Was ist KI in der Cybersicherheit?

KI in der Cybersicherheit ist die Anwendung von Machine Learning, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Datenanalyse, RAG und anderen KI-Technologien, um Netzwerke, Systeme, Geräte und Daten vor Angriffen und unbefugter Nutzung zu schützen.

Der Einsatz von KI im Bereich der Cybersicherheit nimmt zu, um die Sicherheitslage eines Unternehmens zu stärken und proaktive Abwehrmaßnahmen zu ermöglichen. KI kann Routineaufgaben automatisieren, z. B. das Einbinden benutzerdefinierter Datenquellen, die Priorisierung und Destillierung von Alerts, die Umwandlung von Erkennungsregeln, die Unterstützung bei der SIEM-Migration und vieles mehr. Während sich die KI an Ihre Daten anpasst, weiterentwickelt und aus ihnen lernt, verbessert sich ihre Fähigkeit, neue und aufkommende Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.

KI in der Cybersicherheit ist wichtig, da Unternehmen damit proaktiver, effizienter und anpassungsfähiger gegen Cyber-Bedrohungen vorgehen können, von denen viele inzwischen selbst KI-gestützt sind.

Um dem Ausmaß der KI-gesteuerten Cyberbedrohungen zu begegnen, erweisen sich traditionelle Cybersicherheitsmethoden als unzureichend. Bedrohungsakteure profitieren von der zunehmenden Automatisierung und Komplexität, die KI für ihre Angriffs- und Umgehungsmethoden bietet. Zu den neuartigen Angriffstechniken gehören beispielsweise polymorphe Malware, auf großen Sprachmodellen basierende Schwachstellen und durch Deepfakes verstärktes Phishing. Zusätzlich zur bereits weit verbreiteten Malware, dem Social Engineering und der Ausnutzung von Schwachstellen wird die Angriffslandschaft durch KI-gestützte Bedrohungen erweitert, was die Abwehr erschwert.

Security-Teams, die KI-gestützte Security Analytics verwenden, um das Incident-Response zu automatisieren und zu beschleunigen, die Erkennung und Vorhersage von Bedrohungen zu verbessern und die Genauigkeit von echten Positiven zu erhöhen, können sich der Situation anpassen.

Mit der Unterstützung von KI bei der Übernahme manueller Aufgaben können sich Sicherheitsexperten auf strategischere Ziele wie die Bedrohungssuche und die Untersuchung von echten Positivmeldungen konzentrieren. Die herkömmliche Sichtung von Alerts kann leicht ganze Arbeitstage von Analysten in Anspruch nehmen. Mit KI dauert es jetzt nur noch Minuten, um aus Hunderten von Alerts die wenigen herauszufiltern, die wirklich wichtig sind. Ebenso kann ein Sicherheitsanalyst mit Hilfe von KI eine Bedrohung in weniger als einer Stunde untersuchen. Ohne KI könnte diese Aufgabe Tage dauern.

KI funktioniert im Bereich der Cybersicherheit durch Machine-Learning-Modelle, NLP, große Sprachmodelle (LLMs) und KI-Algorithmen. KI-Tools analysieren riesige Datenmengen, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Bedrohungen und neuartige Angriffe hinweisen.

Erfassung und Verarbeitung der Daten

KI-Algorithmen können Daten aus umfangreichen Datensätzen wie Netzwerkverkehr, Systemprotokollen und Nutzerverhalten in Echtzeit erfassen und verarbeiten. KI unterstützt Security-Teams bei der Erfassung und Normalisierung einer neuen Datenquelle in etwa 10 Minuten. Sie automatisiert die Entwicklung benutzerdefinierter Datenintegrationen und erstellt eine vollständige Integration, einschließlich einer Pipeline, Mappings, Vorlagen und eines Integrationspakets.

Erstellen oder Konvertieren einer Erkennungsregel

Durch die Analyse von Daten kann die KI Security-Teams dabei unterstützen, Anomalien und Muster zu identifizieren, die auf einen Cyberangriff hindeuten. Kontextbewusste generative KI (GenAI), wie der Elastic AI Assistant, kann auch Alerts, die durch Erkennungsregeln ausgelöst werden, in leicht verständlicher Sprache erklären.

