Die Integration von KI in die Cybersicherheit erhöht den Schutz und schafft zugleich eine Grundlage für sichere Innovationen. KI kann die Wirkung von Sicherheitsexperten vervielfachen. Durch die Einbindung von KI – und maschinellem Lernen (ML) – in die Cybersicherheit können Sicherheitsteams ungewöhnliches Verhalten schnell erkennen, Reaktionen automatisieren, die betriebliche Effizienz steigern und KI-Systeme schützen.
Verbesserte Bedrohungserkennung mit ML
Unternehmen in allen Branchen verzeichnen weiterhin ein exponentielles Datenwachstum. Sicherheitsteams verfügen schlichtweg nicht über die Kapazitäten, um Trends in diesen Daten zu analysieren, potenzielle Bedrohungen zu erkennen und nach Vorfällen zeitnah Abhilfemaßnahmen zu ergreifen. Daher werden ML-basierte Lösungen zu unverzichtbaren Werkzeugen, um Schwachstellen zu finden und zu beheben.
ML-Funktionen können die Cybersicherheit auf drei wesentliche Arten unterstützen:
- Bedrohungserkennung in Echtzeit: ML-Modelle können operative Telemetriedaten live analysieren, Verhaltensabsichten bewerten und Angriffe in Echtzeit stoppen, bevor diese die Backend-Infrastruktur erreichen.
- Analyse des Nutzerverhaltens (UBA): ML kann bei der Analyse des Nutzerverhaltens eine entscheidende Rolle spielen, indem zunächst ein normales Verhalten als Referenzwert ermittelt wird und anschließend Anomalien erkannt werden, die auf Bedrohungen hindeuten könnten.
- Automatisierte Triage und Behebung: ML-basierte Tools ermöglichen es Sicherheitsteams, die Analyse, Bewertung und Priorisierung von Warnmeldungen zu automatisieren. Anschließend können die Teams mithilfe von ML automatisierte Maßnahmen auslösen, um diese Bedrohungen einzudämmen, zu blockieren oder anderweitig zu bekämpfen, ohne auf menschliches Eingreifen warten zu müssen.
Die F5 Web Application Firewall (WAF) für BIG-IP nutzt ML, um Bedrohungen zu erkennen und zu blockieren, die von herkömmlichen Lösungen übersehen werden. ML-gestützte Verhaltensanalysen erkennen bösartiges Verhalten, das signatur- oder reputationsbasierte Lösungen umgehen würde. Die Lösung kann anschließend Sicherheitsrichtlinien automatisch und ohne manuelles Eingreifen aktualisieren.
Steigerung der Sicherheitseffizienz mit GenAI
Während ML-basierte Lösungen die Datenanalyse und Bedrohungserkennung übernehmen, können Tools mit generativer KI (GenAI) bisher manuell ausgeführte Aufgaben optimieren und Sicherheitsteams dabei helfen, Zeit zu sparen und Kosten zu senken. Im Folgenden finden Sie drei Möglichkeiten, wie GenAI die betriebliche Effizienz im Bereich Cybersicherheit steigern kann:
- Beschleunigte Berichterstellung: GenAI-Tools können komplexe Warnmeldungen aus SIEM-Systemen (Security Information and Event Management), EDR-Systemen (Endpoint Detection and Response) und anderen Systemen schnell zusammenfassen und innerhalb von Sekunden prägnante Zusammenfassungen erstellen. Diese Zusammenfassungen verkürzen den Zeitaufwand für Ursachenanalysen.
- Schnelle Fehlerbehebungen umsetzen: Sicherheits- und Entwicklungsteams können GenAI-Tools nutzen, um schnell Skripte zu erstellen, die Schwachstellen beheben und Sicherheitsvorfälle lösen.
- Vereinfachung der Compliance: Anstatt umfangreiche Dokumentationspakete von Grund auf neu zu erstellen, können Teams GenAI nutzen, um Betriebsdaten heranzuziehen und erste Entwürfe für Compliance-Berichte zu erstellen. GenAI kann außerdem interne Kontrollen regulatorischen Rahmenwerken zuordnen und die Compliance-Bewertung externer Anbieter beschleunigen.
KI zur Absicherung von KI-Initiativen einsetzen
KI-Tools helfen nicht nur dabei, der zunehmenden Geschwindigkeit und Menge von Bedrohungen zu begegnen, sondern ermöglichen es Unternehmen auch, KI-Initiativen zu beschleunigen und gleichzeitig Risiken zu reduzieren. Indem sie wesentliche Komponenten von KI-Systemen schützen und Leitplanken schaffen, versetzen diese KI-Tools Unternehmen in die Lage, eigene KI-Lösungen schneller zu entwickeln und einzuführen.
Wie kann KI interne Initiativen voranbringen?
- Trainingsdaten sauber halten: KI-basierte Tools können Trainingsdaten vor Datenvergiftung schützen und so dazu beitragen, dass KI-Systeme präzise, vertrauenswürdige Antworten liefern.
- Risikomanagement: Durch den Einsatz von KI zur effizienteren Ausrichtung an Rahmenwerken wie dem AI Risk Management Framework (AI RMF) des National Institute of Standards and Technology (NIST) können Unternehmen innovative Projekte vorantreiben und dabei sicher sein, dass sie die Risiken unter Kontrolle haben.
