Einsatz künstlicher Intelligenz zur Stärkung des Netzwerksicherheitsschutzes

Künstliche Intelligenz ist vielversprechend für den Schutz wertvoller und gefährdeter Daten, doch Sicherheitsteams stehen vor der Herausforderung, sie optimal zu nutzen.

Der Wert von Daten steigt weiter und wird zum Kern moderner Unternehmen, aber sie sind auch dem Risiko weiterer Angriffe ausgesetzt. Die Verbreitung von Hybrid Cloud und Remote-Arbeit bietet böswilligen Akteuren mehr Angriffsmöglichkeiten. Infolgedessen entwickelt sich die Bedrohungslandschaft weiter und die Regulierung wird schwieriger.

Mit der zunehmenden Zahl von Angriffsvektoren hat die Verwaltung riesiger Informationsmengen auch das Problem der Datenüberlastung mit sich gebracht, was den Druck auf die angespannte Belegschaft erhöht. Darüber hinaus erschweren die Einführung neuer Anwendungen und IT-Infrastrukturen sowie der Fachkräftemangel die Situation zusätzlich. Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Sicherheit in der digitalen Welt von heute oft nicht den wachsenden Anforderungen gerecht wird.

Dies erfordert, dass IT-Manager schnell Wege finden, verschiedene Elemente in ein einheitliches Verteidigungssystem zu integrieren. Glücklicherweise können IT-Manager diese Technologie nutzen, um potenzielle Angriffe abzuwehren, da Tools für künstliche Intelligenz der nächsten Generation immer häufiger verfügbar werden.

Komplexe Sicherheitslandschaft

Um ihre IT-Sicherheitsinfrastruktur effektiver zu überwachen und wachsende Datenmengen zu bewältigen, müssen Unternehmen ein hohes Maß an Fachwissen entwickeln und viel Zeit investieren. Dies führt jedoch häufig dazu, dass sich Organisationen und IT-Leiter gegenüber Angreifern im Nachteil fühlen. Darüber hinaus werden aufgrund der großen Vielfalt der Umgebung viele verschiedene Sicherheitsmethoden eingesetzt. Die Sicherung eines Endpunkts unterscheidet sich beispielsweise völlig von der Sicherung eines S3-Buckets in der Cloud. Um diese Herausforderungen zu lösen, wurde die Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können Unternehmen besser auf komplexe Sicherheitsbedrohungen und -angriffe reagieren, große Mengen an Sicherheitsdaten automatisch überwachen und analysieren sowie abnormales Verhalten rechtzeitig erkennen. Die Einführung dieser Technologie wird die Sicherheitsschutzfunktionen des Unternehmens erheblich verbessern und es ihm ermöglichen, schneller und genauer auf verschiedene Arten von Sicherheitsrisiken zu reagieren.

Traditionelle KI ist bei der Klassifizierung sehr effektiv und eignet sich besonders zum Filtern und Sortieren von Ereignissen in verschiedenen IT-Umgebungen. In diesen Umgebungen wird es immer einige Aktivitäten geben, die „schlecht“ sein können, aber 80 % davon können harmlos sein. Allerdings besteht immer die Möglichkeit böswilliger Aktivitäten. Niemand möchte einen Angriff oder ein datenbezogenes Problem verpassen, da dies dazu führen kann, dass alles als kritisch eingestuft wird. Glücklicherweise ist KI gut darin, Ereignisse von hoher zu niedriger Priorität einzustufen und sicherzustellen, dass Maßnahmen und Bemühungen dort konzentriert werden können, wo sie am dringendsten benötigt werden. Daher ist der Einsatz traditioneller künstlicher Intelligenz in IT-Umgebungen von großer Bedeutung.

Mit der Anwendung generativer künstlicher Intelligenz haben wir eine weitere Grenze der Verteidigung. Der Einsatz von NLP-Technologie (Natural Language Processing) kann einen erheblichen Einfluss auf den seit langem bestehenden Fachkräftemangel haben. Durch die Übersetzung von Sicherheitswarnungen in einfaches, verständliches Englisch erhalten Sicherheitsteams zeitnahe, klare und sofort umsetzbare Benachrichtigungen.

Wirtschaftlicher Druck und schnelles Handeln

Natürlich wollen Sicherheitsteams weder ein Hindernis für die Organisation sein, noch wollen sie den Geschäftsentwicklungsplänen im Weg stehen. Die grundlegende Frage, vor der Sicherheitsverantwortliche und ihre Teams stehen, lautet: „Wie komme ich schneller voran?“ Um dies zu erreichen, müssen sie in der Lage sein, schnell und präzise Erkenntnisse aus ihrer IT-Umgebung zu gewinnen. Nur so können wir uns besser gegen Angriffe wehren.

Leider sind Sicherheitsteams nicht immun gegen die Auswirkungen, die das Wirtschaftsklima auf sie hat. Da die Ressourcen begrenzt sind, stehen sie unter dem Druck, mehr zu tun. Daher müssen sie ihre Abläufe rationalisieren und effizienter werden. Dies ist jedoch besonders schwierig geworden, da die Angriffsfläche immer größer wird und das Bedrohungsniveau weiter zunimmt.

