Wie KI und kontextbezogene Suche die Cybersicherheit im Verteidigungsbereich verbessern

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 Maschinengeschwindigkeit agieren, werden herkömmliche Such- und Analyseverfahren zur Schwachstelle. Untersuchungen dauern zu lange. Warnungen bleiben ungeprüft. Und Entscheidungen werden auf Grundlage unvollständiger Daten getroffen, wodurch Missionen und Teams gefährdet werden.

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.

Möchten Sie wissen, wo ein Sicherheitsverstoß begann? Welche Systeme waren betroffen? Ob diese Aktivität anomal oder routinemäßig ist? Das System ruft nicht nur die Logs ab, sondern bereitet die Geschichte für die Teams auf.

Das sind keine theoretischen Möglichkeiten. Sie werden bereits eingesetzt, um echte Teams im Verteidigungsministerium in realen Umgebungen dabei zu unterstützen, Vorfälle effektiver zu priorisieren, Alarmmüdigkeit zu reduzieren und die Rolle von Analysten vom Ermittler zur Entscheidungsinstanz zu entwickeln.

KI als Unterstützung, nicht als Ersatz

In Verteidigungskreisen besteht die verbreitete Sorge, dass KI das menschliche Fachwissen ersetzen könnte, das Einsätze erfolgreich macht. Doch die wahre Stärke von KI im Bereich Sicherheit liegt nicht in der Ersetzung. Sie liegt 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. SOC-Analysten der Stufe 1 können mit wenig Schulung schneller arbeiten.

Mit Large Language Models (LLMs) die Kontextverständnis bieten, Untersuchungen beschleunigen und Reaktionszeiten verkürzen, kann die Entscheidungsfindung verteilt werden. Security Intelligence kann überall dorthin gebracht werden, wo sie benötigt wird.

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Intelligentere Sicherheit – Wie KI die Bedrohungserkennung und die Workflows von Analysten verändert

In dieser Episode erfahren Sie, wie KI, Automatisierung und Orchestrierung den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren und es Analysten ermöglichen, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist.
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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) normalisiert unterschiedliche Datenquellen, um Erkennungs-Workflows zu optimieren. Security-Teams erhielten durch vorkonfigurierte Dashboards, die komplexe Analyseaufgaben vereinfachten, eine einheitliche Transparenz über ihre gesamte digitale Umgebung.

Die Schutzfunktionen umfassten Malware- und Ransomware-Prävention, die Analyse von Schadverhalten, Speicherbedrohungsschutz und Credential-Hardening. Alle Erkennungsregeln waren dem MITRE ATT&CK-Framework zugeordnet,2 was Teams ermöglichte, gegnerische Taktiken und Techniken zu verstehen und gleichzeitig die defensive Abdeckung zu messen. Die Übung testete auch die defensive Resilienz. Red Teams – die hochentwickelte Bedrohungsakteure mit erweiterten persistenten Fähigkeiten simulierten – versuchten aktiv, Sicherheitstools zu deaktivieren. Features wie der Manipulationsschutz für Agenten stellten sicher, dass das Monitoring selbst bei direkten Angriffen intakt blieb – eine entscheidende Funktion in umkämpften Umgebungen.

Von der Erkennung bis zur Entscheidung: Schneller, intelligenter, gemeinsam

Letztendlich erfordert moderne Verteidigung moderne Aufklärung. Nicht nur bessere Sichtbarkeit, sondern bessere Ergebnisse. Nicht mehr Daten, sondern die richtigen Antworten zum richtigen Zeitpunkt.

KI-gestützte Suche ist nicht nur ein technologisches Upgrade, sondern ein Wandel in der Herangehensweise. Sie schafft eine Welt, in der Analysten weniger Zeit damit verbringen, sich in Tools zurechtzufinden, und mehr Zeit für strategische Entscheidungen haben. In der Kommandeure zuversichtlich handeln können, weil sie wissen, dass die Einblicke vor ihnen aktuell, relevant und vertrauenswürdig sind.

Der Verteidigungssektor hat nun innerhalb seiner Burgmauern Zugriff auf Security-Intelligence-Funktionen. Keine Entscheidung mehr zwischen der Leistungsfähigkeit von KI und Datensouveränität. Durch die Einbindung kontextbezogener Sprachmodelle innerhalb von Sicherheitsgrenzen verwandeln Teams überwältigende Datenmengen in Entscheidungsvorteile, die Ihre Sprache sprechen.

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Lesen Sie auch die anderen Blogposts in dieser Serie zur Cybersicherheit im Verteidigungsbereich:

• 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: Verteidigungsanalytik mit generativer KI transformieren

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• Folge 2: Bridging the Gap: Wie Cyber-Fähigkeiten die operative Bereitschaft beeinflussen
• Folge 3: Governed by Design – Wie Unternehmen, die in Sachen Verteidigung die Nase vorn haben, KI-Innovationen und Compliance in Einklang bringen

Mehr zum Thema:

• Whitepaper: Die Zukunft der Verteidigungs-Cybersicherheit: intelligenter, schneller, widerstandsfähiger
• Whitepaper: Zusammenarbeit in der Verteidigung sichern: Wie KI und behördenübergreifende Datentransparenz die Cyberverteidigungsbereitschaft beschleunigen
• 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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