KI in der Cybersicherheit ist von unschätzbarem Wert, da diese Technologie die Sicherheitslandschaft im kommenden Jahrzehnt verändern wird. Einerseits gibt sie Ihnen die Möglichkeit, proaktiv zu handeln und schnell auf digitale Bedrohungen und Angriffe zu reagieren. Andererseits haben auch Cyberkriminelle Zugang zu dieser Technologie, was es ihnen erleichtert, bösartige Aktivitäten durchzuführen.
Da sich diese wichtige Technologie weiterentwickelt und verbessert, ist es an der Zeit, sie genauer unter die Lupe zu nehmen. Wir wollen verstehen, wie die Cybersicherheitsbranche diese Technologie nutzt, welche Tools zur Verfügung stehen und welche Probleme sie mit sich bringen.
Inhaltsübersicht
AI-Bedrohungen für die Cybersicherheit: 3 Wege, wie Cyberkriminelle diese Technologie ausnutzen
Cyberkriminelle verfügen auch über Tools mit künstlicher Intelligenz (KI). Dies gibt ihnen die Möglichkeit, komplexe Angriffe auszuführen. Im Folgenden finden Sie drei KI-Bedrohungen für die Cybersicherheit, über die Sie Bescheid wissen sollten.
1. Ausgefeilte Social-Engineering-Techniken
Der Mensch ist immer das schwächste Glied, auch wenn Sie über eine hochmoderne Infrastruktur zur Erkennung und Verhinderung von Cyberangriffen verfügen. Social Engineering ist eine Methode, um an private Informationen zu gelangen oder Zugang zu sicheren Systemen und Netzwerken zu erhalten. Cyberkriminelle nutzen diese Technik, da sie ihnen bei der Erreichung ihrer schändlichen Ziele außerordentlich effektiv hilft.
Bösewichte können mit verschiedenen KI-Tools schnell Inhalte erstellen. Sie nutzen diese Inhalte dann, um Menschen dazu zu bringen, Dinge zu tun, die sie normalerweise nicht tun würden.
So geben sich Cyberkriminelle beispielsweise als Mitarbeiter des Internal Revenue Service (IRS) aus. Sie können mit KI-Tools Inhalte generieren, die legitim und formal aussehen, und Sie auffordern, Ihre Gebühren zu bezahlen. Bösewichte können Sie anrufen und Ihnen mit gefälschten Audiodateien vorgaukeln, dass Sie es tatsächlich mit dem Finanzamt zu tun haben.
2. Hochwertige Deepfakes
Cyberkriminelle nutzen KI-Deefakes, um zahlreiche Probleme im Zusammenhang mit der Cybersicherheit zu schaffen. Bösewichte können diese Technologie nutzen, um sich als hochrangige Personen auszugeben. Die Verbreitung dieser Art von Inhalten ist einfach. Außerdem können die Menschen leicht annehmen, dass diese gefälschten Fotos und Videos echt sind.
In der Regel nutzen Cyberkriminelle diese Technologie zusammen mit Social-Engineering-Techniken, um sicherzustellen, dass ihre Angriffe effektiv sind.
Es gibt auch Beispiele aus der Praxis, bei denen bösartige Akteure Deepfakes verwenden, um Unternehmen und Privatpersonen zu täuschen. So hat ein multinationales Unternehmen 25 Millionen Dollar an Cyberkriminelle überwiesen, nachdem diese den Finanzchef des Unternehmens gefälscht hatten. Diese Personen erstellten gefälschte Personas von realen Personen und nutzten diese Technologie in einem Videoanruf.
Auch Taylor Swift war Teil eines Deepfake-Angriffs auf X. Böswillige Akteure erstellten gefälschte Bilder des Popstars und verbreiteten sie auf X, jetzt Twitter.
3. Gezielte KI-Tools mit Data Poisoning-Techniken
KI ist in hohem Maße von den Daten abhängig, die Sie bereitstellen, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Sind in diesen Datensätzen Fehler enthalten, werden die Ergebnisse ungenau. Cyberkriminelle können die Daten, die diese Tools verwenden, vergiften, um Hintertüren zu schaffen.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen verwendet ein KI-Tool zur Reduzierung von E-Mails mit Spam und bösartigen Inhalten. Hacker können die Daten vergiften, die dieses Unternehmen zum Trainieren und Verbessern dieses Tools verwendet. Mit der Zeit können sie dieses Tool dazu bringen, E-Mails mit bösartigen Links zuzulassen. Auf diese Weise können sich die Angreifer unbefugten Zugang verschaffen, wenn ein ahnungsloser Mitarbeiter die URL in der E-Mail aufruft.
Hacker können auch Datensätze vergiften, um sicherzustellen, dass KI-Tools ihnen bei bestimmten Aufforderungen private Informationen liefern.
Wie kann generative KI in der Cybersicherheit eingesetzt werden: 3 Anwendungsfälle für diese Technologie
Generative KI kann Inhalte wie Videos, Audio, Bilder und Text erstellen. ChatGPT von Open AI und Gemini von Google sind Beispiele für diese Technologie aus der Praxis. Wie kann generative KI im Bereich der Cybersicherheit eingesetzt werden?