KI-basierte Sicherheitstools bieten eine Möglichkeit, den Stress etwas zu lindern, wobei mehr als die Hälfte der Führungskräfte (52 %) bereits erkennen, dass KI ihnen dabei helfen wird, Ressourcen, Fähigkeiten oder Fertigkeiten besser zuzuordnen. Es gibt jedoch eine Hürde zu überwinden. Im Grunde genommen vertrauen Sicherheitsexperten der IT im Allgemeinen nicht, und die KI-Ergebnisse bilden da keine Ausnahme. Die Menschen werden die Gültigkeit der bereitgestellten Daten und die Quelle ihrer Erkenntnisse in Frage stellen. Ohne Transparenz ist es schwierig, Vertrauen aufzubauen, daher muss Offenheit im Mittelpunkt jeder KI-Implementierung stehen.

Das Zusammenstellen der korrektesten KI-basierten Werkzeuge ist keine einmalige Aufgabe. Es wird erwartet, dass die Budgets für KI-Sicherheit bis 2025 im Vergleich zu 2021 um 116 % steigen, da Unternehmen heute schnell und effektiv schützen und gleichzeitig für die Zukunft planen. Die Wahl des richtigen Technologiepartners wird ein Eckpfeiler dieser Strategie sein. Cyberkriminelle müssen nur einmal Glück haben, aber die Abwehrmaßnahmen müssen immer funktionieren.

Kurz gesagt ist die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Netzwerksicherheit zu einem Trend geworden, der die Netzwerksicherheitsverteidigung verbessern kann, indem er die Erkennungsgenauigkeit verbessert, die Echtzeitreaktion verstärkt und die Fehlalarmraten reduziert. Hier sind einige Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Netzwerksicherheit zu nutzen:

1. Bedrohungserkennung und -analyse:

Verhaltensanalyse: Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um normales und abnormales Verhalten im Netzwerk zu analysieren und potenzielle Bedrohungen rechtzeitig zu erkennen Benehmen.

Anomalieerkennung: KI kann potenzielle Angriffe schnell erkennen, indem sie Muster normaler Netzwerkaktivitäten lernt und abnormale Aktivitäten identifiziert, die nicht mit diesen Mustern übereinstimmen.

2. Intrusion Detection System (IDS):

Deep Learning: Mithilfe der Deep-Learning-Technologie können komplexe Einbruchsverhalten, einschließlich unbekannter Bedrohungen, genauer erkannt werden.

Echtzeitüberwachung: KI kann den Netzwerkverkehr in Echtzeit überwachen, abnormales Verhalten rechtzeitig erkennen und die Geschwindigkeit der Einbruchserkennung verbessern.

3. Automatisierte Reaktion:

Intelligente Gegenmaßnahmen: KI kann Angreifer automatisch identifizieren und Gegenmaßnahmen ergreifen, z. B. das Blockieren von Netzwerkkonfigurationen oder das Isolieren infizierter Systeme, um den durch Angriffe verursachten Schaden zu begrenzen.

Automatische Reparatur: KI kann bei der automatischen Reparatur angegriffener Systeme helfen und so die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen verringern.

4. Malware-Erkennung:

Funktionsanalyse: Verwenden Sie KI, um die Eigenschaften von Malware zu analysieren und die Genauigkeit der Erkennung zu verbessern.

Verhaltensanalyse: Eine auf maschinellem Lernen basierende Verhaltensanalyse kann Malware-Varianten erkennen, auch wenn sie neue Merkmale aufweisen.

5. Überprüfung der Benutzeridentität:

Biometrische Identifizierung: Verwenden Sie Technologien der künstlichen Intelligenz zur biometrischen Identifizierung, wie z. B. Fingerabdrücke, Iris-Scanning usw., um die Sicherheit der Überprüfung der Benutzeridentität zu erhöhen.

Verhaltensanalyse: Verwenden Sie KI, um die normalen Verhaltensmuster der Benutzer zu analysieren, um potenziellen Identitätsdiebstahl rechtzeitig zu erkennen.

6. Datenschutz:

Sensible Datenüberwachung: Verwenden Sie KI, um sensible Daten im Netzwerk zu überwachen und zu identifizieren und potenzielle Datenleckrisiken rechtzeitig zu erkennen.

Verschlüsselungstechnologie: KI kann dabei helfen, Verschlüsselungsalgorithmen zu verbessern und zu optimieren und die Sicherheit der Datenübertragung und -speicherung zu erhöhen.

Durch den umfassenden Einsatz künstlicher Intelligenztechnologie kann das Netzwerksicherheitsverteidigungssystem intelligenter und in Echtzeit auf verschiedene Bedrohungen reagieren und so das Niveau der Netzwerksicherheit verbessern. Es sollte jedoch beachtet werden, dass KI auch bei der Netzwerksicherheit vor einigen Herausforderungen steht, wie z. B. der Bekämpfung gegnerischer Angriffe, dem Schutz der Privatsphäre und anderen Problemen, sodass Sicherheits- und ethische Fragen bei praktischen Anwendungen sorgfältig berücksichtigt werden müssen.

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