Die F5 AI Security Platform trägt dazu bei, die mit der Einführung von KI verbundenen Risiken zu bewältigen, indem sie KI-Anwendungen, -Modelle, -Agenten und APIs schützt. Dabei spielt KI eine zentrale Rolle. Unternehmen können diese KI-gestützte Plattform von F5 beispielsweise nutzen, um potenzielle Schwachstellen in Software zu erkennen, Vorschriften in Unternehmensrichtlinien zu überführen, KI-Systeme zu testen und sie während der Laufzeit vor Bedrohungen zu schützen.
Sichere Innovationen im KI-Zeitalter
Durch die Integration von KI und ML in die Cybersicherheit können Unternehmen ihre Ressourcen erheblich erweitern und die erforderlichen Fähigkeiten erlangen, um neueste Bedrohungen schnell zu erkennen und zu bekämpfen – viele davon treten mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang auf, die Menschen allein nicht bewältigen können. Gleichzeitig ermöglicht die Verbindung von KI und Cybersicherheit Unternehmen, innovative Projekte mit geringerem Risiko umzusetzen. Unternehmen können eigene KI-gestützte Tools entwickeln und dabei darauf vertrauen, dass ihre Apps, Modelle, Agenten und APIs geschützt sind.
Erfahren Sie mehr darüber, wie die F5 AI Security Platform Sie dabei unterstützen kann, Ihr Unternehmen zu schützen und gleichzeitig KI-Implementierungen zu skalieren.
Häufig gestellte Fragen
Wie wird KI heute zur Erkennung von Netzwerkbedrohungen eingesetzt?
KI ermöglicht es Unternehmen, von reaktiver, signaturbasierter Sicherheit zu einem proaktiveren, verhaltensbasierten Schutz überzugehen. KI- und Machine-Learning-gestützte Tools (ML) können Trends analysieren, ein Basisverhalten definieren und anschließend Anomalien erkennen, die auf Bedrohungen hindeuten könnten – selbst auf solche, die zuvor noch nicht erfasst wurden.
Was sind die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen in einem Security Operations Center (SOC)?
ML-Tools können die Fähigkeiten von Menschen erweitern, indem sie riesige Datenströme analysieren, Bedrohungen erkennen und automatisierte Reaktionen auslösen – und das alles mit Maschinengeschwindigkeit. Insbesondere können diese Tools Verhaltensanomalien über mehrere Vektoren hinweg erkennen, um neuartige Bedrohungen aufzuspüren. Gleichzeitig filtern sie unbedenkliche Ereignisse heraus und erstellen nur bei Risiken mit hoher Wahrscheinlichkeit Warnmeldungen.
Wie kann generative KI bei der Einhaltung von Unternehmensvorschriften und der Meldung von Vorfällen helfen?
Unternehmen können generative KI nutzen, um verschiedene Compliance-Aufgaben effizienter zu gestalten. Dazu gehören die Zuordnung interner Richtlinien zu regulatorischen Rahmenwerken, die Durchführung von Due-Diligence-Prüfungen bei Anbietern und die Erstellung von Berichtsentwürfen. Ebenso kann generative KI die Meldung von Vorfällen und die Untersuchung ihrer Ursachen beschleunigen, indem sie Daten aus unterschiedlichen Quellen analysiert und zusammenfasst.
Wie helfen Rahmenwerke wie das NIST AI RMF Unternehmen dabei, Innovationen voranzutreiben?
Das NIST AI RMF ist ein freiwilliger Leitfaden, der Organisationen dabei unterstützt, KI-Systeme verantwortungsvoll und sicher zu entwickeln, einzusetzen und zu steuern. Dieser und andere Rahmenwerke ermöglichen es Organisationen, KI-Initiativen in der Gewissheit voranzutreiben, dass dadurch keine übermäßigen Risiken entstehen.
Was ist der Unterschied zwischen Open-Source-Sicherheitstools und kommerziellen KI-Sicherheitsplattformen?
Open-Source-Tools bieten zwar grundlegende Funktionen für die KI-Sicherheit, erfordern jedoch erhebliches internes Fachwissen für die Bereitstellung und Wartung. Zudem werden sie seltener aktualisiert als kommerzielle Tools und können Lücken in Audit-Trails hinterlassen. Kommerzielle KI-Sicherheitstools bieten Funktionen auf Enterprise-Niveau, darunter dedizierte Bedrohungsforschung, regelmäßige Updates und sofort einsatzbereite Compliance-Kontrollen für KI-Workloads in Unternehmen.
Über den Autor
Louise Scully ist Senior Managerin im Produktmarketing für KI-Sicherheit und Threat Intelligence bei F5. Im Laufe ihrer Karriere war sie in den Bereichen Produktmarketing, Produktmanagement, Markteinführungsstrategie, Kommunikation, Thought Leadership und Kategorieentwicklung für KI-Sicherheit und Unternehmenstechnologie tätig. Bevor sie zu F5 kam, leitete Louise das Marketing bei CalypsoAI und Artomatix und trug dazu bei, KI-Technologien und Forschungsergebnisse auf den Markt zu bringen.
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