen waren? Ob es sich um eine Anomalie oder reguläre Aktivität handelt? Das System liefert nicht nur die Logs – es erstellt eine zusammenhängende Lageeinschätzung für die Teams.
Das sind keine theoretischen Möglichkeiten. Diese Fähigkeiten werden bereits eingesetzt – zur Unterstützung echter Teams im Verteidigungsministerium, in realen Einsatzumgebungen, um Vorfälle schneller zu priorisieren, Alarmmüdigkeit zu reduzieren und die Rolle von Analysten vom Ermittler zur Entscheidungsinstanz zu entwickeln.
KI als Unterstützung, nicht als Ersatz
In Verteidigungskreisen gibt es eine weit verbreitete Sorge, dass KI die menschliche Expertise ersetzen könnte, die den Erfolg von Missionen ausmacht. Doch die wahre Stärke der KI im Sicherheitsbereich liegt nicht im Ersatz, sondern in der Verstärkung.
Kontextuelle KI setzt das menschliche Urteil nicht außer Kraft. Sie verbessert es. Sie nimmt die Last manueller Priorisierung ab, macht verborgene Zusammenhänge zwischen Ereignissen sichtbar und erkennt aufkommende Bedrohungen schneller, als es manuell möglich wäre. Es geht nicht darum, der Maschine mehr zu vertrauen als dem Menschen – sondern darum, dem Menschen mehr Zeit zu geben: zum Nachdenken, Reagieren und Führen.
Chatbots und natürliche Sprache für zugängliche Informationen
Natürliche Sprachfähigkeiten ermöglichen es dem Verteidigungspersonal, auf völlig neue Weise mit Sicherheitsdaten zu interagieren. Es ist keine komplexe Beherrschung der Abfragesyntax erforderlich, wenn das Personal Bedrohungen mit einfacher Sprache und Chatbots untersuchen kann. Anfragen wie „Zeige mir alle fehlgeschlagenen Authentifizierungsversuche von externen IPs in den letzten 24 Stunden“ liefern sofortige, relevante Ergebnisse. Das Verteidigungsministerium erforscht bereits das Potenzial von Chatbots,1 wobei das Defence Science and Technology Laboratory solche digitalen Assistenten für taktische militärische Nutzer in der Praxis entwickelt. Diese ermöglichen es Soldaten, textbasierte Gespräche mit Datensystemen zu führen, um die Informationen und Antworten zu finden, die sie für den Erfolg ihrer Mission benötigen.
KI-gesteuerte Chatbots wie Elastic AI Assistant for Security führen Analysten durch Untersuchungen, indem sie Sicherheitsfragen in geeignete Abfragen übersetzen, Kontext zu Warnungen liefern und auf der Grundlage von Best Practices die nächsten Schritte vorschlagen. Das macht jeden autorisierten Nutzer effektiver und bietet eine breitere Beteiligung an Sicherheitsentscheidungen. Kommandierende vor Ort und nicht-technisches Personal können Sicherheitssysteme bei Bedarf direkt abfragen, ohne hochspezialisierte Vermittler zu benötigen. Technische Barrieren, die früher die Sicherheitsdaten innerhalb von Spezialistenteams isolierten, werden abgebaut. Tier-1-SOC-Analysten können schneller und mit wenig Training arbeiten.
Mit Large Language Models (LLMs), die ein kontextbezogenes Verständnis liefern, Untersuchungen beschleunigen und Reaktionszeiten verkürzen, kann die Entscheidungsfindung verteilt werden. Sicherheitsinformationen können dorthin gebracht werden, wo sie benötigt werden.
Erprobte Sicherheitslösungen aus dem Einsatz, nicht nur aus dem Konferenzraum
Die Sicherheitsfunktionen von Elastic wurden im Rahmen von NATOs Locked Shields-Übung intensiv getestet – einer der weltweit größten realitätsnahen Cybersicherheits-Simulationen. Während des Events setzten die Blue Teams – also defensive Cybersicherheitseinheiten – eine umfassende Sicherheitsarchitektur ein, die verschiedene Datenquellen integrierte: Betriebssystem-Logs, PowerShell-Protokolle, Firewall-/IPS-/IDS-Daten, Threat-Intelligence-Feeds sowie Endpoint-Detection- und -Response-Funktionen. Die Umgebung spiegelte reale Verteidigungsoperationen wider, wobei das Elastic Common Schema (ECS) unterschiedliche Datenquellen normalisierte, um Erkennungsprozesse effizienter zu gestalten. Sicherheitsteams erhielten durch vorkonfigurierte Dashboards eine einheitliche Sicht auf ihre gesamte digitale Infrastruktur und konnten komplexe Analysen deutlich vereinfachen.
