In den letzten Jahren hat KI die gesamte Technologiebranche erobert. Dazu gehören auch Unternehmen, die LLMs (Large Language Models) einsetzen, um verschiedene geschäftliche und alltägliche Probleme zu lösen. Nicht nur Technologieriesen wie Apple, Google und Microsoft nutzen und integrieren künstliche Intelligenz in ihre Produktion. Auch kleine und mittlere Unternehmen steigen in den KI-Wettlauf ein. Da so viele Nutzer und Unternehmen KI einsetzen, hat die Menge der verarbeiteten Daten erheblich zugenommen, was sie zu einem Ziel für Angreifer macht. KI-Systeme verwenden Daten in mehreren Schritten, angefangen von Trainingsdaten bis hin zu Informationen, die Nutzer eingeben, um eine Antwort von ihnen zu erhalten. Aufgrund der sensiblen Daten, mit denen KI-Systeme umgehen, ist es wichtig, diese und die Daten zu schützen. Hier kommt die KI-Datensicherheit ins Spiel.
In diesem Blogbeitrag werden wir die Rolle von Daten in der KI (Künstliche Intelligenz) und die Herausforderungen diskutieren, denen Unternehmen im Zusammenhang mit der Datensicherheit in der KI gegenüberstehen können. Wir werden auch die besten Praktiken für die Implementierung von KI-Datensicherheit für bessere Ergebnisse untersuchen und wie SentinelOne dafür eingesetzt werden kann.
Überblick über KI und Datensicherheit
Künstliche Intelligenz, allgemein bekannt als KI, ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen befasst, die der natürlichen menschlichen Intelligenz und Logik ähneln. KI kann im Wesentlichen menschliche kognitive Funktionen oft schneller und genauer ausführen als Menschen.
Wir wissen, dass KI datenabhängig ist. Daten sind das, was KI-Systeme am Laufen hält und es ihnen ermöglicht, im Laufe der Zeit neue Informationen auf verbesserte Weise zu lernen und vorherzusagen. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, wird von Computersystemen verwendet, um aus Daten zu lernen, ohne dafür speziell programmiert worden zu sein. KI-Systeme erzielen mit verschiedenen Arten von Daten bessere Ergebnisse.
Die Rolle von Daten in der KI
Daten spielen in der KI eine wichtige Rolle. Sie werden in verschiedenen Phasen eingesetzt, um die Entwicklung und Verarbeitung von KI zu unterstützen.
- Training: In der ersten Phase des Trainings lernen KI-Algorithmen anhand von Daten, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
- Testen: Es werden mehrere Datensätze verwendet, um die Leistungsfähigkeit und Effizienz des Modells zu testen.
- Betrieb: KI-Systeme verarbeiten neue Daten, um nach ihrer Bereitstellung bei der Entscheidungsfindung oder Vorhersagen in Echtzeit zu helfen.
- Verbesserung: Die meisten KI-Systeme werden mit neuen Daten trainiert, um Algorithmen zu optimieren und die Leistung zu verbessern.
Bedeutung der Datensicherheit in der KI
Es gibt mehrere Faktoren, die die Bedeutung von Datensicherheit und Datenschutz im Umgang mit maschinellen Lernsystemen verdeutlichen. KI arbeitet mit sensiblen und vertraulichen Informationen, weshalb es wichtig ist, die Privatsphäre dieser Daten zu schützen.
Kompromittierte Daten gefährden die Integrität von KI-Modellen, und Ausfälle in Anwendungen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen können schwerwiegende Folgen haben. KI-Systeme müssen außerdem Datenschutzbestimmungen wie PCI DSS, HIPAA usw. einhalten. Einige der häufigsten Bedrohungen für KI sind folgende:
- Datenmanipulation: Angreifer können speziell modifizierte Trainingsdaten verwenden, um Verzerrungen einzuführen und die Genauigkeit des KI-Modells zu verringern.
- Insider-Bedrohungen: Diese Bedrohung geht von einer Person aus, die das KI-System von innerhalb der Organisation angreift. Eine solche Person kann Daten stehlen und verkaufen, Modelle modifizieren, um Ergebnisse abzufangen, und die Gesamtleistung des Systems beeinträchtigen.