Nachfolgend finden Sie drei Möglichkeiten, wie Experten und Organisationen diese Technologie nutzen, um ihre Sicherheit zu gewährleisten.
1. Analyse und Aufdeckung verdächtigen Nutzerverhaltens
Mit Techniken des maschinellen Lernens können Sie Verhaltensprofile der Mitarbeiter Ihres Unternehmens erstellen. Sie bilden die Grundlage dafür, wie sich die Mitarbeiter bei der Nutzung der Geräte Ihres Unternehmens verhalten werden.
Mit diesen Modellen können KI-Tools nach Ausreißern suchen und sie den Sicherheitsanalysten des Unternehmens zur Kenntnis bringen. Diese Fachleute können dann überlegen, wie sie diese Art von Cyberangriffen in Zukunft verhindern können.
Ähnlich verhält es sich, wenn Sie ein Tool zur Erkennung von Bots auf Ihrer Website haben. Bots wirken sich negativ auf die Benutzerfreundlichkeit (UX) aus, da sie dazu neigen, die verfügbaren Ressourcen zu überlasten. Die Nutzer bemerken vielleicht, dass Ihre Website langsam lädt oder andere Dienste nicht funktionieren.
Durch die Untersuchung und Analyse von Bot-Aktivitäten können diese Tools ähnliches Verhalten erkennen und diese Besucher sofort blockieren.
2. Verkürzung der Reaktionszeit auf Cyberangriffe
Cyberangriffe geschehen schnell, und die Cybersicherheitsteams brauchen Zeit, um zu reagieren. Je schneller diese Teams reagieren können, desto besser ist es für das Unternehmen. KI-Sicherheitstools können helfen, die Reaktionszeit zu verbessern.
Wenn ein Unternehmen von einem Angriff betroffen ist, kann diese Technologie zunächst die relevanten Daten sammeln und klassifizieren. Sie kann auch Berichte erstellen und die Informationen vereinfachen. Die Cybersicherheitsteams können diese Berichte prüfen und die nächsten Maßnahmen festlegen.
Mit Hilfe dieser Tools können Unternehmen die Muster früherer Angriffe und die Art und Weise, wie sie auf diese Bedrohungen reagierten, untersuchen. Mit der Zeit kann diese Technologie die beste Vorgehensweise vorschlagen, wenn das Unternehmen von einem ähnlichen Cyberangriff betroffen ist.
3. Erkennen von Gründen für potenzielle Bedrohungen
Die meisten Cyberangriffe, mit denen Sie konfrontiert werden, nutzen ältere Quellcodes und Frameworks als Grundlage. Für Menschen ist es jedoch schwierig, ähnliche Bedrohungen zu erkennen und rechtzeitig zu reagieren. Hier kann KI helfen, die Cybersicherheit zu verbessern.
Es lernt aus verschiedenen Angriffsdatensätzen und vergleicht sie mit neuen Bedrohungen, um nach Gemeinsamkeiten zwischen den beiden zu suchen. Dies erleichtert die Erkennung potenzieller Bedrohungen und die Ergreifung der erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen zur Verhinderung solcher Angriffe.
3 Nachteile von KI in der Cybersicherheit
Obwohl KI sehr vielversprechend ist, hat sie auch ihre Schattenseiten. Im Folgenden finden Sie drei Nachteile von KI im Bereich der Cybersicherheit.
1. Es ist anfällig für schlechte Datensätze
Datensätze sind das Lebenselixier von KI-Technologien, da sie auf diese Informationen angewiesen sind, um zuverlässige Entscheidungen zu treffen. Wie bereits erwähnt, besteht das Problem darin, dass schlechte Akteure diese Daten manipulieren können. Außerdem können KI-Tools unzuverlässige Ergebnisse liefern, wenn man sie mit den falschen Datensätzen füttert.
Dies führt zu Verzerrungen und dazu, dass falsch-positive Ergebnisse zur Norm werden. So kann beispielsweise ein KI-gestütztes E-Mail-Filter-Tool dafür sorgen, dass Menschen keine Spam-Mails in ihren Dashboards sehen. Aufgrund fehlerhafter Daten entfernt es jedoch jede E-Mail mit einem Link, da es davon ausgeht, dass es sich bei dieser Nachricht um Spam handelt. Oder es kann Mitarbeiter fälschlicherweise als schlechte Akteure einstufen, sie von ihren Systemen aussperren und ihre Zeit verschwenden.
2. Sie erhöht die Entwicklungsrate und Geschwindigkeit von Cyberangriffen
Fachleute für Cybersicherheit haben bereits mit Bedrohungen zu tun, die sich ständig weiterentwickeln und immer raffinierter werden. Mit der KI-Technologie haben Cyberkriminelle die Möglichkeit, diese Entwicklung zu beschleunigen. Sie erlernen neue Techniken, setzen komplexe Angriffe ein und greifen schnell verschiedene Organisationen an.
