KI-gestützte Bedrohungserkennung: Sicherheitsbedrohungen mit KI erkennen

Mit dem technologischen Fortschritt werden Sicherheitsbedrohungen häufiger und schwerer zu erkennen. Angreifer finden immer neue Wege, Cyberkriminalität zu betreiben. Herkömmliche Methoden erkennen viele dieser Bedrohungen zuverlässig, stoßen bei komplexen Sicherheitsbedrohungen jedoch an ihre Grenzen.

Vielleicht haben Sie bereits gesehen, dass KI und maschinelles Lernen (ML) in vielen Bereichen zum Einsatz kommen: etwa beim Erzeugen von Bildern und Texten oder beim Schreiben von Code. Ebenso kann KI Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit erkennen. Unternehmen können so ihre Abwehr gegen Betrug und andere Bedrohungen stärken.

Dieser Beitrag erklärt die KI-gestützte Bedrohungserkennung, ihre Funktionsweise, Vorteile und Herausforderungen. Er zeigt auch Anwendungsfälle aus der Praxis.

Einführung in die KI-gestützte Bedrohungserkennung

Bei der KI-gestützten Bedrohungserkennung werden Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning (DL) eingesetzt, um Cybersecurity-Bedrohungen zu identifizieren. Die KI-gestützte Sicherheit von SentinelOne nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um den Schutz von Endpunkten durch autonome Erkennung und Abwehr von Bedrohungen zu stärken. Dafür werden KI-Algorithmen mit enormen Datenmengen zu bekannten Sicherheitsbedrohungen trainiert. So erkennen sie Bedrohungen in Echtzeit, die bei manuellen oder herkömmlichen Verfahren möglicherweise unentdeckt bleiben.

KI-gestützte Cybersecurity-Bedrohungserkennung identifiziert bekannte Bedrohungsarten, die Unternehmen auch mit herkömmlichen Methoden erkennen. Fortschritte bei KI-Algorithmen erlauben es Unternehmen inzwischen, Netzwerkdaten, Nutzerverhalten und Systemaktivitäten kontinuierlich zu überwachen. Weichen diese vom Normalzustand ab, stufen die Algorithmen das Ereignis als unbekannte Bedrohung ein.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren erkennt KI-gestützte Bedrohungserkennung Bedrohungen früher im Angriffsverlauf. Das begrenzt Schäden und verhindert Sicherheitsverletzungen. Besonders wichtig: KI kann den gesamten Prozess automatisieren – von der Erkennung über die Alarmierung von Sicherheitsteams bis zur Abwehr weiterer Bedrohungen.

Welche Bedrohungen KI erkennt

KI hat die Bedrohungserkennung in der Cybersecurity verändert und bietet vielfältige leistungsfähige Möglichkeiten. Mithilfe verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning erkennt KI zahlreiche Bedrohungsarten. Das verbessert die Überwachung und die Zugangskontrolle.

Sehen wir uns einige wichtige Bedrohungen an, die KI-Systeme erkennen und abwehren können.

1. Cyberbedrohungen

Immer mehr Unternehmen wechseln in die Cloud, während ihre Datenmengen täglich wachsen. Dadurch nehmen Bedrohungen wie unbefugte Zugriffe, Datenschutzverletzungen und das Eindringen in Netzwerke zu. Herkömmliche Sicherheitstools erkennen solche komplexen Vorfälle häufig nicht. KI-Systeme hingegen identifizieren und bekämpfen diese Cyberbedrohungen. Sie analysieren den Netzwerkverkehr in Echtzeit und erkennen ungewöhnliche Muster sowie potenzielle Gefahren für das Netzwerk.

2. Malware-Erkennung

Die KI-gestützte Malware-Erkennung nutzt Algorithmen für maschinelles Lernen, um Schadsoftware anhand des Dateiverhaltens und von Systemänderungen zu identifizieren. Herkömmliche Verfahren greifen auf Datenbanken bekannter Malware-Signaturen zurück. KI-gestützte Algorithmen erkennen dagegen auch neue Bedrohungen, indem sie analysieren, wie Dateien mit dem System interagieren. So wehren sie auch Malware ab, die ihren Code häufig verändert, um herkömmliche Erkennungsmethoden zu umgehen.