Die Schutzfunktionen umfassten Prävention gegen Malware und Ransomware, Analyse bösartiger Verhaltensweisen, Schutz vor Speicherbedrohungen sowie Absicherung von Zugangsdaten. Alle Erkennungsregeln waren mit dem MITRE ATT&CK-Framework2 verknüpft, sodass die Teams gegnerische Taktiken und Techniken besser verstehen und ihre eigene Abdeckung gezielt bewerten konnten. Die Übung testete auch die Abwehrresilienz: Red Teams – die als hochentwickelte Bedrohungsakteure mit persistenter Angriffsfähigkeit agierten – versuchten aktiv, Sicherheitslösungen zu sabotieren. Funktionen wie Manipulationsschutz für Agenten stellten sicher, dass die Überwachung auch unter direktem Angriff aufrechterhalten blieb – eine entscheidende Fähigkeit in umkämpften Einsatzszenarien.
Von der Erkennung bis zur Entscheidung: Schneller, intelligenter, gemeinsam
Letztendlich erfordert moderne Verteidigung moderne Intelligenz. Nicht nur bessere Transparenz, sondern auch bessere Ergebnisse. Nicht mehr Daten, sondern die richtigen Antworten zur richtigen Zeit.
KI-gestützte Suche ist nicht nur ein technologisches Upgrade, sondern eine Veränderung der Haltung. Sie schafft eine Welt, in der Analysten weniger Zeit mit der Navigation in Tools und mehr Zeit mit strategischen Entscheidungen verbringen können. In der Verantwortliche für operative Entscheidungen mit Zuversicht handeln können, weil sie wissen, dass die Informationen, die sie vor sich haben, aktuell, relevant und vertrauenswürdig sind.
Die Verteidigung hat jetzt Zugang zu sicherheitsrelevanten Informationen innerhalb ihrer eigenen Mauern. Es ist nicht mehr notwendig, zwischen der Leistungsfähigkeit von KI und der Datensouveränität zu wählen. Indem kontextbezogene Sprachmodelle innerhalb der Sicherheitsgrenzen eingesetzt werden, verwandeln Teams überwältigende Datenmengen in Entscheidungsvorteile – und das in Ihrer Sprache.
Möchten Sie mehr erfahren? Entdecken Sie, wie kontextbezogene Suche, KI-gestützte Bedrohungserkennung und souveräne Datenkontrolle die Entscheidungsfindung für Sicherheitsverantwortliche im Verteidigungsbereich verändern. Nehmen Sie an unseren Gesprächen in der Webinar-Reihe „Mission Advantage: Strategische Gespräche mit Führungskräften der Verteidigung“ teil.
Sehen Sie sich auch die weiteren Beiträge aus unserer Serie zur Cybersicherheit in der Verteidigung an:
- Teil 1: Wie das Verteidigungsministerium Entscheidungsüberlegenheit gegenüber Cyberbedrohungen erreichen kann
- Teil 2: Wie das Verteidigungsministerium die Kosten senken und gleichzeitig den Schutz mit einem Daten-Mesh erhöhen kann
- Teil 3: Isolierte Bereiche bei der Cybersicherheit aufbrechen: Zusammenarbeit bei Verteidigungsdaten ermöglichen
- Teil 4: Unterstützung der Datenmanagementstrategie des Verteidigungsministeriums durch intelligenten Datenzugriff
- Teil 5: Rückgewinnung von Analystenzeit: Intelligentere Untersuchungen mit KI im Verteidigungsbereich
- Teil 6: Transformation der Verteidigungsanalytik mit generativer KI
Erkunden Sie das Thema weiter:
- Whitepaper: Die Zukunft der Cybersicherheit im Verteidigungsbereich: intelligenter, schneller, widerstandsfähiger
- Webinar-Reihe: Missionsvorteil: Strategische Gespräche mit Verantwortlichen im Verteidigungsbereich
- Erfahren Sie mehr über die Search AI Platform
- Verankern Sie Ihre LLMs mit RAG unter Verwendung von Elasticsearch
Quellen:1. UK Defence Journal, „Ministry of Defence using AI to improve productivity“, 2024. 2. TechTarget, „What is the Mitre ATT&CK Framework?“, 2024.
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