Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) sind derzeit viel diskutierte Themen. Sie kommen fast immer in Gesprächen – ob virtuell oder persönlich – mit Kunden, Partnern, Branchenanalysten, Journalisten und anderen zur Sprache. Manchmal sind die Fragen und Diskussionen sehr zielgerichtet und konkret. In anderen Fällen sind sie jedoch eher unspezifisch und allgemein gehalten.
Wenn mir allgemeine Fragen zu KI/ML gestellt werden, beantworte ich sie vielleicht anders als andere. Für mich sind KI/ML keine Universallösungen, sondern Werkzeuge, die auf konkrete Probleme angewendet werden müssen, um wirksam zu sein.
Mit welchen Problemen haben Unternehmen also zu kämpfen, bei deren Lösung KI/ML helfen kann? Die folgende Liste ist zwar nicht vollständig, aber hier sind einige meiner Favoriten:
Automatisierte Angriffe
Automatisierte Angriffe werden häufig von Bot-Netzwerken verübt. Diese Angriffe bergen für Unternehmen eine Reihe unterschiedlicher Risiken, darunter Verluste durch Betrug, Manipulation von Lagerbeständen, Rufschädigung, Datendiebstahl sowie Infrastruktur-, Leistungs- und Supportkosten. Um automatisierte Angriffe zu erkennen und abzuwehren, muss zwischen menschlichem und automatisiertem Datenverkehr unterschieden werden.
Auch wenn dies in der Theorie einfach klingen mag, ist es in der Praxis ein schwieriges Unterfangen, das eine Vielzahl unterschiedlicher Techniken erfordert. Eine dieser Techniken ist der Einsatz von KI/ML – natürlich nicht allgemein, sondern ganz gezielt zur Lösung des Problems, unerwünschten automatisierten Datenverkehr von legitimem menschlichem Datenverkehr zu unterscheiden.
Betrug
Betrug stellt für Unternehmen ein wachsendes Problem dar, insbesondere für solche, die einen Großteil ihrer Transaktionen online abwickeln. Unternehmen können auf vielfältige Weise finanzielle Verluste durch Betrug erleiden. Zwei Betrugsformen, die den digitalen Kanal besonders stark betreffen, sind die Kontoübernahme (Account Takeover, ATO) und die betrügerische Kontoeröffnung (Account Opening, AO). Bei ATO übernimmt ein Betrüger oder ein anderer unbefugter Nutzer meist ein Konto mithilfe kompromittierter Zugangsdaten, durch Man-in-the-Browser-Angriffe (MITB), Social Engineering oder andere Methoden. Bei AO eröffnet ein Betrüger oder ein anderer unbefugter Nutzer ein Konto unter Verwendung gestohlener oder synthetisch erzeugter personenbezogener Daten (Personally Identifiable Information, PII).
Um Betrug zuverlässig zu erkennen, ohne eine große Zahl falsch positiver Ergebnisse zu erzeugen, reicht eine regel- und signaturbasierte Betrugserkennung nicht aus. Vielmehr muss die Absicht der Endnutzer während der Sitzung bei der Interaktion mit der Online-Anwendung nachvollzogen werden. Dazu werden ihr Verhalten, die Merkmale ihres Geräts sowie das Netzwerk bzw. die Umgebung, über die sie eine Verbindung herstellen, beobachtet und mithilfe von KI/ML analysiert. Dies ist eine weitere sehr spezifische Anwendung von KI/ML, die sich in der Praxis bewährt hat.
API-Sicherheit
Die API-Sicherheit ist ein weiterer Bereich, in dem KI/ML zur Lösung anspruchsvoller Probleme eingesetzt werden kann. Unternehmen mussten ihre technologische Entwicklung vorantreiben, um mit den sich rasch wandelnden Marktanforderungen Schritt zu halten. Dazu gehörte auch die Bereitstellung kundenorientierter Anwendungen und APIs, um die Anforderungen der Endnutzer zu erfüllen. In einigen Fällen werden diese Anwendungen und APIs vor ihrer Veröffentlichung nicht ausreichend abgesichert und geschützt. In anderen Fällen werden sie nicht ordnungsgemäß erfasst und verwaltet.
