KI im Kampf gegen Advanced Persistent Threats

Advanced Persistent Threats (APTs) gehören zu der gefährlichsten Form von Cyberangriffen, da sie speziell darauf ausgelegt sind, unbemerkt in Netzwerke einzudringen und über längere Zeit unerkannt zu bleiben. Diese Attacken, die häufig von staatlichen Akteuren oder hochversierten Cybergangs durchgeführt werden, zielen auf Spionage, Datendiebstahl oder Sabotage ab. Der kürzlich registrierte Angriff auf Teamviewer verdeutlicht beispielhaft das hohe Bedrohungspotenzial. Unternehmen müssen sich zunehmend auf solche Angriffe einstellen und KI-gestützte Sicherheitsplattformen werden zu einem unverzichtbaren Werkzeug, um Cyberangriffe frühzeitig zu erkennen und abzuwehren. Diese Plattformen verarbeiten Logprotokolle in Echtzeit und verwandeln sie in wertvolle Informationen.

Die Bedrohung durch APTs und ihre Auswirkungen auf die Cybersicherheit

APTs sind hochentwickelt, anpassungsfähig und verwenden komplexe Techniken, um gezielt in Netzwerke einzudringen. Sie nutzen dabei Zero-Day-Schwachstellen und ausgeklügelte Malware, um unbemerkt Zugang zu erhalten, häufig mit dem Ziel, politische, militärische oder wirtschaftliche Vorteile zu erlangen. Der Teamviewer-Angriff ist nur ein Beispiel; andere bekannte Vorfälle wie Stuxnet zeigen das Potenzial von APTs, erhebliche Schäden anzurichten. Das frühzeitige Erkennen von APT-Aktivitäten, etwa durch ungewöhnlichen Netzwerkverkehr oder verdächtige Anmeldeversuche ist entscheidend, um schnell reagieren zu können.

Das sind die drei Phasen von APT-Angriffen

Infiltration:
Nach intensiver Strategie und Planung beginnt ein APT-Angriff durch ein erstes Einfallstor. Cyberkriminelle nutzen hierzu eine Vielzahl von Mitteln, um auf Netzwerke zuzugreifen.

Ausweitung:
Sobald sie in ein Netzwerk eingedrungen sind, können die Angreifer Malware als Hintertür installieren, um sich unbemerkt zusätzlichen Zugang zu verschaffen. Sie können sich horizontal im Systemgefüge bewegen, mehr über das System erfahren und nach administrativen Rechten streben, die ihnen mehr Kontrolle und mehr Zugriffsmöglichkeiten geben.

Extraktion:
Wenn die Angreifer länger verweilen, können sie Daten sammeln und speichern, in der Regel innerhalb des Umgebung, und diese dann unbemerkt ausschleusen. APT-Angreifer verwenden manchmal verteilte Denial-of-Service-Attacken, um ihren Austritt aus einem Netzwerk zu verschleiern.
Diese Techniken verwenden die Angreifer:

Ausnutzung von Zero-Day-Schwachstellen
Diese Schwachstellen in Software oder Systemen sind noch nicht bekannt oder gepatcht. APTs suchen aktiv nach solchen Sicherheitslücken, um unbefugten Zugriff zu erhalten.

Einsatz ausgeklügelter Malware
APTs entwickeln spezialisierte Malware, die herkömmliche Sicherheitslösungen umgehen kann. Diese Schadsoftware kann Daten stehlen, sich im Netzwerk ausbreiten und weitere Systeme infizieren.

Stuxnet, das auf iranische Nuklearanlagen abzielte, verdeutlicht, wie gefährlich APTs für kritische Infrastrukturen sein können. Eine schnelle Erkennung solcher Angriffe minimiert den Schaden. Unternehmen sollten deshalb wachsam auf typische Anzeichen von Cyberspionage achten, wie:

• Ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten, die auf unbefugte Zugriffe oder Datenabflüsse hinweisen.
• Plötzliche große Datenübertragungen oder unbekannte Dateiformate.
• Unerwartete Zugriffe oder fehlgeschlagene Anmeldeversuche.

