Die Rolle künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit

​Mit der zunehmenden Beliebtheit künstlicher Intelligenz (KI) in der Gesellschaft hat sie auch Einzug in den Bereich der Netzwerksicherheit gehalten. Künstliche Intelligenz kann auf verschiedene Weise zur Verbesserung der Cybersicherheit beitragen, einschließlich der automatischen Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen, der Verbesserung der Netzwerkeffizienz und der Unterstützung bei der Identifizierung von Schwachstellen. In diesem Artikel besprechen wir einige Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Cybersicherheit verändert und wie sie Unternehmen dabei helfen kann, sicher zu bleiben.

Künstliche Intelligenz verändert die Landschaft der Cybersicherheit. Die Stärken dieses Papiers zeigen, dass Unternehmen durch die Implementierung künstlicher Intelligenzsysteme in der Lage sein werden, die Erkennungs- und Reaktionsgeschwindigkeit zu erhöhen und aufkommende Bedrohungen proaktiver zu antizipieren und mit ihnen umzugehen.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz ist eine von Maschinen dargestellte Intelligenz und nicht die natürliche Intelligenz von Menschen und anderen Tieren. KI-Anwendungen können Daten analysieren und selbstständig und ohne menschliches Eingreifen Entscheidungen treffen.

Künstliche Intelligenz wird durch die Auswertung der Prozesse des menschlichen Gehirns und die Untersuchung der Muster des menschlichen Gehirns erreicht. Diese Bedrohungsuntersuchungen führen zur Entwicklung intelligenter Software, Systeme oder Lösungen für künstliche Intelligenz.

Die Grundlage der künstlichen Intelligenz basiert auf dem sogenannten Turing-Test der künstlichen Intelligenz. Der Turing-Test in der künstlichen Intelligenz ist eine Methode, um festzustellen, ob eine Maschine ein Verhalten zeigen kann, das von Menschen nicht zu unterscheiden ist. Wenn die Antwort auf diese Frage „Ja“ lautet, besteht die Maschine den Turing-Test und gilt als intelligent.

Die drei Hauptkomponenten der künstlichen Intelligenz sind:

• Lernen mit künstlicher Intelligenz ist der Prozess des Erwerbs neuer Kenntnisse oder Fähigkeiten aus Erfahrung.
• Argumentation ist die Fähigkeit, aus einer Reihe von Prämissen logische Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Selbstkorrektur ist die Fähigkeit, Fehler zu erkennen und zu korrigieren.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit?

Die Rolle künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, das Risiko von Einbrüchen zu reduzieren und ihre allgemeine Sicherheitslage zu verbessern. Künstliche Intelligenz spielt eine Rolle bei der Cybersicherheit, indem sie aus vergangenen Daten lernt, um Muster und Trends zu erkennen. Diese Informationen werden dann verwendet, um zukünftige Angriffe vorherzusagen. KI-gestützte Systeme können auch so konfiguriert werden, dass sie automatisch auf Bedrohungen reagieren und Cyber-Bedrohungen schneller bekämpfen.

Da die Angriffsfläche von Unternehmen immer größer wird und sich weiterentwickelt, ist die Analyse und Verbesserung von Cyber-Bedrohungen und Cyber-Angriffen keine menschliche Herausforderung mehr. Je nach Größe der Organisation müssen bis zu Hunderten Milliarden zeitlich veränderlicher Signale verarbeitet werden, um das Risiko korrekt zu berechnen.

Als Reaktion auf diese beispiellose Herausforderung entwickeln sich Tools und Methoden der künstlichen Intelligenz wie neuronale Netze weiter, um Informationssicherheitsteams dabei zu helfen, sensible Informationen zu schützen, das Risiko eines Eindringens zu verringern und die Sicherheit durch eine effektivere und effizientere Bedrohungserkennung und -erkennung zu verbessern Beseitigungsfähigkeitssituation.

Anwendungen des maschinellen Lernens im Cyberspace

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen verwendet, um automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.

Es wird hauptsächlich in der Netzwerksicherheit verwendet und hat zwei Zwecke:

• Anomalieerkennung: Maschinelles Lernen kann zur automatischen Erkennung von Anomalien wie ungewöhnlichem Benutzerverhalten oder unerwarteter Netzwerkaktivität verwendet werden, die auf das Vorhandensein von Sicherheitsbedrohungen hinweisen können. Beispielsweise nutzen Crowdstrike, Darktrace und viele andere Produkte diese Technologie.
• Klassifizierung: Durch maschinelles Lernen können Daten wie E-Mails oder Dateien automatisch in Kategorien (wie Spam oder Malware) klassifiziert werden, um eine effizientere Verarbeitung zu ermöglichen.

