Was ist AI-Native Cybersecurity?
Die Fähigkeit der KI, umfangreiche Datenanalysen durchzuführen und praxisnahe Empfehlungen umzusetzen, macht sie zu einem potenziell entscheidenden Werkzeug für die Cybersicherheit – insbesondere angesichts überlasteter Sicherheitsteams und immer größer werdender internationaler Sicherheitsbedrohungen. Wenn KI jedoch einfach in bereits vorhandene Sicherheitslösungen integriert wird, ist es schwierig, genau zu erkennen, wovon Ihr Sicherheitsteam profitieren wird, und noch schwieriger, das wahre Potenzial von GenAI in diesem Bereich zu visualisieren. KI-basierte Cybersicherheitstools ermöglichen es Sicherheitsverantwortlichen jedoch, das Potenzial selbst zu erkunden.
Um einen Hype zu vermeiden, der zu riskant ist, beginnen Sie mit der grundlegenden Anwendungssicherheit, die Ihnen bereits zur Verfügung steht. Von dort aus können Sie dann die spezifischen Probleme identifizieren, die Ihre Teams plagen. Auf diese Weise verfügen Sie über das richtige Framework, um das Potenzial von GenAI auszuschöpfen, ohne sich vom Hype mitreißen zu lassen.
Dieser Artikel bietet einen allgemeinen Überblick über KI-basierte Cybersicherheitsansätze und erläutert die Funktionsweise von Stellar Cybers Open-Source-Plattform.XDR stellt den nächsten Schritt dar.
Wie KI und maschinelles Lernen die Cybersicherheit von Unternehmen verbessern
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Wie Angreifer KI nutzen
Wenn Sie sehen, wie KI gegen Unternehmen eingesetzt wird, können Sie Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Sie Ihre Tools anpassen müssen, um eine Schutzschicht um Ihre Mitarbeiter, Datenbanken und Netzwerke aufrechtzuerhalten.
Einer der offensichtlichsten Einsatzbereiche von KI in der Cybersicherheit ist der Bereich Phishing: Während Opfer von Angriffen früher Tipp- und Grammatikfehler als Grundlage für die Erkennung verdächtiger Nachrichten nutzen konnten, ist diese Verteidigungsmöglichkeit mit dem Aufkommen öffentlich verfügbarer generativer LLMs, die kostenlos oder kostengünstig perfekte Grammatik und Rechtschreibung bieten, weitgehend abgeschnitten. Im Gegenzug ist die Schulung des Sicherheitsbewusstseins weniger effizient als je zuvor. KI-Modelle unterstützen auch nicht-verhaltensbasierte Angriffsmöglichkeiten, da sie in der Lage sind, effizient Schadcode zu erstellen und zu bearbeiten.
Obwohl GenAI Angriffe effizienter machen kann, bietet es Sicherheitsexperten auch eine Möglichkeit, bisher zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren und zu demokratisieren.
Warum ist KI so großartig für die Sicherheit?
Vereinfacht gesagt, ist KI in einzigartiger Weise prädestiniert, riesige Datenmengen zu erfassen und zu analysieren. Man denke nur an den Bereich der Bedrohungsanalyse: Bei Hunderten von Warnmeldungen täglich, die von ähnlich heterogener und weitverzweigter Software und Servern ausgehen, galt es einst als unmöglich, ein Unternehmen mit solch rasanten Veränderungen Schritt halten zu lassen. Dies spiegelt sich in den Statistiken wider: Im Jahr 2020 – kurz vor dem öffentlichen Durchbruch der KI – dauerte es durchschnittlich 34 Tage, bis kritische Patches implementiert wurden.
Doch jetzt bietet die Fähigkeit der KI, so große Datenmengen zu verarbeiten, Unternehmen einen neuen Ansatz für das Schwachstellenmanagement. Dank der automatisch implementierbaren, ausgereiften Bedrohungsanalyse kann die bisherige übermäßige Abhängigkeit von manuellen Untersuchungen, Sichtungen und sicherheitssteigernden Abwehrmaßnahmen beendet werden. Analysten müssen nicht mehr so viel Zeit damit verbringen, Protokolle physisch zu durchforsten und Patches zu installieren.
Wie KI die Sicherheit vor Ort verbessert
Maschinelles Lernen
Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache, eine weitere wichtige KI-Komponente, interpretiert die menschliche Sprache, um die Erfahrung des Analysten bei der Aufgabenausführung zu optimieren und die Sicherheitsentscheidungsfindung in Teams zu demokratisieren. NLP kann Text aus verschiedenen Quellen wie Bedrohungsinformationen, sozialen Medien und Foren parsen und analysieren, um relevante Informationen über potenzielle Bedrohungen zu extrahieren. Diese Funktion ermöglicht es Sicherheitsanalysten, aufkommende Bedrohungen schnell zu verstehen und darauf zu reagieren, ohne riesige Datenmengen manuell durchforsten zu müssen. Darüber hinaus erleichtert NLP eine bessere Kommunikation und Entscheidungsfindung zwischen Teammitgliedern, indem es klare, umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Textdaten liefert.
Data Mining
Automatisierte Entscheidungsfindung
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Reduzieren Sie die Verweildauer von Wochen auf Sekunden, indem Sie Informationen aus allen Kanälen Ihres Sicherheits-Stacks aggregieren: Stellar Cyber bietet intelligentes Datenmanagement, das diese Daten zu Vorfällen zusammenfasst. Dies reduziert nicht nur Fehlalarme drastisch, sondern bietet darüber hinaus eine Plattform für KI-natives Cybersicherheitswachstum in Form unserer Bedrohungsinformationsplattform. Diese aggregiert alle relevanten Bedrohungsinformations-Feeds zu erkannten Bedrohungen, um automatisch eine potenzielle Grundursache zu identifizieren.
Parallel zu diesem Prozess analysiert Stellar Cyber kontinuierlich Ihre eigene Sicherheitslandschaft. Durch das Sammeln der Telemetriedaten und Daten aus Ihrem vorhandenen Sicherheitstechnologie-Stack können Sie Ihre aktuellen Prozesse schrittweise verbessern und so die Belastung Ihrer Mitarbeiter beim Erlernen der Verwendung eines neuen Tools verringern. Schließlich kann Stellar – neben der Möglichkeit, Protokolle, Warnungen und Autorisierungen in Ihrem gesamten Technologie-Stack auszuwerten – über dieselben Kanäle reagieren und so die mittlere Reaktionszeit drastisch verkürzen.
Mit Stellar Cyber können Sie Angriffe abwehren und die Kontrolle über Ihre Angriffsfläche zurückgewinnen – erfahren Sie, wie Sie die SecOps-Performance steigern und noch heute KI-native Cybersicherheit erreichen können.