Triaging und Monitoring von Alerts

KI automatisiert den zeitaufwändigen Prozess von Triage und Monitoring, indem sie zugehörige Alerts zu Erkenntnissen auf Angriffsebene korreliert. Das Attack Discovery-Feature von Elastic Security filtert beispielsweise Hunderte von Alerts auf die wenigen echten Bedrohungen und liefert die Ergebnisse in einer intuitiven Schnittstelle zurück. Auf diese Weise können Security Operations-Teams die dargestellten Angriffe schnell verstehen, Bedrohungen basierend auf Schweregrad und potenziellen Auswirkungen priorisieren und sofortige Folgemaßnahmen ergreifen.

Untersuchung einer Cybersicherheitsbedrohung

Wann immer eine Bedrohung identifiziert wird, kann KI Sicherheitsanalysten dabei unterstützen, wesentliche Untersuchungsschritte durchzuführen. Sie bietet eine detaillierte Beschreibung des Angriffs, fasst Hosts und Nutzer zusammen, zeigt verwandte MITRE ATT&CK® Angreifertaktiken an und mehr. GenAI kann auch Schritt-für-Schritt-Maßnahmenpläne erstellen und Ad-hoc-Analysen und -Anreicherungen optimieren, indem es natürliche Sprache in bevorzugte Programmiersprachenabfragen generiert oder umwandelt.

Reaktion auf einen Cybersicherheitsvorfall

KI verbessert die Incident-Response, indem sie automatisch vordefinierte Aktionen ausführt, wie das Isolieren betroffener Systeme, das Blockieren bösartiger IP-Adressen oder das Beheben von Sicherheitslücken. KI lernt kontinuierlich aus vergangenen Vorfällen und verbessert dadurch ihre Fähigkeit, zukünftige Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. GenAI kann Sicherheitsanalysten außerdem Schritte zur Behebung von Sicherheitsvorfällen vorschlagen und ihnen bei der Dokumentation dieser Vorfälle helfen.

Sicherheitsexperten nutzen für die Cybersicherheit eine breite Palette von KI-Techniken. Dazu gehören Machine Learning, NLP, RAG, LLMs und Verhaltensanalyse.

Machine Learning in der Cybersicherheit

Machine-Learning-Modelle identifizieren Muster und konzentrieren sich auf Anomalien, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen können. Security-Teams nutzen beispielsweise Machine Learning, um Netzwerke auf potenzielle Sicherheitsverletzungen zu überwachen.

NLP

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Das ist besonders bei Aufgaben wie der Analyse von Bedrohungsberichten, der Reaktion auf Zwischenfälle und der Bewertung von Schwachstellen wichtig. Bedrohungsanalysten verwenden NLP zur Analyse großer Mengen an Informationen aus sozialen Medien, Nachrichtenartikeln und dem Dark Web, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren und relevante Details zu extrahieren. So können Security-Teams die Motive von Bedrohungsakteuren verstehen und Indikatoren für Kompromittierungen (IoC) identifizieren, wodurch die Threat-Intelligence verbessert wird.

LLMs und generative KI in der Cybersicherheit

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind eine Art Deep-Learning-Modell, das vielen NLP-Anwendungen zugrunde liegt und mit dem sie menschliche Sprache interpretieren und erzeugen können. Wir sehen zunehmend generative KI in der Cybersicherheit, um Bedrohungsdaten zu analysieren, auf Vorfälle zu reagieren und bei der Dokumentation zu helfen, nachdem ein Fall gelöst wurde. Im Bereich der Cybersicherheit sind LLMs ebenfalls mit Herausforderungen verbunden: Prompt-Injection-Angriffe, Datenvergiftung und die Offenlegung sensibler Daten.

RAG

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine Technologie, die die Genauigkeit von Sprachmodellen durch die Kombination von Dokumentensuche und Sprachgenerierung verbessert. RAG trägt dazu bei, dass LLMs den passenden Kontext erhalten, den sie benötigen, um personalisierte, präzise und relevante Antworten zu liefern.

Wenn ein Sicherheitsanalyst eine Frage an das RAG-System stellt, ruft es Informationen aus relevanten Cybersicherheitsquellen ab, z. B. aus internen Logs, Bedrohungsdaten, Schwachstellendatenbanken, internen Incident-Berichten oder anderen internen Wissensdatenbanken Die abgerufenen Daten werden dann gegen die Abfrage des Analysten ausgeführt, um dem LLM Kontext und die neuesten relevanten Informationen bereitzustellen. Infolgedessen verwendet das LLM den erweiterten Prompt, um eine kontextabhängige, aktuelle Antwort zu generieren.