3. Phishing und Social Engineering

Phishing gehört zu den häufigsten Sicherheitsbedrohungen. Dabei täuschen Angreifer Menschen, um an sensible Informationen zu gelangen. KI erkennt diese Bedrohungsart besonders gut. KI-Algorithmen analysieren E-Mail-Metadaten, Inhalte und Absendermuster, um Phishing-Versuche zu erkennen und zu blockieren. Darüber hinaus erkennen diese Algorithmen Social-Engineering-Angriffe, indem sie die Kommunikation und Interaktionen überwachen. So schützt KI Informationen, an die Angreifer sonst durch die Manipulation von Mitarbeitenden oder Nutzern gelangen könnten.

4. Physische Sicherheitsbedrohungen

KI-Systeme überwachen inzwischen auch Gelände und Gebäude, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Sie analysieren Videoaufnahmen und Bilder in Echtzeit und identifizieren beispielsweise unbefugte Zutritte oder verdächtiges Verhalten. Deep-Learning-Anwendungen wie Gesichtserkennung und Objekterkennung tragen ebenfalls dazu bei, unbefugten Zutritt zu geschützten Bereichen zu verhindern.

5. Zugangskontrollsysteme

KI unterstützt Unternehmen dabei, dynamischere Sicherheitsprotokolle für moderne Zugangskontrollen umzusetzen. KI-Algorithmen lernen kontinuierlich aus den Zugriffsmustern von Nutzern und erkennen Verhaltensanomalien. Versucht beispielsweise ein Mitarbeiter, auf gesperrte Bereiche zuzugreifen, oder meldet er sich von einem ungewöhnlichen Standort an, können KI-Systeme dies erkennen und stoppen. Durch die Integration von KI in das Zugangskontrollsystem erhalten nur berechtigte Personen Zugang. Verdächtige Versuche werden in Echtzeit gemeldet.

6. Verhaltensanalyse

Die Verhaltensanalyse ist eine Stärke der KI-gestützten Bedrohungserkennung. Herkömmliche Methoden stützen sich auf bekannte Signaturen oder Muster. KI-Systeme hingegen lernen das übliche Verhalten von Netzwerken, Anwendungen und Nutzern eines Unternehmens. Bei Abweichungen vom Normalzustand lösen sie in Echtzeit Alerts aus, damit Bedrohungen früh erkannt werden. So lassen sich bekannte und unbekannte Bedrohungen einschließlich Zero-Day-Angriffen identifizieren und abwehren.

Wie KI die Bedrohungserkennung verbessert

KI-gestützte Systeme zur Bedrohungserkennung kommen aufgrund ihrer Wirksamkeit und Genauigkeit in digitalen, physischen und verhaltensbezogenen Bereichen zum Einsatz. Sehen wir uns an, wie KI die Bedrohungserkennung verbessert.

Maschinelles Lernen und Mustererkennung

Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren große Mengen an Netzwerkverkehr, Nutzerdaten und Systemprotokollen. Dabei erkennen sie Muster und unterscheiden normale von ungewöhnlichen Aktivitäten. Je mehr Trainingsdaten ein Modell erhält, desto besser unterscheidet es legitime Aktivitäten von möglichen Bedrohungen. Dadurch werden Cyberangriffe, Malware und Insider-Bedrohungen schneller und genauer erkannt.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) gewinnt durch die Veröffentlichung zahlreicher großer Sprachmodelle (LLMs) an Bedeutung. Dieser Bereich des maschinellen Lernens versetzt KI-Systeme in die Lage, menschliche Sprache zu verstehen und auszuwerten. So erkennen sie Bedrohungen durch Phishing, Social Engineering und schädliche Kommunikation.

NLP-Modelle werden mit großen Mengen an Sprachdaten aus E-Mails, Chats und Dokumenten trainiert. Damit erkennen sie potenziell schädliche Formulierungen, Phishing-Versuche und Insider-Bedrohungen.

Bild- und Videoanalyse

Die Analyse von Bildern und Videos ist ein Grundpfeiler der physischen Sicherheit und Überwachung. Deep-Learning-Algorithmen wie CNNs (Convolutional Neural Networks) und RNNs (Recurrent Neural Networks) lassen sich mit Bildern und Videos trainieren, um unbefugten Zutritt, verdächtiges Verhalten oder Sicherheitsvorfälle in Echtzeit zu erkennen. Beispielsweise können mit CNNs trainierte Gesichtserkennungsmodelle Personen identifizieren, die keinen Zutritt zu bestimmten Bereichen haben. Auch Objekterkennungsmodelle lassen sich mit Bildern und Videos trainieren, um Waffen oder unbekannte Pakete zu Sicherheitszwecken zu erkennen.

