Sicherheitsteams an der Belastungsgrenze

Die rasant steigende Nutzung der Cloud, ein stetig wachsendes und dezentraleres IT-Ökosystem, enorme Mengen an Alerts und ein exorbitantes Datenwachstum haben dazu geführt, dass Security-Verantwortliche immer mehr zu tun haben. Gleichzeitig kämpfen sie mit stagnierenden Budgets, unterbesetzten Teams und veralteten Prozessen, die in einem sich schnell entwickelnden Umfeld nicht skalieren können.

Um diesen Komplexitäten und dem dadurch drastisch erhöhten Arbeitsaufwand gerecht zu werden, braucht es grundlegend neue Arbeitsansätze und Technologien. Vor allem passen veraltete Methoden der manuellen Erkennung und Analyse von Bedrohungen nicht mehr in eine Realität, die durch fortschrittliche Bedrohungen und sich schnell weiterentwickelnde KI-gestützte Malware gekennzeichnet ist.

Insbesondere KI- und Machine-Learning-Technologien sind ein Eckpfeiler für die Bewältigung dieser Herausforderungen. So können etwa fortgeschrittene KI-Funktionen wie Alarmtriage, Echtzeit-Bedrohungserkennung und adaptive Mikrosegmentierung große Mengen an Telemetriedaten analysieren und glaubwürdige Bedrohungen von falsch-positiven Meldungen sicher unterscheiden. Wenn Unternehmen in der Lage sind, KI zur Erledigung einiger dieser Routineaufgaben einzusetzen, können sie ihre Zeit und ihre Fähigkeiten für wichtigere Aufgaben einsetzen, die menschliches Verständnis und strategisches Denken erfordern, wie z. B. die proaktive Suche nach Bedrohungen, fortschrittliche forensische Analysen oder die Entwicklung von Sicherheitsarchitekturen.

Effizienzsteigerungen für Sicherheitsteams dank KI

KI kann die Effizienz von Sicherheitsteams erheblich verbessern, indem sie komplexe Aufgaben automatisiert, verwertbare Erkenntnisse liefert und die Reaktionszeiten im Sicherheitsbereich insgesamt optimiert. Hiervon profitieren vor allem folgende Bereiche:

• Threat Detection: KI-Algorithmen ersparen Sicherheitsteams erheblichen Zeitaufwand, indem sie Dateien und Codeschnipsel in Echtzeit vorverarbeiten, um Malware oder Schwachstellen zu erkennen. Dabei haben sich KI-Techniken insbesondere bei der Eliminierung von Zero-Day-Angriffen  als wirksam erwiesen, wodurch die Abhängigkeit von herkömmlichen, auf Signaturen basierenden Sicherheitsmaßnahmen drastisch reduziert wird.
• Erkennung von Anomalien: Durch die Erstellung einer Basislinie des normalen Netzwerk-, Benutzer- und Geräteverhaltens kann KI Abweichungen erkennen, die auf bösartige Aktivitäten hindeuten könnten, z. B. anormale Verkehrsmuster oder unerwartete Zugriffsversuche. Durch die kontinuierliche Bewertung des Nutzerverhaltens können die Systeme verdächtige Geräte und Konten in Echtzeit gemeldet oder automatisch isolieren, indem sie eine adaptive Mikrosegmentierung vornehmen.
• Prädiktive Analysen: KI kann historische Daten nutzen, um potenzielle künftige Angriffsvektoren vorherzusagen und zu identifizieren, so dass Sicherheitsteams proaktiv die Abwehrkräfte stärken können.
• Reaktion auf Vorfälle: Bei der Koordinierung von Reaktionsmaßnahmen kann KI verschiedene Maßnahmen zur Eindämmung und Abschwächung von Bedrohungen vorschlagen oder automatisieren, z. B. die Isolierung betroffener Systeme oder die Sperrung verdächtiger IP-Adressen.
• Automatisierte Forensik: KI-Systeme können automatisch den Kontext von Alarmen und Vorfällen erfassen und entsprechende Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, um den Untersuchungsprozess zu beschleunigen.
• Phishing-Erkennung: KI kann eingehende E-Mails auf Anzeichen von Phishing analysieren, z. B. verdächtige Anhänge oder Anomalien in den Kopfzeileninformationen, und so das Risiko erfolgreicher E-Mail-basierter Angriffe verringern.
• Verhaltensanalyse: Durch das Verständnis des Nutzerverhaltens kann KI potenzielle Insider-Bedrohungen oder kompromittierte Konten aufgrund von Aktionen, die vom üblichen Muster abweichen, identifizieren.
• Threat Intelligence: KI kann Bedrohungsdaten aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren und so Teams helfen, über die neuesten Bedrohungen informiert zu bleiben. So können sie sicherstellen, dass die Sicherheitsmaßnahmen immer auf dem aktuellen Stand sind.
• Schwachstellen-Management: KI kann Schwachstellen auf der Grundlage der potenziellen Auswirkungen und der aktuellen Bedrohungslage nach Prioritäten ordnen und Teams dabei unterstützen, die kritischsten Probleme zuerst anzugehen.
• Chatbots und virtuelle Assistenten: KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten können Teammitgliedern oder Mitarbeitenden sofortige Unterstützung bieten, indem sie Hinweise zu Sicherheitsprotokollen geben oder bei allgemeinen Sicherheitsfragen behilflich sind.
• Automatisierung von Routineaufgaben: Sich wiederholende Aufgaben wie Patch-Verwaltung, Konfigurationsaktualisierungen und Protokollüberwachung kann KI übernehmen, so dass sich die menschlichen Analysten auf strategischere Initiativen konzentrieren können.