Verhaltensanalyse

Benutzerverhaltensanalysen (UBA) unterstützen bei der Analyse des Verhaltens von Benutzern (und Systemen), um verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen. UBA erfasst Daten aus verschiedenen Quellen wie Logdateien, Netzwerkverkehr und Anwendungsnutzung, um eine Baseline für das normale Verhalten jedes Nutzers zu erstellen. Es nutzt Machine Learning und statistische Modellierung, um Abweichungen von dieser Ausgangsbasis zu erkennen. Da das UBA die Nutzerprofile ständig aktualisiert, lernt es mit der Zeit dazu und verbessert seine Fähigkeit, Anomalien zu erkennen. Diese Technologie für die Cybersicherheit hilft, Insider-Bedrohungen, böswillige Aktivitäten und andere Sicherheitsvorfälle zu erkennen, bevor sie eskalieren können.

KI verbessert erheblich die Effizienz und Effektivität von Security-Teams. KI-gestützte Sicherheitslösungen helfen Security-Teams bei der Automatisierung von Prozessen, der Anpassung an neue Bedrohungen, der Verbesserung proaktiver Verteidigungsmechanismen und der Cyber-Resilienz sowie bei der Kosteneinsparung.

Verbesserte Bedrohungserkennung

KI verbessert die Erkennung von Bedrohungen, indem sie Anomalien mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit identifiziert, als es menschliche Sicherheitsanalysten allein könnten.

Schnellere Incident-Response-Zeit

Mithilfe von KI können Sicherheitsanalysten Reaktionsschritte automatisieren, Kontext für potenzielle Vorfälle erhalten und die Angriffe priorisieren, die am wichtigsten sind. Mit schnellerer und präziserer Bedrohungserkennung können sie Sicherheitsverletzungen schneller eindämmen, die Ursachen identifizieren und zukünftige Angriffe verhindern.

Automatisierung

KI kann zeitaufwändige Aufgaben automatisieren und Security-Teams entlasten, damit sie sich auf strategische Ziele und komplexe Cybersicherheitsvorfälle konzentrieren können.

Weniger menschliche Fehler

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie der Alert-Triage und dem Monitoring reduziert KI das Risiko menschlicher Fehler und verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Cybersicherheitsabläufe.

Verbesserte Skalierbarkeit

KI verbessert die Skalierbarkeit erheblich, indem sie zeitaufwändige Aufgaben automatisiert, große Datenmengen verarbeitet und kontinuierlich lernt, sich an sich entwickelnde Bedrohungen anzupassen.

Cybersicherheitsteams nutzen KI für eine Vielzahl von Bedrohungstypen, darunter Phishing-Erkennung, Betrugsprävention und Netzwerksicherheit.

Malware- und Phishing-Erkennung

KI-gestützte Systeme können Malware und Phishing-Versuche effektiver erkennen als herkömmliche Methoden, insbesondere bei neuen oder sich weiterentwickelnden Bedrohungen (vor allem KI-gestützte Bedrohungen). Mit Funktionen wie Anomalieerkennung, kontextueller und Verhaltensanalyse sowie prädiktiver Intelligenz kann KI Angriffe schneller identifizieren und abwehren und lernen, zwischen legitimen und böswilligen Aktivitäten zu unterscheiden, wodurch Fehlalarme minimiert werden, die Sicherheits-Workflows stören können.

Endpoint-Security

KI kann die Endpoint Security verbessern, indem sie den Kontext, die Umgebung und das Verhalten bestimmter Geräte lernt und Anomalien sowie ungewöhnliche Verhaltensweisen identifiziert. KI ist besonders effektiv bei der Erkennung von Zero-Day-Schwachstellen oder potenziellen Angriffen, die auf Schwachstellen basieren, die den Security-Teams noch nicht bekannt sind.

Netzwerk- und Cloud-Sicherheit

Aufgrund der großen Datenmengen eignet sich KI hervorragend für die Netzwerk- und Cloud-Sicherheit. Es hilft dabei, Anomalien und Bedrohungen zu erkennen und Alarmmüdigkeit zu vermeiden. KI analysiert riesige Datenmengen und passt Sicherheitsrichtlinien und Zugriffskontrollen dynamisch auf der Grundlage von Echtzeit-Bedrohungsanalysen in einer zentralen Ansicht an.