Algorithmen zur Anomalieerkennung

Die Anomalieerkennung ist eine zentrale Anwendung der KI-gestützten Bedrohungserkennung. Sie nutzt komplexe Algorithmen wie die Zeitreihenanalyse. Diese analysieren Netzwerke und Nutzerverhalten über einen längeren Zeitraum, um einen Normalzustand zu bestimmen. Eine Abweichung davon kann auf eine Sicherheitsverletzung oder einen Angriff hinweisen. Beispiele sind ungewöhnliche Anmeldeversuche oder auffällige Muster beim Dateizugriff.

So funktioniert KI-gestützte Bedrohungserkennung

KI-gestützte Bedrohungserkennung nutzt Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning, um verdächtige Aktivitäten oder potenzielle Sicherheitsbedrohungen aufzuspüren. Singularity™ Endpoint Security von SentinelOne stellt sicher, dass KI-Algorithmen Ihre Geräte vor sich weiterentwickelnden Bedrohungen schützen. Im Kern sammeln KI-Systeme große Datenmengen aus verschiedenen Quellen—beispielsweise Netzwerkverkehr, Nutzerinteraktionen, Systemprotokollen und externen Bedrohungsdatenbanken. Anschließend analysieren sie diese Daten, erkennen Muster und erstellen eine Referenz für normale Aktivitäten.

Anhand dieser Referenz erkennen KI-Systeme mit Verfahren zur Anomalieerkennung Abweichungen, die auf mögliche Bedrohungen und Angriffe hindeuten.

Unternehmen können diesen Prozess weiter verfeinern, indem sie ML-Modelle mit historischen Daten trainieren. So erkennen sie bekannte und bislang unbekannte Bedrohungen. Sobald ein KI-System eine Bedrohung erkennt, kann es das Sicherheitsteam zur weiteren Untersuchung benachrichtigen. Manche KI-Systeme leiten auch automatisch Gegenmaßnahmen ein. So bleiben sie Angreifern einen Schritt voraus und schützen die Daten und Informationen des Unternehmens.

Schlüsseltechnologien der KI-gestützten Bedrohungserkennung

Maschinelles Lernen spielt eine zentrale Rolle bei der KI-gestützten Bedrohungserkennung. Weitere Technologien tragen ebenfalls dazu bei:

#1. Künstliche neuronale Netze (ANNs)

ANNs sind vom menschlichen Gehirn inspiriert und bilden die Grundlage vieler KI-Systeme. Sie lassen sich mit gekennzeichneten Daten (überwachtes Lernen) und ungekennzeichneten Daten (unüberwachtes Lernen) trainieren. So erkennen sie Anomalien, die auf mögliche Bedrohungen hindeuten. Sie eignen sich besonders, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen, etwa im Nutzerverhalten oder in Netzwerkaktivitäten.

#2. Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Es analysiert große Datenmengen auf mehreren Ebenen. Sein Kern sind neuronale Netze, die übergeordnete Merkmale aus Rohdaten extrahieren. In der Cybersecurity bewähren sich Deep-Learning-Modelle etwa bei der Erkennung von Malware, der Abwehr von Phishing und der Bild- und Videoanalyse zur Erkennung und Verhinderung von Bedrohungen.

#3. Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist ein weiterer KI-Ansatz. Dabei lernt ein System, wichtige Entscheidungen anhand von Belohnungen und Strafen zu treffen. Bei der Bedrohungserkennung kann RL Reaktionsstrategien optimieren und nach Erkennung einer Bedrohung automatisch die beste Maßnahme auswählen.

#4. Big-Data-Analyse

Mit Big-Data-Analysen verarbeiten und analysieren Systeme große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Netzwerkprotokolle, Nutzeraktivitäten und Threat-Intelligence-Feeds. KI-gestützte Systeme zur Bedrohungserkennung nutzen diese Daten, um Modelle zu trainieren und Bedrohungen schneller und präziser zu erkennen.

KI in Systemen zur Bedrohungserkennung implementieren

Die Implementierung von KI in der Bedrohungserkennung erfordert einen durchdachten Ansatz. Nur so fügt sie sich in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur Ihres Unternehmens ein. Beachten Sie dabei insbesondere folgende Aspekte:

Integration in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur

KI lässt sich nicht ohne Weiteres in ein System zur Bedrohungserkennung integrieren. KI-Systeme müssen mit den vorhandenen Sicherheitstools eines Unternehmens zusammenarbeiten, etwa mit Firewalls, Systemen zur Erkennung und Abwehr von Eindringversuchen (IDS/IPS) und Security Information and Event Management (SIEM)-Systemen.