KI-/Cybersicherheits-Rätsel – Mögliche Nachteile

Wir sind alle dafür, KI zur Lösung von Sicherheitsproblemen einzusetzen.

Cyberkriminelle können KI-Systeme trainieren oder falsche Daten in die von KI verwendeten Datensätze einspeisen. Dies wird es ihnen ermöglichen, realistischere und ausgefeiltere Angriffe zu erstellen. Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz zur Automatisierung von Angriffen eingesetzt werden, sodass ein einzelner Akteur groß angelegte Angriffe durchführen kann.

KI-Systeme sind auch anfällig dafür, durch sogenannte „kontradiktorische Beispiele“ getäuscht zu werden – Eingaben, die speziell darauf ausgelegt sind, das System zu einer Fehlklassifizierung zu verleiten. Beispielsweise könnte das Bild eines Stoppschilds, das leicht verändert wurde, so dass es nicht mehr als Stoppschild erkannt wird, von einem selbstfahrenden Auto zu der Annahme verleitet werden, es handele sich um etwas anderes, beispielsweise um ein Vorfahrtsschild. Dies kann katastrophale Folgen haben.

Da künstliche Intelligenz immer häufiger in der Cybersicherheit eingesetzt wird, ist es wichtig, potenzielle Risiken zu berücksichtigen und zu entschärfen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, sicherzustellen, dass KI-Systeme „erklärbar“ sind – das heißt, sie können Gründe für ihre Entscheidungen liefern. Dies wird dazu beitragen, dass Entscheidungen transparent und nachvollziehbar sind, und gleichzeitig verhindern, dass kontroverse Beispiele dazu verwendet werden, das System auszutricksen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-basierte Cybersicherheitssysteme ein großes Potenzial zur Unterstützung von Organisationen aufweisen. Es ist jedoch wichtig, sich der potenziellen Risiken bewusst zu sein und Maßnahmen zu deren Minderung zu ergreifen.

Wie wird künstliche Intelligenz für die Sicherheit eingesetzt?

Künstliche Intelligenz hat mehrere gute Anwendungsfälle im Bereich der Netzwerksicherheit. Beginnend mit Forschern oder Think Tanks: Hier ist ein großartiges Beispiel für Gartners Prisma für Cybersicherheits-Anwendungsfälle. Hyperautomatisierung ist seit den Vorhersagen von Gartner zu einem Thema großer Besorgnis geworden – was bedeutet, dass eine weitere Stufe der Automatisierung auf der Grundlage der nächsten Generation allgemeiner Systeme der künstlichen Intelligenz eingeführt wird. Dazu gehört die Kombination von KI/ML mit Automatisierung und Qualitätssicherung, um die Verwaltung von Alarm- und Vorfallreaktionsbemühungen zu optimieren. Im Wesentlichen wird es Unternehmen dabei helfen, die No-Code- oder Low-Code-Sicherheit in großem Maßstab zu verbessern und die geschäftliche Agilität und DevOps-Strategien zu verbessern.

Im Folgenden finden Sie eine Liste anwendbarer Beispiele für Sicherheitsdienste und Cloud-Sicherheit:

• Transaktionsbetrugserkennung
• Dateibasierte Malware-Erkennung
• Prozessverhaltensanalyse
• Abnormales Systemverhaltenserkennung
• Netzwerk, Domäne und Reputationsbewertung
• Asset-Bestands- und Abhängigkeitszuordnungsoptimierung
• Identifizierung der Kontoakquise
• Adaptiver Zugriff und Autorisierung zur Laufzeit
• Identitätsprüfung
• Unterschied zwischen Maschine und Mensch
• Textbasierte Erkennung böswilliger Absichten
• Identifizierung derselben Person
• Visuell Analyse des Webinhaltes
• Security Operations Task Automatisierung
• Business -Datenrisikoklassifizierung
• Policy Empfehlung Engine
• vent Reduzierung der Zeit zur Identifizierung, Erkennung und Reaktion auf Cybersicherheitsbedrohungen:
• (1) Automatisierte Malware-Erkennung und -Prävention
• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen können im Vergleich zu herkömmlichen softwaregesteuerten oder manuellen Methoden bei der automatischen Bekämpfung von Netzwerken durch Kriminelle helfen Erkennen Sie Bedrohungen und reagieren Sie effektiver. Techniken des maschinellen Lernens verbessern die Malware-Erkennung, indem sie große Datenmengen von Anti-Malware-Komponenten auf dem Host, im Netzwerk und in der Cloud kombinieren.