- Datenverstöße: Angreifer verschaffen sich in der Regel durch einen Datenverstoß Zugang zu großen Mengen wertvoller Daten, wie z. B. personenbezogenen Daten, Finanzdaten, Geschäftsgeheimnissen oder Informationen über die Infrastruktur.
Identifizierung von Bedrohungen für die KI-Datensicherheit
Um KI-Datensicherheit zu implementieren, ist es für Unternehmen wichtig, die verschiedenen Arten von Bedrohungen zu verstehen. Lassen Sie uns einige der folgenden Punkte diskutieren:
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Datenvergiftung (Wie Angreifer Trainingsdaten manipulieren)
Datenvergiftung ist eine ernsthafte Bedrohung für KI-Systeme. Bei der Erstellung falscher Beispiele spielen Menschen im Grunde genommen mit den Trainingsdaten von KI-Modellen. Angreifer können das Verhalten oder den Entscheidungsprozess von KI-Systemen leicht verändern, indem sie gefälschte Datenpunkte hinzufügen.
Ein Beispiel hierfür ist ein Bilderkennungssystem, bei dem ein Angreifer während des Trainings falsch beschriftete Bilder einfügen kann. Solche falsch beschrifteten oder fehlerhaften Daten können dazu führen, dass die KI Objekte in realen Anwendungsfällen falsch klassifiziert, was äußerst schädliche Folgen haben kann, beispielsweise beim autonomen Fahren oder bei der Erstellung einer medizinischen Diagnose.
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Modellinversionsangriffe (Abrufen sensibler Daten aus Modellen)
Modellinversionsangriffe sind eine weitere wichtige Bedrohung für die KI-Datensicherheit. Bei solchen Angriffen wird versucht, das KI-Modell zu dekonstruieren oder zurückzuentwickeln, um Informationen über die in den Trainingsdaten verwendeten Muster zu erhalten.
Angreifer rufen das Modell im Wesentlichen mehrmals mit einigen geschickt ausgewählten Eingaben auf und untersuchen dessen Ausgaben, um die wahrscheinlich für das Training des Modells verwendeten Daten zu verstehen. Dies kann ein ernstes Datenschutzproblem darstellen, insbesondere wenn die Trainingsdaten sensible persönliche oder geschäftliche Informationen wie Krankenakten und Finanzdaten enthalten.
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Adversarial Attacks (Manipulation von KI-Modellen durch Eingabeänderungen)
Adversarial Attacks zielen auf KI-Eingaben ab, um Fehler zu erzwingen. Datenvergiftung tritt während des Trainings auf, während Adversarial Attacks auf bereits eingesetzte Modelle durchgeführt werden. Angreifer erstellen sorgfältig Eingaben, die speziell darauf ausgelegt sind, das KI-Modell zu täuschen, indem sie sehr kleine Werte ändern, die sich kaum von den realen Daten unterscheiden, aber in jedem datenbasierten Modell einen großen Unterschied machen können.
Ein typisches Beispiel hierfür ist die geringfügige Veränderung eines Bildes, um es von einer Klassifizierungs-KI vollständig falsch zuzuordnen, beispielsweise indem ein Stoppschild als ein anderes Geschwindigkeitsbegrenzungsschild klassifiziert wird. Diese Art von Angriffen kann eine Gefahr für sicherheitskritische Anwendungen darstellen, in denen KI-Systeme Teil der Umgebung sind, und zu Fehlern in einem betroffenen System führen.
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Automatisierte Malware
Automatisierte Malware ist KI-gestützte Malware, die gezielte Angriffe ausführen kann. Sie kann auch dazu verwendet werden, die Erkennung von Bedrohungen zu umgehen und die Wirksamkeit von Infektionen zu verbessern, indem sie den optimalen Zeitpunkt und die geeigneten Umstände für die Übertragung einer Nutzlast ermittelt.
DeepLocker ist eine Proof-of-Concept-Malware auf KI-Basis, die ihre böswillige Absicht in einer Anwendung verbirgt und ihre schädliche Nutzlast erst dann zur Ausführung freigibt, wenn sie ein bestimmtes Opfer erreicht, indem sie einen vorab festgelegten Marker auswertet.
So sichern Sie KI-Modelle
KI-Modelle erfordern sowohl in der Trainingsphase als auch bei der Bereitstellung Sicherheit. Sehen wir uns einige gängige Strategien zur Sicherung von KI-Modellen an, um in beiden Phasen eine angemessene KI-Datensicherheit zu gewährleisten.
