KI-optimierte Datensicherheit in sieben Beispielen
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Datensicherheit erheblich zu verbessern, indem sie große Datenmengen schnell und präzise analysiert, um Muster und Anomalien zu erkennen. Dies ist besonders im Bereich der Cybersecurity von großem Nutzen, wo die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen oft entscheidend ist. Hier sind sieben Beispiele, wie KI die Datensicherheit stärkt.
Cyberkriminelle passen ihre Angriffsstrategien ständig an, um an wertvolle Daten zu gelangen. Traditionelle Sicherheitslösungen stoßen dabei schnell an ihre Grenzen, besonders weil Daten nicht mehr nur im Unternehmensnetzwerk, sondern auch in der Cloud und auf den Rechnern von Remote-Mitarbeitern gespeichert sind. Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine vielseitige und leistungsfähige Technologie, um den Schutz sensibler Daten zu verbessern.
- Datenklassifizierung: Unternehmen können nur Daten schützen, die sie auch kennen. Bei großen und verteilten Datenbeständen ist es fast unmöglich, alle schützenswerten Daten ohne technische Hilfsmittel zu identifizieren. Moderne Data-Discovery-Lösungen scannen alle Speicherorte und klassifizieren die Daten automatisch mithilfe von KI. Diese lernt durch vorheriges Training und unternehmensspezifische Beispiele, welche Daten schützenswert sind, und wird immer präziser.
- Erkennung von Bedrohungen: KI kann große Datenmengen schnell und zuverlässig analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen. In Threat-Detection-Lösungen integriert, überwacht sie den Netzwerkverkehr in Echtzeit und benachrichtigt das Sicherheitsteam bei verdächtigen Aktivitäten. Die KI lernt, was im Netzwerk des Unternehmens normal ist, und erkennt abweichende Aktivitäten, die auf Bedrohungen hinweisen könnten.
- Security Information and Event Management (SIEM): KI-basierte Anomalie-Erkennung verbessert SIEM-Systeme deutlich. SIEM-Systeme sammeln Alarme und Logfiles von verschiedenen Sicherheitslösungen und Netzwerkkomponenten. KI kann diese Daten korrelieren und eine ganzheitliche Sicht bieten, um komplexe Attacken zu identifizieren. Sie bewertet den Schweregrad der Bedrohungen, damit das Sicherheitsteam priorisieren und kritische Bedrohungen zuerst bearbeiten kann.
- Identity and Access Management (IAM): KI spielt eine wichtige Rolle beim Zugriff auf Anwendungen und Systeme. Sie analysiert das Benutzerverhalten und erkennt Risikoindikatoren wie unübliche Login-Zeiten oder Zugriffe von ungewöhnlichen Orten. In solchen Fällen ergreift sie Maßnahmen wie zusätzliche Authentifizierungsabfragen oder Sperrung des Zugangs.
- Phishing-Schutz: Phishing-Mails sind oft so gut gemacht, dass selbst erfahrene Nutzer sie schwer erkennen. KI hilft, indem sie Metadaten und die Sprache der Mails analysiert, um Anzeichen für Phishing zu entdecken, wie gefälschte Absenderadressen oder verdächtige Mail-Server.
- Patch-Management: Das schnelle Einspielen von Sicherheitsupdates ist wichtig, aber auch aufwendig. KI kann viele Schritte im Patch-Management automatisieren, z.B. kritische Patches identifizieren, auf Testsystemen installieren und den Roll-out vorbereiten.
- Awareness-Trainings: KI ermöglicht personalisierte Schulungen im Security-Bereich. Sie analysiert das Vorwissen der Mitarbeiter und stellt passende Lerninhalte zusammen. KI überwacht den Lernfortschritt und passt das Niveau und die Geschwindigkeit an, um effektives Lernen zu gewährleisten.
„Cyberkriminelle setzen bereits KI ein, um ihre Angriffe zu verbessern. Unternehmen sollten das auch tun, um ihre Daten zu schützen“, so Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint. „KI kann Sicherheitsteams in vielen Bereichen unterstützen, von der Datenklassifizierung bis zur Bedrohungserkennung. Da die Algorithmen kontinuierlich weiterentwickelt werden, verbessern sich die Ergebnisse ständig und heben die Datensicherheit auf ein neues Level.“
Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint.