Bei bisher unbekannten Beispielen handelt es sich möglicherweise um neue Dateien bei der Erkennung von Malware- und Ransomware-Angriffen, die zu Endpunktschutzmechanismen beitragen. Seine versteckten Eigenschaften können bösartig sein oder auch nicht. Ebenso ist es nicht garantiert, dass Malware, die sich der Erkennung entziehen kann, jedes Mal erkannt wird.

Das bedeutet nicht, dass alle Malware-Angriffe mit künstlicher Intelligenz gestoppt werden können. Das Modell ist eine Sammlung mathematisch strukturierter Regeln, die Datenattribute unterstützen.

(2) Phishing- und Spam-Erkennung

Deep Learning nutzt große Datenmengen, um tiefe neuronale Netze zu trainieren, die dann im Laufe der Zeit lernen, Bilder zu klassifizieren oder andere Aufgaben zu erledigen.

Deep-Learning-Modelle können selbst für Angriffsoperationen mit relativ lockeren Funktionen eine gute Genauigkeit erreichen. Es dient der Erkennung unsicherer Jobs und anderer Bilder sowie von Spam- und Phishing-Angriffen.

Google nutzt Deep Learning, um schwer zu erkennende bildbasierte E-Mails, E-Mails mit verstecktem Inhalt und Kommunikation von neu gegründeten Domains zu erkennen. Dies hilft bei der Erkennung raffinierter Phishing-Angriffe, einschließlich Internet-Verkehrsmustern im Zusammenhang mit Spam.

(3) Schnellere und genauere Anomalieerkennung – SIEM- und SOAR-Plattformen

Künstliche Intelligenz kann bösartige und harmlose Anomalien in Netzwerkverkehrsdaten nahezu in Echtzeit identifizieren. Durch die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf Netzwerkverkehrsdaten können bisher unbekannte Angriffe sowie bekannte Angriffe erkannt werden, die so modifiziert wurden, dass sie der Erkennung entgehen.

SIEM- und SOAR-Systeme ergänzen die Sicherheitsinfrastruktur eines Unternehmens. Zur Identifizierung von Warnungen werden fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen eingesetzt. Dies erfordert jedoch aufgrund des Auftretens von Fehlalarmen eine Feinabstimmung.

SOAR ist die Engine, die die Behebung und Reaktion auf SIEM-Warnungen übernimmt. Es soll Sicherheitsteams dabei helfen, den Reaktionsprozess zu automatisieren, indem es Warnungen sammelt, Fälle verwaltet und auf die endlosen Benachrichtigungen von SIEM reagiert.

Threat Intelligence-Funktionen sind eine seiner Lösungen, die es Sicherheitsteams ermöglichen, tiefere Einblicke nicht nur in Computersysteme, sondern auch in andere Bedrohungen zu gewinnen und IoT-Geräte und andere Integrationen zu verstehen.

(4) Auf der Suche nach Zero-Day-Schwachstellen

Bei einem „Zero-Day-Angriff“ nutzen Kriminelle einen vom Hersteller nicht gepatchten Softwarefehler aus, um einen Computer mit Schadsoftware zu infizieren. Aktuelle Diskussionen und Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz können jedoch hilfreich sein.

Mithilfe der Deep-Learning-Architektur lassen sich versteckte oder latente Muster entdecken und mit der Zeit kontextsensitiver werden, was dabei helfen kann, Zero-Day-Schwachstellen oder -Aktivitäten zu identifizieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann den Quellcode nach gefährlichen Dateien durchsuchen und diese kennzeichnen. Generative gegnerische Netzwerke können lernen, jede Datenverteilung nachzuahmen und können auch bei der Identifizierung komplexer Fehler nützlich sein.

(5) Verbessern Sie die Erkennungs- und Reaktionsgeschwindigkeit

Der erste Schritt zum Schutz Ihres Unternehmensnetzwerks besteht darin, Bedrohungen zu erkennen. Ideal wäre es, wenn unzuverlässige Daten schnell erkannt werden könnten. Es schützt das Netzwerk vor dauerhaften Schäden.

Die Kombination von künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit ist der beste Weg, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Künstliche Intelligenz prüft das gesamte System auf Risiken. Im Gegensatz zur menschlichen Intelligenz kann künstliche Intelligenz im Cyberbereich Risiken frühzeitig erkennen, was zu schnelleren und genaueren Sicherheitswarnungen führt und Cybersicherheitsexperten effizienter arbeiten lässt.

(6) Erkennen Sie neue Bedrohungen

Predictive Analytics zur Identifizierung anomaler Verhaltens- oder Aktivitätsmuster ist eine der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit. Cyberkriminelle suchen immer nach neuen Möglichkeiten, Systeme auszunutzen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, diese neuen Bedrohungen zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten.