Die KI erschwert die Anpassung an die sich ständig verändernde Natur von Cyberangriffen. Ältere Sicherheitsmaßnahmen fallen in die Kategorie "veraltet", sodass Entwickler regelmäßig neue Lösungen entwickeln müssen.
3. Es erfordert immer noch menschliche Intelligenz
Obwohl diese Technologie unglaublich leistungsfähig ist, braucht sie immer noch den Beitrag von Menschen, um wirklich effektiv zu sein. Zunächst einmal muss der Mensch diese Werkzeuge mit den erforderlichen Datensätzen versorgen. Außerdem muss der Mensch allen Problemen auf den Grund gehen, auf die er beim Einsatz dieser Technologie stößt.
Wenn die Menschen selbstgefällig werden, können diese Instrumente mit der Zeit auch unwirksam werden. Zunächst einmal führen schlechte Datensätze zu Verzerrungen in der Ausgabe, wodurch die Ergebnisse ungenau werden. Und wenn Menschen die Fehler nicht erkennen und korrigieren, wird die Technologie weiterhin dieselben Fehler machen.
2 KI-basierte Cybersecurity-Tools, die Sie heute nutzen sollten
Die Integration von KI-basierten Cybersicherheits-Tools in Ihre bestehende Infrastruktur ist für Ihre Sicherheit unerlässlich. Im Folgenden finden Sie eine Liste mit zwei effektiven Tools, die Sie nutzen sollten.
1. Vectra AI
Vectra AI ist ein zuverlässiges Cybersicherheitstool, das KI nutzt. Es ist einfach, diese Technologie in Ihr bestehendes System zu integrieren. Dieses Tool weist verschiedenen Bedrohungsvektoren Punkte zu, damit Sie Prioritäten setzen und sie schnell beheben können.
Das Unternehmen verfügt über 35 Patente für die Erkennung von Bedrohungen und ist zuversichtlich, was es für Ihre Netzwerksicherheit tun kann. Außerdem hilft es Ihrem Team, Angriffe in Echtzeit zu bewältigen und die Anzahl irrelevanter Warnungen zu reduzieren.
2. Darktrace
Darktrace ist ein KI-basiertes Cybersicherheitstool, das immer aktiv ist und nach Angriffen sucht. Sie können damit Ihr Netzwerk, Ihre E-Mails, Apps, Cloud-Dienste und vieles mehr überwachen. Es lernt weiter und verbessert sich, nachdem Sie es in Ihrer Infrastruktur eingesetzt haben.
Es verschafft Ihren Sicherheitsteams ausreichend Spielraum, da es verschiedene Bedrohungen erkennen und bekämpfen kann. Dieses Tool lernt, was in Ihrem Unternehmen normal ist, und zeigt ungewöhnliche Aktivitäten an.
TweetDelete verhindert, dass die Fehler der generativen KI Ihre Glaubwürdigkeit beeinträchtigen
Generative KI im Bereich der Cybersicherheit birgt ein immenses Potenzial, das mit der Weiterentwicklung dieser Technologie deutlich werden wird. Diese Tools verbessern die Entscheidungsfindung Ihres Sicherheitsteams und reduzieren gleichzeitig dessen Zeit für banale Tätigkeiten.
Obwohl die generative KI unglaublich ist, hat sie in ihrem derzeitigen Zustand eine Menge Probleme. Diese KI-Tweet-Generatoren neigen zu Halluzinationen, d. h. sie erzeugen Fehlinformationen. Das Problem ist, dass diese Dienste selbst Fehlinformationen überzeugend aussehen lassen können.
Die Veröffentlichung von Tweets mit solchem Inhalt kann Ihrer Glaubwürdigkeit schaden, vor allem wenn Sie versuchen, sich als Experte für Cybersicherheit zu positionieren. Mit TweetDelete ist das wirklich kein Problem, denn Sie haben die Werkzeuge, um Tausende von Beiträgen schnell zu löschen.
Wie machen Sie das? Zunächst müssen Sie den benutzerdefinierten Filter ausführen, um alle Beiträge mit KI-generierten Inhalten zu finden. Der nächste Schritt ist die Verwendung des Dienstprogramms " Tweets massenweise löschen", um sie von Ihrer Profilseite auf X zu entfernen.
Was, wenn Sie keine Zeit haben, Beiträge über KI in der Cybersicherheit zu löschen? In diesem Fall ist die Aufgabe "Automatisches Löschen" alles, was Sie jemals brauchen werden. Sie fragt Sie nach bestimmten Schlüsselwörtern und einem Datumsbereich, um Tweets mit KI-Inhalten zu finden.
Sie können auch alle Beiträge in Ihrem Profil löschen, um mit diesem Tool auf der sicheren Seite zu sein.
Verhindern Sie, dass die Fehler der generativen KI Ihre Glaubwürdigkeit auf X, ehemals Twitter, beeinträchtigen, indem Sie TweetDelete noch heute verwenden!