Fit für KI: Welche Kompetenzen nun wichtig sind

Um die vielfältigen Vorteile von KI zu maximieren, bedarf es spezieller Fachkräfte, die KI-gesteuerte Sicherheitssysteme verwalten und interpretieren können. Anders als es Kritiker oft behaupten, wird „das menschliche Element“ durch künstliche Intelligenz also keineswegs abgeschafft, sondern letztlich sogar noch wichtiger.

Da Unternehmenssicherheit immer öfter von KI-Tools abhängt, müssen sich Fachleute, die früher ihre Tage damit verbracht haben, Protokolle durchzusehen und statische Sicherheitsregeln festzulegen, nun anpassen. Die Zukunft gehört denjenigen, die die Ergebnisse von KI-Algorithmen effizient interpretieren und komplexe KI-gesteuerte Systeme verwalten können. Daher ist das Verständnis der grundlegenden Konzepte von KI und maschinellem Lernen heute genauso wichtig wie die Kenntnis von Netzwerkprotokollen in allen Einzelheiten. Fähigkeiten im Datenmanagement, vor allem im Umgang mit und im Verständnis von großen Datensätzen, sind fortan unverzichtbar. Dieser Wandel geht über die traditionelle Aufteilung der IT-Rollen hinaus. Nicht nur die Sicherheitsanalysten müssen sich anpassen und weiterbilden, sondern auch CISOs und letztlich auch die Geschäftsführung, die ein differenzierteres Wissen und Verständnis für die sich wandelnde Risikolandschaft entwickeln müssen.

Ein gutes Beispiel ist hier etwa das Konzept der adaptiven Mikrosegmentierung, die durch KI ermöglicht wird und das Benutzerverhalten kontinuierlich bewertet und potenzielle Bedrohungen in Echtzeit isoliert. Im Gegensatz zu herkömmlichen, regelbasierten Sicherheitssystemen, die statisch sind und regelmäßige manuelle Aktualisierungen erfordern, passt dieses dynamische System die Sicherheitsprotokolle in Echtzeit an neu auftretende Bedrohungen an. Diese Dynamik zu verstehen und zu wissen, wie Sicherheitsrichtlinien entsprechend optimiert werden können, wird in Unternehmen zukünftig essenziell sein.

Die technologische Revolution der KI bietet Unternehmen leistungsstarke Werkzeuge zur Bekämpfung immer raffinierterer Cyberbedrohungen, aber sie erfordert auch eine Belegschaft, die mit neuen Fähigkeiten und Fachwissen ausgestattet ist, um die Vorteile der KI-Technologien voll auszuspielen. Unternehmen, die in die Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden investieren, um sich in dieser komplizierten Landschaft zurechtzufinden, werden die Herausforderungen der Cybersicherheit von morgen nicht nur überleben, sondern auch erfolgreich meistern.