Betrugsprävention

KI kann verwendet werden, um betrügerische Aktivitäten wie Identitätsdiebstahl, Zahlungsbetrug und Kontoübernahmen zu erkennen. Ähnlich wie andere Cybersicherheitsanwendungen kann KI die Anzahl der falsch-positiven Alarme, die die Teams erhalten, reduzieren und zu Kosteneinsparungen beitragen, indem sie den Bedarf an langwierigen, manuellen Untersuchungen verringert und Betrugsverluste sowie Reputationsschäden verhindert. KI kann auch komplexe Betrugsmuster identifizieren, die für herkömmliche regelbasierte Systeme schwer zu erkennen sind.

SecOps

Die umfassende Implementierung von KI-Technologien in nahezu jeden Aspekt des Sicherheits-Stacks unterstützt Security-Teams dabei, effizienter zu arbeiten und Bedrohungen zu mindern. KI verschafft Sicherheitsexperten Zugang zu Erkenntnissen, die sie sonst nie erhalten hätten, und verändert ihre Arbeit grundlegend zum Besseren.

Security-Administratoren, -Techniker und -Analysten können kritische Vorfälle einfacher priorisieren, die Alarmmüdigkeit verringern und Untersuchungen durch integrierte Bedrohungsdaten in Echtzeit, automatisierte Triage und LLM-verbesserte Workflows beschleunigen. Durch die Automatisierung vieler zeitintensiver und banaler Aufgaben können sich die Security-Teams nun auf die wirklich wichtigen Prioritäten konzentrieren und die allgemeine Sicherheit ihres Unternehmens weiter stärken.

Da scheinbar jeder Anbieter sein eigenes KI-Produkt anbietet, kann es schwierig sein, das Künstliche vom Intelligenten zu trennen.

Der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, inwieweit das KI-Angebot Ihrem Team und Ihrem Security Operations Center (SOC) helfen wird. Beginnen Sie mit der Beantwortung dieser Fragen:

• Wo in Ihrer bestehenden Sicherheitslandschaft kann KI den größten Mehrwert bieten?
• Welche Risiken sollten Sie basierend auf den identifizierten KI-Anwendungsfällen überwachen?
• Was sind Ihre spezifischen Ziele für die Einführung von KI?

Wählen Sie als Nächstes die passenden KI-Tools aus, die Ihren Zielen, Ihrer Sicherheitslandschaft und Ihrer aktuellen Infrastruktur entsprechen, und stellen Sie sicher, dass Ihr Security-Team die neuen Workloads bewältigen kann. Gewährleisten Sie abschließend die Datenqualität, den Datenschutz, die Einhaltung der Vorschriften und die Sicherheit.

Einige Anbieter bieten Unterstützung bei der Umstellung von Altsystemen auf KI-gestützte Produkte an. Auch hier hilft KI beim Migrationsprozess, indem sie innerhalb von Minuten veraltete Erkennungsregeln migriert und benutzerdefinierte Datentypen einbindet – Aufgaben, für die Sicherheitsadministratoren bisher Tage oder Monate gebraucht haben. Elastic reduziert mit KI-Funktionen wie automatischem Import und automatischer Migration die Zeit und das Fachwissen, die für den Wechsel von SIEMs erforderlich sind. Elastic AI Assistant trägt mit geführten Workflow-Vorschlägen und komplexer Abfragekonvertierung dazu bei, die Lernkurve für Sicherheitsanalysten und Administratoren zu verkürzen.

Die KI-gestützte Security Analytics von Elastic Security, die auf der Search AI Platform basiert und RAG beinhaltet, zeichnet sich durch ihre branchenführenden KI-Features aus:

• Automatische Migration bietet einen KI-gesteuerten Workflow für die Migration älterer SIEM-Erkennungsregeln zu Elastic Security.
• Angriffserkennung bewertet eingehende Alerts ganzheitlich, um fortschreitende Angriffe aufzudecken und leitet Analysten an, diese zu stoppen.
• Beim automatischen Import werden benutzerdefinierte Datenintegrationen innerhalb von Minuten erstellt, auch von jeder REST-API.
• Elastic AI Assistant unterstützt Security-Teams mit kontextsensitiver Anleitung bei der Alarm-Triage, dem Incident-Response, administrativen Aufgaben und mehr.

Beginnen Sie Ihre KI-Reise mit Elastic Security

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