Sicherung des KI-Modelltrainings
Die Sicherung des Trainings von KI-Modellen ist die wichtigste Technik für die KI-Sicherheit, die auf Vertrauen und Training basiert. Das Training in sicheren Umgebungen ist wichtig. Es muss sich um isolierte und kontrollierte Systeme mit kontrollierten Zugriffsmechanismen handeln. Für das KI-Training bieten cloudbasierte Lösungen eine Reihe von Sicherheitsmaßnahmen, die es schwierig machen, Daten zu stehlen oder zu leaken.
Bevor die KI gesichert wird, ist es wichtig, die Datenvalidierung und -bereinigung sicherzustellen. Dazu gehört die detaillierte Überprüfung der Dateneingaben auf Unregelmäßigkeiten, Diskrepanzen oder potenzielle Angriffsvektoren. Durch Methoden wie die Erkennung von Ausreißern und die Datenbereinigung kann eine annähernde Integrität der Trainingsdatensätze aufrechterhalten werden, die als grundlegendes System zum Schutz vor Poisoning-Angriffen dient.
Dazu werden Optimierungstechniken eingesetzt, mit denen wir Modelle erstellen können, die weniger anfällig für Angriffe sind. Kreuzvalidierung und Techniken wie Regularisierung tragen dazu bei, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern und seine Widerstandsfähigkeit gegen gegnerische Angriffe zu erhöhen. Beim gegnerischen Training werden potenzielle Angriffsszenarien simuliert, damit die KI diese lernen und erkennen kann.
Schutz eingesetzter KI-Modelle
Die Herausforderungen für ein KI-Modell sind nach seiner Einführung ganz andere. Sie müssen sicherstellen, dass nur die vorgesehenen Benutzer Aufrufe ausführen können und dass das Modell nicht manipuliert wurde, während es verschiedene Dienste/Geräte/Gateways in einer bedienten Pipeline durchläuft, die Authentifizierung und Verschlüsselung umfasst.
Validierung und Bereinigung sind für eingesetzte Modelle obligatorisch. Alle Eingaben sollten gründlich validiert und bereinigt werden, bevor sie zur Verarbeitung an die KI weitergeleitet werden. Dies hilft, alle Arten von Prompt-Injection-Angriffen zu verhindern und stellt sicher, dass Ihr Modell nur mit sauberen Daten gefüttert wird.
Anomalieerkennung
Anomalieerkennungssysteme sind Überwachungssysteme, die in Echtzeit laufen und nach abnormalen Mustern und Verhaltensweisen suchen können. Beispiele hierfür sind ein plötzlicher Anstieg des Datenverkehrs, der nicht wie eine natürliche Auslastung aussieht, oder eine externe Anfrage, die von einer IP-Adresse stammt, die gesperrt ist. Sie liefern Ihnen Informationen darüber, was möglicherweise falsch sein könnte, ohne jedoch ausreichende Details zur tatsächlichen Art/zum Typ des Angriffs zu liefern. Sie überwachen ständig unerwartete Ausgaben, abnormale Eingabemuster oder große Abweichungen vom normalen Verhalten, um sofort auf mögliche Risiken reagieren und die Situation bewältigen zu können.
Der Schutz von KI-Daten ist für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und des Datenschutzes von entscheidender Bedeutung. Singularity Endpoint Protection sorgt für die Sicherheit Ihrer Endpunkte und verhindert den unbefugten Zugriff auf sensible KI-Daten.
Verschiedene Möglichkeiten, KI-Daten privat zu halten
Da KI-Systeme mittlerweile weit verbreitet sind, ist es wichtig, die Privatsphäre der Daten zu schützen, die zum Trainieren der KI-Systeme verwendet werden. Lassen Sie uns einige verschiedene Möglichkeiten zur Sicherung von KI-Daten diskutieren:
Anonymisierung und Pseudonymisierung
Anonymisierung wird verwendet, um personenbezogene Daten in Datensätzen zu löschen oder zu verschlüsseln, wodurch diese Daten in eine Form gebracht werden, aus der eine externe Quelle sie niemals wiederherstellen und mit dem Kunden, Mitarbeiter oder einer anderen Person in Verbindung bringen könnte. Genau das leistet die Pseudonymisierung. Anstatt personenbezogene Daten offenzulegen, ersetzt sie echte Identifikatoren durch künstliche Identifikatoren. Obwohl diese oft separat aufbewahrt werden, damit die Originaldaten wiederhergestellt werden können, erschwert die Pseudonymisierung die Verknüpfung personenbezogener Daten mit einer Person.