KI-Systeme ersetzen diese vorhandenen Systeme nicht. Sie ergänzen sie durch fortschrittliche Bedrohungserkennung und prädiktive Analysen. Die meisten KI-Plattformen bieten APIs oder Konnektoren für die Integration in die bestehende Infrastruktur.

Überwachung und Benachrichtigungen in Echtzeit

Die Überwachung von Netzwerken, Systemen und Nutzerverhalten in Echtzeit ist eine zentrale Fähigkeit der KI-gestützten Bedrohungserkennung. KI-Algorithmen analysieren Daten kontinuierlich auf Anomalien. So erkennen sie potenzielle Bedrohungen frühzeitig, bevor erhebliche Schäden entstehen. KI-gestützte Systeme zur Bedrohungserkennung können zudem Benachrichtigungen in Echtzeit auslösen. Sicherheitsteams erfahren dadurch sofort von Sicherheitsvorfällen und können rasch reagieren, um Risiken zu mindern.

Automatisierung von Gegenmaßnahmen

KI verbessert Systeme zur Bedrohungserkennung, indem sie Gegenmaßnahmen automatisiert. Erkennt sie eine Bedrohung, kann sie beispielsweise vordefinierte Sicherheitsprotokolle auslösen. Sie kann auch verdächtige IP-Adressen blockieren oder kompromittierte Nutzerzugangsdaten zurücksetzen. Diese Automatisierung verkürzt die Zeit zwischen Erkennung und Reaktion erheblich und begrenzt mögliche Schäden durch Cyberangriffe.

Skalierbarkeit und Flexibilität

KI-gestützte Systeme zur Bedrohungserkennung sind hochgradig skalierbar und eignen sich für Unternehmen jeder Art. Da sich Cyberbedrohungen weiterentwickeln und ihre Zahl steigt, werden diese Systeme immer wichtiger. Sie verarbeiten große Informationsmengen ohne Leistungseinbußen. Zudem können Unternehmen Erkennungsparameter und Reaktionen flexibel an ihre spezifischen Anforderungen anpassen.

Vorteile der KI-gestützten Bedrohungserkennung

KI-gestützte Bedrohungserkennung verbessert den gesamten Prozess der Erkennung und Abwehr von Bedrohungen. Zu ihren Vorteilen gehören:

• Schnellere Erkennung—KI-Systeme korrelieren und analysieren Daten deutlich schneller als Menschen. Dadurch erkennen sie Bedrohungen schneller und leichter. Sie arbeiten zudem in Echtzeit und erfassen Anomalien und verdächtiges Verhalten unmittelbar. Das verkürzt die Zeit zwischen Bedrohungserkennung und Gegenmaßnahmen.
• Proaktive Abwehr neuer und zunehmender Bedrohungen—KI-gestützte Systeme erkennen auch bislang unbekannte oder neue Bedrohungen, etwa Zero-Day-Schwachstellen. Herkömmliche Verfahren zur Bedrohungserkennung stützen sich dagegen auf bekannte Signaturen. KI-Systeme erkennen Muster und Anzeichen neuer Angriffe auch in großen Datenmengen.
• Weniger Fehlalarme—Herkömmliche Systeme zur Bedrohungserkennung stufen normale Aktivitäten häufig fälschlich als Bedrohung ein. KI-gestützte Systeme können solche Fehlalarme reduzieren. Dazu lernen sie Muster normalen Verhaltens und verfeinern ihre Algorithmen kontinuierlich. So erkennen sie echte Bedrohungen und verringern den Zeitaufwand für die Untersuchung von Fehlalarmen.
• Bessere Threat Intelligence—KI-Systeme lernen kontinuierlich aus neuen Daten, Angriffen und Reaktionen. Durch die Anbindung interner und externer Datenfeeds liefern sie Erkenntnisse über aktuelle und künftige Sicherheitsrisiken.

Herausforderungen und Grenzen

Trotz ihrer vielen Vorteile bringen KI-Systeme auch Herausforderungen mit sich und haben Grenzen.

• Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit—KI-Systeme analysieren große Informationsmengen, darunter sensible Daten wie Protokolle und personenbezogene Angaben. Dabei besteht das Risiko des Missbrauchs oder unbefugten Zugriffs. Damit sensible Daten sicher verarbeitet werden, müssen Unternehmen Datenschutzvorschriften wie die DSGVO oder den CCPA einhalten.
• Falsch positive und falsch negative Ergebnisse—KI-Systeme können Fehlalarme erheblich reduzieren, aber nicht vollständig vermeiden. Auch die Erkennung sämtlicher echter Bedrohungen ist nicht zu 100 % gewährleistet. Dadurch können Bedrohungen unentdeckt bleiben. Um beide Arten von Fehlern zu reduzieren, müssen KI-Systeme kontinuierlich optimiert werden.
• Ethische Fragen—Die KI-gestützte Überwachung des Nutzerverhaltens wirft ethische Fragen auf. Beispielsweise können die Überwachung von Mitarbeitenden und Gesichtserkennung deren Privatsphäre beeinträchtigen und Missbrauch begünstigen. Unternehmen sollten transparente Richtlinien für den Einsatz von KI-Systemen festlegen, um ethische Standards zu wahren.
• Technische Grenzen—KI-Systeme arbeiten effizient, funktionieren aber oft wie eine Blackbox. Wie sie zu ihren Ergebnissen gelangen, lässt sich nicht vollständig nachvollziehen. Für einen wirksamen Betrieb benötigen sie außerdem hochwertige Daten. Unvollständige oder ungenaue Bedrohungsdaten können zu falschen Alarmen und übersehenen Bedrohungen führen. KI-Systeme können zudem komplex sein. Damit sie wirksam bleiben, benötigen sie häufig erhebliche Rechenkapazitäten und laufende Wartung.

Fallstudien und Anwendungen aus der Praxis

Sehen wir uns nun einige Anwendungsfälle der KI-gestützten Bedrohungserkennung aus der Praxis an.

#1. KI in Regierung und Militär

Regierungen und Militärorganisationen nutzen KI-gestützte Systeme zur Bedrohungserkennung für die nationale Sicherheit. Dazu gehören die Erkennung von Cyberangriffen, die Absicherung der Kommunikation und die Analyse großer Mengen nachrichtendienstlicher Daten. Beispielsweise nutzt die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) SentinelOne, eine fortschrittliche KI-gestützte Plattform zur Erkennung und Abwehr von Cyberbedrohungen, für die behördenübergreifende Cyberverteidigung.

#2. KI in der Unternehmenssicherheit

Unternehmen und Organisationen setzen KI-gestützte Bedrohungserkennung ein, um sensible Daten und kritische Infrastruktur zu schützen. Mit KI überwachen sie das Verhalten von Mitarbeitenden und den Netzwerkverkehr auf Anzeichen für Insider-Bedrohungen. Beispielsweise hat Aston Martin, einer der größten Hersteller von Luxussportwagen, sein bisheriges Sicherheitssystem durch SentinelOne ersetzt, um ein Jahrhundert Automobiltradition zu schützen.

#3. KI in der öffentlichen Sicherheit

Initiativen für die öffentliche Sicherheit setzen zunehmend KI ein, etwa zur Überwachung und Anomalieerkennung. Behörden und öffentliche Einrichtungen analysieren mit KI Videobilder von Sicherheitskameras, um verdächtige Aktivitäten oder unbefugte Personen in Echtzeit zu erkennen. Ein Beispiel dafür ist eines der größten K-12-Schulsysteme der USA, mit Sitz in Nebraska, das Plattformen wie SentinelOne nutzt, um seine vielfältigen vernetzten Geräte mit MacOS, Windows und Chromebooks sowie Mobilgeräte vor aktuellen Bedrohungen zu schützen.

#4. Nutzen Sie die Stärke der KI zur Bedrohungserkennung

Nach diesem Beitrag kennen Sie die KI-gestützte Bedrohungserkennung. Wir haben erklärt, wie sie funktioniert, welche Technologien dabei entscheidend sind und wie Sie KI in Ihr bestehendes System zur Bedrohungserkennung integrieren. Außerdem haben Sie die Vorteile, Herausforderungen und einige Anwendungsbeispiele aus der Praxis kennengelernt.

Cyberkriminelle entwickeln ihre Angriffsstrategien ständig weiter. Deshalb brauchen Sie eine Plattform, die nicht allein auf vordefinierte Regeln und Muster angewiesen ist. Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning begegnen dieser Herausforderung mit mehr Genauigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität. SentinelOne ist eine der bekanntesten Sicherheitsplattformen und deckt Ihre Anforderungen an die KI-gestützte Bedrohungserkennung ab.

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