(7) Reduzieren Sie die Anzahl falsch positiver Ergebnisse.

Wenn es zu viele falsch positive Ergebnisse gibt, wird Zeit in Anspruch genommen, die zur Lösung tatsächlicher Probleme genutzt werden könnte. Doch der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Identifizierung von Sicherheitsvorfällen kann die Zahl falsch positiver Ergebnisse reduzieren und Teams schnell wieder an die Arbeit bringen.

Mit Hilfe der Datenwissenschaft kann künstliche Intelligenz große Mengen an Ereignissen schnell analysieren und ein breites Spektrum an Sicherheitsrisiken identifizieren, von Malware bis zur Bedrohungserkennung, die zu Phishing oder riskanten Verhaltensweisen wie dem Herunterladen von Schadcode führen kann. Diese Systeme verbessern sich im Laufe der Zeit und nutzen frühere Angriffe, um aktuelle und neue Angriffe zu identifizieren. Die Verhaltenshistorie hilft der KI, Verhalten zu erkennen und darauf zu reagieren, das von etablierten Normen abweicht, indem Profile von Benutzern, Assets und Netzwerken erstellt werden.

Künstliche Intelligenzsysteme werden darauf trainiert, Malware zu erkennen, Mustererkennung durchzuführen und mithilfe fortschrittlicher Algorithmen selbst kleinste Signaturen eines Malware- oder Ransomware-Angriffs zu erkennen, bevor dieser in das System gelangt.

Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache kann KI eine bessere prädiktive Intelligenz liefern, indem sie Artikel, Nachrichten und Forschungsergebnisse über Cybergefahren auswertet und das Material selbst kuratiert. KI-basierte Sicherheitslösungen, die die neuesten Erkenntnisse über globale und branchenspezifische Bedrohungen bereitstellen und intelligentere Priorisierungsentscheidungen treffen können, basierend darauf, was am wahrscheinlichsten für einen Angriff auf ein System verwendet wird, und nicht darauf, was wahrscheinlich für einen Angriff auf ein System verwendet wird.

(8) Bots erkennen

Bots machen mittlerweile einen großen Teil des Internetverkehrs aus, aber sie können tödlich sein. Von Kontoübernahmen mit gestohlenen Passwörtern bis hin zur betrügerischen Kontoerstellung und Datenbetrug können Bots eine ernsthafte Bedrohung darstellen. Manuelle Reaktionen sind gegen automatisierte Bedrohungen wirkungslos. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können dabei helfen, den Website-Verkehr zu analysieren und zwischen guten Bots, schlechten Bots und Menschen zu unterscheiden.

Durch die Analyse von Benutzerverhaltensmustern können Unternehmen verstehen, wie eine typische Benutzererfahrung aussieht und wie ungewöhnliche, risikoreiche Erfahrungen aussehen. Von hier aus können wir den Zweck ihrer Netzwerkkommunikation entschlüsseln und uns so den bösen Robotern einen Schritt voraus sein.

(9) Vorhersage des Einbruchsrisikos

Das System der künstlichen Intelligenz hilft bei der Ermittlung des IT-Asset-Inventars, einer vollständigen und genauen Liste aller Geräte, Benutzer und Anwendungen mit unterschiedlichen Zugriffsrechten auf verschiedene Systeme. Nun können KI-basierte Systeme angesichts des Bestands an Vermögenswerten und der Bedrohungslage (wie oben erwähnt) vorhersagen, wie und wo sie am wahrscheinlichsten gehackt werden, und so planen, Ressourcen an die schwächsten Standorte zu lenken.

Diese Vorhersage des Einbruchsrisikos hilft Unternehmen dabei, vorbereitet zu bleiben, um die Auswirkungen zu begrenzen und die Angriffskette zu unterbrechen. Darüber hinaus können durch die Nutzung von Risikodaten, Richtlinien und Verfahren durch KI-basierte Analysen entwickelt und geändert werden, um die Cyber-Resilienz zu verbessern.

Zusammenfassung

Es ist offensichtlich, dass künstliche Intelligenz ein wirksames Werkzeug im Kampf gegen Cyberkriminalität sein kann. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die derzeit von menschlichen Sicherheitsanalysten ausgeführt werden, kann die Anzahl falsch positiver Ergebnisse reduziert und der Erkennungs- und Reaktionsprozess beschleunigt werden.

Noch wichtiger: Seien Sie sich der potenziellen Risiken bewusst, die mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz verbunden sind, und ergreifen Sie Maßnahmen, um diese zu mindern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Rolle künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!