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für Pseudonymisierung
Vor der Pseudonymisierung:
| Name | Alter | Stadt | Gesundheitszustand |
|---|---|---|---|
| John Smith | 35 | New York | Diabetes |
| Jane Doe | 42 | Chicago | Bluthochdruck |
| Mike Johnson | 28 | Los Angeles | Asthma |
Nach Pseudonymisierung:
| Name | Alter | Stadt | Gesundheitszustand |
|---|---|---|---|
| A123 | 35 | Nordosten | Diabetes |
| B456 | 42 | Mittlerer Westen | Bluthochdruck |
| C789 | 28 | Westen | Asthma |
In diesem Beispiel wurden personenbezogene Daten (Namen und bestimmte Städte) durch Pseudonyme (IDs) und allgemeinere Standortdaten ersetzt. Dadurch wird es schwieriger, Personen zu identifizieren, während gleichzeitig nützliche Informationen für die Analyse erhalten bleiben.
K-Anonymität und L-Diversität
K-Anonymität liegt vor, wenn für jeden möglichen Wert eines Identifikationsattributs k andere Tupel in der Tabelle vorhanden sind, die dieselben Werte aufweisen. Einfach ausgedrückt stellt die L-Diversität sicher, dass es in jeder Gruppe von Datensätzen, die ähnliche Daten enthalten sollten, mindestens L unterschiedliche sensible Attributwerte gibt. Die redaktierbare Signatur kann viel stärkere Datenschutzgarantien bieten als eine reine Anonymisierung.
Ursprünglicher Datensatz:
| Alter | Postleitzahl | Zustand |
|---|---|---|
| 28 | 12345 | HIV |
| 35 | 12345 | Krebs |
| 42 | 12346 | Grippe |
Nach Anwendung der 2-Anonymität:
| Altersgruppe | Postleitzahl | Zustand |
|---|---|---|
| 25-35 | 1234 | HIV |
| 25-35 | 1234 | Krebs |
| 40-50 | 1234 | Grippe |
In diesem Beispiel haben wir eine 2-Anonymität erreicht, indem wir das Alter in Altersgruppen und die Postleitzahlen durch Entfernen der letzten Ziffer verallgemeinert haben.
Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL)
Im Gegensatz zu herkömmlichen Cross-Linking-Methoden können bei PPRL separate Organisationen ihre Datensätze auf der Grundlage einer gemeinsamen Person oder Einheit miteinander verknüpfen, ohne dabei die tatsächlichen identifizierenden Details preisgeben zu müssen. Beispielsweise möchte jemand, der medizinische Forschung betreibt, möglicherweise Daten aus Krankenhäusern kombinieren, ohne die Vertraulichkeit der Patienten zu gefährden. In der Regel werden kryptografische Verfahren eingesetzt, um Datensätze zwischen Datensätzen abzugleichen, ohne die tatsächlichen Daten preiszugeben.
Generierung synthetischer Daten
Resampling-Methoden sind innovative Techniken, mit denen künstliche Daten generiert werden, die sich wie die ursprüngliche Tabelle verhalten. Mit fortgeschritteneren Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) lassen sich synthetische Datensätze erstellen, die wie echte Daten aussehen und sich auch so anfühlen. Dies wiederum hilft KI-Modellen, aus Daten zu lernen, die von realen Informationen nicht zu unterscheiden sind und keine proprietären personenbezogenen Daten enthalten. Dies ist mittlerweile in vielen Branchen üblich, beispielsweise im Gesundheitswesen, wo KI-trainierte Modelle für die Diagnose seltener Krankheiten eingesetzt werden. Auch in der Finanzbranche wird dies zur Betrugserkennung und Risikomodellierung genutzt.
Bewährte Verfahren für die KI-Datensicherheit
Die Implementierung von Datenschutzkontrollen ist einer der Schritte zur Gewährleistung der KI-Datensicherheit, aber nicht der einzige. Unternehmen müssen Datenschutzstrategien implementieren, um das KI-System und die von ihnen verwendeten Daten zu schützen.