Darüber hinaus sollten Sicherheitsteams spezifische Angriffsindikatoren (Indicators of Attack, IOAs) kennen, die auf ihre Branche abgestimmt sind. Unterschiedliche Sektoren haben unterschiedliche Risiken, darunter:

• Staatliche Einrichtungen, die oft im Fokus staatlich gesponserter APTs stehen.
• Kritische Infrastrukturen wie Energienetze und Logistiksysteme, die anfällig für Angriffe mit weitreichenden Konsequenzen sind.
• Finanzsektor, der ein lukratives Ziel für APTs ist, die auf monetäre Gewinne abzielen.
• Verteidigungsindustrie, deren interne Daten für APTs von besonderem Interesse ist.

Der Einsatz von Technologien wie AI Large Language Models (LLMs) und generativer KI ermöglicht es modernen Sicherheitssystemen, große Datenmengen zu analysieren und potenziell bedrohliche Verhaltensmuster zu erkennen. So können Unternehmen gezielter auf Bedrohungen reagieren und ihre Abwehrmaßnahmen optimieren. KI-basierte Lösungen, die GenAI verwenden, verbessern den Erkennungsprozess und helfen, ausgefeilte Cyberangriffe zu vereiteln. Indem Unternehmen die Charakteristika von APTs verstehen und moderne Erkennungslösungen integrieren, stärken sie ihre Verteidigung erheblich.

KI im Einsatz gegen APTs

KI-gestützte Plattformen sind speziell dafür ausgelegt, die Herausforderungen zu bewältigen, die APTs mit sich bringen. Die Vorteile sind klar:

Schnellere Erkennung und Analyse:
KI-Lösungen verknüpfen externe Bedrohungsindikatoren mit internen Logdaten, um potenzielle Gefahren besser zu verstehen.

Automatisierte Reaktionen:
Durch automatisierte Reaktionsprozesse können Bedrohungen schneller erkannt und beseitigt werden, was die Zeitspanne zwischen Entdeckung und Gegenmaßnahmen verkürzt.

Erhöhte Sichtbarkeit und direkte Handlungsfähigkeit:
KI-basierte Security Operations Plattformen bieten umfassenden Zugriff auf relevante Daten und werden von den größten Threat-Intelligence-Datenbanken unterstützt. Durch das Verfügbarmachen historischer Daten wird sichergestellt, dass keine Bedrohung unerkannt bleibt.

Die Anpassung KI-basierter Sicherheitslösungen

KI-Sicherheitslösungen müssen fortwährend an sich weiterentwickelnde Bedrohungen durch APTs adaptiert werden, um langfristig gegen die neuesten Angriffstechniken gewappnet zu sein. Da APTs stetig neue Schwachstellen ausnutzen und immer komplexere Angriffsmethoden entwickeln, müssen auch KI-gestützte Sicherheitsplattformen flexibel und lernfähig bleiben. Dies wird vor allem durch den Einsatz von maschinellem Lernen und kontinuierlichem KI-Modelltraining ermöglicht. Maschinelles Lernen erlaubt es KI-Systemen, aus historischen Daten und neuen Bedrohungsindikatoren zu lernen und ihre Erkennungsalgorithmen stetig zu verbessern.

Ein entscheidender Faktor ist hierbei die Nutzung von sogenannten „Threat Intelligence Feeds“ – Datenbanken, die Bedrohungsinformationen in Echtzeit liefern. Diese Feeds versorgen die KI-Modelle mit aktuellen Informationen über neue Malware, Angriffstechniken und verdächtige Verhaltensmuster. Durch die kontinuierliche Integration solcher Daten können die Modelle an die sich ändernde Bedrohungslandschaft angepasst werden. Zudem ermöglichen fortschrittliche KI-Ansätze wie Deep Learning oder Generative KI, dass sich die Sicherheitslösungen nicht nur auf bekannte Muster stützen, sondern auch proaktiv unbekannte Bedrohungen erkennen, die bisher noch nicht dokumentiert wurden.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, KI-Systeme gegen sogenannte „Adversarial Attacks“ zu schützen, bei denen Angreifer versuchen, die KI selbst zu täuschen. Durch ständige Weiterentwicklung und Simulation solcher Angriffe können Sicherheitsplattformen auch gegenüber diesen Bedrohungen robuster gemacht werden.

Fazit

Die Integration von KI in die Cybersicherheitsinfrastruktur bedeutet nicht nur eine Verbesserung der Abwehr, sondern eine vollständige Neuausrichtung. Angesichts der wachsenden Komplexität von APTs wird der Bedarf an fortgeschrittenen Lösungen immer dringlicher. Mit KI können Unternehmen ihre wertvollsten Ressourcen besser schützen und so den kontinuierlichen Betrieb und die Sicherheit gewährleisten.