Wie KI die IT-Sicherheit von IoT-Anwendungen erhöht

Die Schäden durch Cyberangriffe sind für deutsche Unternehmen erheblich: Dem Branchenverband BITKOM zufolge beliefen sich die jährlichen Kosten infolge entsprechender Attacken 2022 auf 203 Milliarden Euro. Nicht selten gelten die Angriffe hierbei IoT-Geräten und -Netzwerken, die aufgrund der weitreichenden Vernetzung attraktive Angriffsflächen bieten und oft nicht ausreichend geschützt sind. Die Herausforderungen sind groß. Während die Komplexität von Sicherheitsarchitekturen im IoT-Umfeld wächst, kämpfen Unternehmen und Organisationen mit einem akuten Fachkräftemangel im Bereich IT-Security. 

Das Marktforschungsinstitut (ISC)2 hat ermittelt, dass sich die weltweite Lücke bei den Cybersecurity-Mitarbeiter*innen im Vergleich zu 2021 um 26,2 % vergrößert hat. Laut der Studie gibt es in diesem Bereich allein in Deutschland 104.197 unbesetzte Stellen. Nicht zuletzt aufgrund dieser alarmierenden Ausgangslage ruhen für die Zukunft viele Hoffnungen auf KI-gestützten Sicherheitstechnologien, die eine Automatisierung sowohl von Präventiv- als auch Gegenmaßnahmen im Falle eines erfolgreichen Angriffs ermöglichen. So erwarten Expertinnen und Experten, dass die Zukunft der IT-Sicherheit für das IoT durch eine Kombination aus Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen bestimmt wird. 

Das Ziel ist es, das IoT-Ökosystem sicherer, zuverlässiger und effizienter zu machen. Die KI wird bei den künftigen Trends der IT-Sicherheit für das IoT eine wichtige Rolle spielen, indem sie ein fortschrittliches und automatisiertes System zur Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen bereitstellt. Folgende Beispiele machen die Vorteile von KI-Technologien deutlich:

1. Prädiktive Erkennung von Bedrohungen

Einer der Hauptvorteile von KI in der IT-Sicherheit für das IoT ist ihre Fähigkeit, Bedrohungen vorherzusagen und zu erkennen. KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren und Anomalien, Muster und Bedrohungen in Echtzeit erkennen. Diese Fähigkeit hilft den Sicherheitssystemen, proaktiv statt reaktiv zu agieren, wobei Letzteres der traditionelle Ansatz ist. Die prädiktive Erkennung von Bedrohungen ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, bevor sie Schaden anrichten.

2. Verhaltensanalyse

KI-Algorithmen können das Geräteverhalten analysieren und Anomalien oder abnormales Verhalten erkennen. Dank dieser Fähigkeit kann das System Bedrohungen wie Malware oder betrügerische Geräte identifizieren, die mit signaturbasierten Sicherheitsmethoden nicht entdeckt werden können. Das System kann auch Zero-Day-Exploits erkennen und verhindern, dass sie Schaden anrichten.

3. Automatisierte Reaktion auf Vorfälle

KI kann die Reaktion auf Vorfälle automatisieren, was für die Minimierung der Auswirkungen eines Cyberangriffs entscheidend ist. KI-Algorithmen können Sicherheitsvorfälle automatisch erkennen, analysieren und auf sie reagieren. Diese Fähigkeit trägt dazu bei, die Zeit zu verkürzen, die für die Behebung von Vorfällen benötigt wird. Dies wiederum kann sich entscheidend auf das Schadensausmaß auswirken, welches Cyberangriffe anrichten.

4. Verbesserte Authentifizierung

Mithilfe von KI lassen sich Authentifizierungsmethoden verbessern und damit sicherer und effizienter gestalten. KI-Algorithmen können das Nutzerverhalten analysieren und Muster erkennen, die beispielsweise auf Betrugsversuche hindeuten könnten. Diese Fähigkeit kann die Genauigkeit von Authentifizierungsmethoden verbessern und das Betrugsrisiko verringern.

5. Erweiterte Verschlüsselung

Mit Hilfe von KI-Algorithmen können auch Verschlüsselungsmethoden weiterentwickelt werden, ebenfalls mit dem Ziel einer erhöhten Sicherheit und Verbesserung der Effizienz. So kann KI auf der Basis ausgewerteter Daten Anomalien feststellen, die auf Bedrohungen und böswillige Absichten hindeuten könnten. Hierdurch können die Präzision von Verschlüsselungsmethoden verbessert und das Risiko von Cyberangriffen verringert werden.

6. Blockchain-Integration

KI und Blockchain-Technologie können integriert werden, um eine sichere und dezentralisierte Plattform für IoT-Geräte zu schaffen. Blockchain kann sichere und transparente Transaktionen ermöglichen, während KI fortschrittliche Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen und zur Reaktion auf Vorfälle bereitstellen kann. Diese Integration kann dazu beitragen, die Sicherheit und Zuverlässigkeit des IoT-Ökosystems zu gewährleisten.

Die angeführten Beispiele machen deutlich, welche zentrale Rolle KI in der IT-Sicherheit für das IoT spielen kann: Sie liefert fortschrittliche Funktionen für die Erkennung von Bedrohungen, die Reaktion auf Vorfälle und das Sicherheitsmanagement. KI kann eine Sicherheitsüberwachung in Echtzeit und eine automatisierte Reaktion auf Bedrohungen ermöglichen, was für den Schutz des IoT-Ökosystems entscheidend ist. KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren und Anomalien, Muster und Bedrohungen erkennen, so dass Unternehmen proaktiv statt reaktiv handeln können.

KI-Algorithmen können auch in Verschlüsselungs- und Authentifizierungsverfahren integriert werden, um die Sicherheit und Effizienz dieser Systeme zu verbessern. Die Integration von KI und Blockchain-Technologie kann eine sichere und dezentralisierte Plattform für IoT-Geräte bieten und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit des IoT-Ökosystems gewährleisten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft der IT-Sicherheit für das IoT durch drei Aspekte gekennzeichnet sein wird:

1. den zunehmenden Einsatz von KI und Blockchain-Technologie zur Verbesserung der Sicherheit
2. die Entwicklung von speziell für IoT-Geräte konzipierten Sicherheitslösungen
3. die Notwendigkeit für Unternehmen, die IoT-Sicherheit in ihre allgemeine Sicherheitsstrategie zu integrieren. 

Das rasante Wachstum des IoT führt zu erheblichen Veränderungen im Bereich der IT-Sicherheit, und Unternehmen müssen diese Herausforderungen proaktiv angehen, um die Sicherheit ihrer IoT-Geräte und -Netzwerke zu gewährleisten. Durch das Zusammenspiel aus bewährten Verfahren und neuesten Technologien können Unternehmen eine sichere und zuverlässige IoT-Infrastruktur schaffen, die den Anforderungen ihrer Kund*innen und Interessensgruppen gerecht wird.