#1. Einrichtung eines Sicherheitsrahmens
Ein Unternehmen muss klar definierte Sicherheitsrichtlinien implementieren, die Sicherheitsingenieuren bei der Umsetzung von Zugriffskontrollen und Identitätsmanagement (IAM) helfen. Für die Speicherung und Übertragung von Daten sollten geeignete Authentifizierungsmechanismen eingerichtet werden. Unternehmen sollten regelmäßige Bewertungen durchführen und Wiederherstellungspläne für den Fall von KI-bezogenen Katastrophen entwickeln.
#2. Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierungen
KI-Systeme sollten regelmäßig überwacht werden, um Risiken zu erkennen, und regelmäßig aktualisiert werden. Regelmäßige Audits können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Bedrohungen aufzudecken, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können.
#3. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter
Das Sicherheits- und Entwicklungsteam verwaltet die Sicherheit von KI-Daten. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter darin schulen, wie sie ihre Daten schützen und bewährte Verfahren für KI umsetzen können. Regelmäßige Schulungen und Workshops können dazu beitragen, dass die Mitarbeiter über die neuesten Sicherheitsbedrohungen und Abwehrtechniken speziell für KI-Systeme auf dem Laufenden bleiben.
#4. Zusammenarbeit und Informationsaustausch
Unternehmen sollten mit Bildungseinrichtungen und Forschungszentren zusammenarbeiten, die sich auf KI-Sicherheit konzentrieren und möglicherweise einen besseren Überblick über spezifische Bedrohungen haben. Die Zusammenarbeit mit Aufsichtsbehörden hilft Unternehmen, Vorschriften einzuhalten und Einfluss auf die Politikgestaltung zu nehmen.
Die Umsetzung von Best Practices für die KI-Datensicherheit ist unerlässlich. Singularity XDR hilft bei der Umsetzung proaktiver Maßnahmen zum Schutz von KI-Daten und zur Verhinderung von Verstößen.
Regulatorische und ethische Überlegungen
Mit der Entwicklung der KI-Technologie ist es wichtig, dass Regulierungsbehörden auf der ganzen Welt Maßnahmen ergreifen, die den Schutz der Privatsphäre des Einzelnen gewährleisten und dazu beitragen, den Missbrauch von KI zu verhindern. Einige der bekanntesten Vorschriften sind:
Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)
Die DSGVO verlangt von Organisationen die Einhaltung strenger Richtlinien, die die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten umfassen. Außerdem legt sie fest, dass die in KI gespeicherten Daten Verwaltungsbeschränkungen unterliegen sollten. Die DSGVO betont die Datenminimierung und den Zweck der Beschränkung und gewährt das Recht auf Vergessenwerden.
Unternehmen, die KI für ihre Geschäftstätigkeit einsetzen, sollten diese Standards befolgen, eine gesetzliche Genehmigung für die Datenverarbeitung einholen und die Verwendung von KI in ihrer Geschäftstätigkeit klar darlegen, da dies direkte Auswirkungen auf ihre Kunden haben kann.
Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA)
Das CCPA gewährt Organisationen nur sehr begrenzte Rechte. Das CCPA hat das Recht zu erfahren, welche Daten erfasst und wie sie verwendet werden. Er erlaubt es sogar Einwohnern der USA, zu entscheiden, ob ihre Daten verkauft werden dürfen oder nicht.
Bedeutung ethischer KI-Praktiken
Für Organisationen ist es wichtig, ethisch zu handeln. Diese Ethik stellt sicher, dass KI-Systeme nicht nur im Interesse des öffentlichen Vertrauens stets kontrolliert werden, sondern auch, um mit Hilfe dieser Systeme Gutes in der Gesellschaft zu bewirken. Die drei Grundsätze, die befolgt werden sollten, sind:
- Um Diskriminierung aufgrund von Rasse, Geschlecht und Alter zu vermeiden, ist es wichtig, die Trainingsdaten auf etwaige Probleme zu überprüfen. Es sollten regelmäßige Audits der KI-Ergebnisse durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass diese nicht unethisch sind.