All dies führt zu Sicherheitslücken und Schwachstellen in Anwendungen und APIs. Hier gewinnt die KI-/ML-gestützte Erkennung für Unternehmen erheblich an Bedeutung. Sie kann unbekannte, nicht inventarisierte und/oder nicht verwaltete APIs identifizieren. Zudem kann sie sicherstellen, dass APIs durch die richtige Art der Authentifizierung geschützt sind. Die Erkennung kann überprüfen, ob Anfragen und Antworten sensible Daten enthalten. Außerdem kann sie feststellen, ob Sicherheitslücken bestehen, die behoben werden müssen. All dies sind konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI/ML, die Unternehmen dabei helfen, die Sicherheit ihrer Anwendungen und APIs zu erhöhen.
Fazit
Wenn man mir allgemeine Fragen zu KI/ML stellt, versuche ich meist, die Diskussion etwas einzugrenzen. Für mich ist KI/ML ein Werkzeug, das auf konkrete Sicherheits- und Betrugsprobleme angewendet werden kann und sollte, zu deren Lösung es beitragen kann. Tatsächlich gibt es mehrere wichtige Probleme, mit denen nahezu jedes Unternehmen konfrontiert ist und bei denen KI/ML nachweislich einen einzigartigen Vorteil bietet.
Über den Autor
Ähnliche Blogbeiträge
F5 und Equinix bündeln ihre Kräfte, um die sichere Anwendungsbereitstellung in Multicloud-Umgebungen zu vereinfachen
F5 und Equinix ermöglichen es Unternehmen, sich weltweit sicher und zuverlässig mit ihren Partnern zu vernetzen.
API-Sicherheitsrisiken und -herausforderungen
Erfahren Sie, warum APIs für die moderne App-Entwicklung unverzichtbar sind und wie Sie sie vor den häufigsten Sicherheitslücken schützen. Profitieren Sie von Expertentipps und direkt umsetzbaren Strategien.
Ein Meilenstein für die Community Impact Grants von F5
F5 feiert das fünfjährige Bestehen seines innovativen Community Impact Grant-Programms, das gemeinnützige Organisationen, bei denen sich F5-Mitarbeitende ehrenamtlich engagieren, mit Fördermitteln in Höhe von 5.000 US-Dollar unterstützt.
Mit moderner, anpassungsfähiger und sicherer Gesundheits-IT Leben retten
Die IT-Investitionen im Gesundheitswesen tragen dazu bei, die schnellsten Wege zu einer besseren Versorgung zu finden, indem sie die medizinische Betreuung näher an die Patientinnen und Patienten bringen. Viele Gesundheitsunternehmen nutzen riesige Mengen an klinischen und anderen Gesundheitsdaten, um Entwicklungen zu verfolgen und übergreifende Trends in der gesamten Gesundheitslandschaft zu erkennen. Gleichzeitig nähern sie sich einer möglichst präzisen, individuell zugeschnittenen Versorgung an.
Verbesserung der Benutzer- und Administrationserfahrung durch sicheren hybriden Zugriff
Diese Kombination aus BIG-IP Access Policy Manager und Azure Active Directory ermöglicht Identitätsföderation, zentralisierten Benutzerzugriff (über Single Sign-on) und erhöhte Anwendungssicherheit (durch Multi-Faktor-Authentifizierung) für geschäftskritische Anwendungen sowie cloudbasierte und SaaS-Anwendungen. Dieser Ansatz vereinfacht die Einrichtung und Bereitstellung, reduziert den Verwaltungsaufwand und verbessert die gesamte Administration.
Das Internet der Sicherheitsdinge
Nein, das ist keine Tirade über die Sicherheit des IoT. Es ist eine Geschichte über Veränderung – genauer gesagt über Veränderung und ihre Auswirkungen auf die Sicherheit. Veränderung ist allgegenwärtig. Es gibt unzählige Axiome und Sprichwörter über Veränderung, also ist es ...