Gefahrenabwehr mit KI-Unterstützung
Auch die Bösen rüsten auf
Die Arbeit von Algorithmen und menschlichen IT-Sicherheitsexperten wird jedoch durch die Tatsache erschwert, dass auch Kriminelle verstärkt KI-Tools einsetzen: «Es ist richtig, dass auch Hacker KI zunehmend für ihre Zwecke verwenden, etwa um Sicherheitslücken zu identifizieren. Daraus entwickelt sich mehr und mehr ein regelrechter Wettstreit zwischen automatisiertem Hacking und KI-basierten Schutzmassnahmen», bestätigt Dennis Monner, CEO von Secucloud, Anbieter einer IT-Security-Plattform.
Ein besonders dreistes Beispiel dafür, wie Angreifer KI-Tools nutzen, schildert die IT-Security-Firma Trend Micro in ihren Sicherheitsvorhersagen für 2020. Demnach imitierten Kriminelle mit Hilfe dieser Technik die Stimme des Geschäftsführers eines deutschen Energieversorgungsunternehmens. Der vermeintliche Chef wies in einem Telefonat den Leiter der Tochtergesellschaft in Grossbritannien an, rund eine Viertelmillion Dollar an ein Unternehmen in Ungarn zu überweisen - mit Erfolg. Das Geld verschwand auf Nimmerwiedersehen.
KI und IT-Sicherheit: Vorteile und Risiken
IT-Sicherheitsfachleute werden in absehbarer Zeit nicht mehr ohne Tools auskommen, die auf Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zurückgreifen. Doch diese Technologien haben nicht nur Vorzüge.
Die Vorteile von IT-Security-Lösungen, die KI und Machine Learning einsetzen:
- Sie identifizieren neue Formen von Bedrohungen und Angriffen, die bislang noch nicht Erscheinung traten und für die es noch keine Signaturen und Regelwerke gibt
- KI- und ML-Algorithmen können in kurzer Zeit grosse Datenbestände analysieren, etwa um Indikatoren von Angriffen zu finden
- Die Sicherheitslösungen verfügen über Selbstlernfunktionen, das heisst, sie entwickeln sich weiter
- KI lässt sich zur sicheren Authentifizierung und Autorisierung von Usern einsetzen, etwa anhand biometrischer Faktoren wie Gesichtserkennung und des typischen Verhaltens des Nutzers (zum Beispiel Tippgeschwindigkeit oder Standort, von dem aus der Nutzer üblicherweise auf Anwendungen im Unternehmensnetz zugreift)
- Die Sicherheitssysteme weisen kurze Reaktionszeiten auf
- Intelligente Sicherheitslösungen entlasten die IT-Abteilung
- Sie lassen sich an spezifische Anforderungen von Unternehmen und Branchen anpassen
Diesen Vorzügen stehen einige (potenzielle) Nachteile gegenüber:
- Auch KI- und ML-basierte Security-Systeme bieten keinen 100-prozentigen Schutz und können von Hackern ausgehebelt werden
- Speziell die Funktionsweise von Deep-Learning-Algorithmen entzieht sich dem menschlichen Verständnis. IT-Fachleute können oft nicht nachvollziehen, warum ein System auf Basis dieser Technologien bestimmte Entscheidungen trifft
- Für das Training der Algorithmen sind grosse, hochwertige Datenbestände erforderlich, die zudem korrekt klassifiziert werden müssen
- Biometrische Verfahren auf Basis von KI lassen sich dafür verwenden, das Verhalten von Nutzern zu erfassen, etwa die Arbeitszeiten und die Arbeitsintensität eines Mitarbeiters
- Hacker können KI und maschinelles Lernen für ihre Zwecke einsetzen, beispielsweise für gross angelegte Schwachstellenanalysen von Netzwerken und Anwendungen
- Es fehlt an IT-Fachleuten mit KI-Know-how, die entsprechende Security-Lösungen trainieren und implementieren können
- IT-Experten haben Vorbehalte gegenüber den Automatisierungsfunktionen KI-gestützter Security-Lösungen. Sie fürchten, dass die Fehlentscheidung eines Systems negative Folgen für den Geschäftsbetrieb eines Unternehmens haben könnte