- Es ist wichtig, dass KI-Systeme transparent sind, wie sie bestimmte Entscheidungen treffen, insbesondere für Organisationen, die mit Gesundheitsdaten oder Strafrecht zu tun haben.
- Es sollte klar festgelegt werden, wer oder was verantwortlich ist, wenn eine KI eine unethische Handlung oder Entscheidung trifft.
SentinelOne für KI-Datensicherheit
SentinelOne-Produkte sind eines der besten Tools zum Schutz von KI-Systemen und deren Daten. Die Plattform bietet Verhaltensanalysen und maschinelles Lernen, um eine mehrschichtige Sicherheit zu schaffen, die Unternehmen vor allen Arten von Bedrohungen schützen kann.
Wichtige Produkte und Funktionen
- Verhaltensbasierte KI: SentinelOne nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um jedes Verhalten zu erkennen, das auf einen Cyberangriff hindeuten könnte, einschließlich potenzieller Bedrohungen für KI-Systeme.
- Automatisierte Reaktion: Die Plattform kann automatisch auf Bedrohungen reagieren und so Risiken für KI-Daten und die Infrastruktur eines Unternehmens vermeiden.
- Schutz von Cloud-Workloads: Diese Funktion trägt zur Sicherung von KI-Systemen und Daten in Cloud-Umgebungen bei.
Singularity™ AI SIEM
Mit dem weltweit fortschrittlichsten KI-SIEM von SentinelOne können Sie Bedrohungen in Echtzeit erkennen und die täglichen Abläufe optimieren.
Demo anfordernFazit
KI ist zu einem Teil unseres Lebens geworden und wird mit der Zeit weiter wachsen. Daher ist es sehr wichtig, KI und die für KI verwendeten Daten vor Cyber-Bedrohungen zu schützen. Dabei sollte die Sicherheit der Kunden und Unternehmen im Blick behalten werden. So wird sichergestellt, dass KI nicht bedroht wird und das Leben der Verbraucher nicht gefährdet.
Unternehmen nutzen KI, um die Effizienz ihrer täglichen Abläufe zu steigern. Für Unternehmen ist es wichtig, sich über die Sicherheit der KI-Modelle zu informieren, die sie möglicherweise verwenden oder entwickelt haben. Dies ist möglich, wenn Unternehmen verstehen, welche Bedrohungen sich auf die von ihnen verwendete KI auswirken. Dieser Blog hilft Unternehmen dabei, ihre KI-Modelle zu sichern und verschiedene Möglichkeiten zu finden, um die KI-Daten zu schützen. Bei der Anwendung von KI-Datensicherheit sollten Best Practices umgesetzt werden, und Unternehmen können SentinelOne für mehr Sicherheit nutzen.
SentinelOne ist eine intelligente Plattform, die Verhaltensanalysen nutzt, um potenzielle Bedrohungen für die KI-Datensicherheit aufzudecken. Sie bietet verschiedene Funktionen wie automatisierte Reaktionen, Schutz von Cloud-Workloads und Datenschutzfunktionen, um Unternehmen dabei zu helfen, ihr Geschäft sicher zu gestalten. Um mehr darüber zu erfahren, wie SentinelOne die Sicherheit Ihres Unternehmens verbessern kann, Fordern Sie noch heute eine Demo an.
"FAQs
KI hilft bei der Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen und der Analyse riesiger Datenmengen. Reaktionen auf Angriffe können mit KI automatisiert werden, was dazu beiträgt, den Schaden für Ressourcen zu begrenzen. KI hilft auch bei der Erkennung verdächtigen Verhaltens, das zu Sicherheitsverletzungen führen kann.
KI ist für die Cybersicherheit äußerst hilfreich. Wenn es darum geht, sich schnell entwickelnde Cyberbedrohungen rechtzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren, arbeitet KI schneller als Menschen. KI-Systeme lernen schnell und können sich parallel zu neuen Bedrohungen weiterentwickeln.
Künstliche Intelligenz kann auch im Internet der Dinge (IoT) für Sicherheitszwecke eingesetzt werden. KI hilft dabei, ungewöhnliches Verhalten von IoT-Geräten zu erkennen, wodurch das Sicherheitsteam mehr über den Netzwerkverkehr erfährt, um Bedrohungen zu erkennen und Cybersicherheitsrisiken durch Sortieren der Sicherheitslücken zu beheben.