Immer mehr Unternehmen digitalisieren ihre Prozesse, um die Betriebseffizienz zu steigern, Kosten zu senken und den Austausch mit Kunden und Geschäftspartnern zu beschleunigen. Eine Automatisierung der Unternehmensabläufe ohne durchdachtes Sicherheitskonzept kann allerdings ungewollte Folgen haben. Denn jede neue Schnittstelle im digitalen Netzwerk kann für Unternehmen ein zusätzliches Einfallstor für Schadcodes und Malware sein. Als Systemintegrator und Managed Service Provider mit umfassendem Knowhow rund um KI-Lösungen und ihre Anwendungen unterstützt Controlware Unternehmen bei der Erkennung und Bewältigung von Sicherheitsrisiken.
Deep Learning als Schlüssel für die Überlegenheit KI-basierter Cyber Defense
Mit Deep Learning (DL) erkennen intelligente Systeme selbst komplexe Muster und häufige Veränderungen in einer Modellstruktur. Im Gegensatz zum grundlegenden Machine Learning (ML), das die Basis für KI-Anwendungen bildet, hinterfragt das System dabei die eigenen Entscheidungen: Waren sie richtig, verstärkt dies die zu Grunde liegenden Muster, werden sie revidiert, verringert sich die Gewichtung. Dieser Lernprozess ist vergleichbar mit der Bildung neuronaler Netzwerke im menschlichen Gehirn. Durch die Fähigkeit eigene Entscheidungen zu reflektieren und entsprechende Verhaltensänderungen für die zukünftige Musteranalyse abzuleiten, erhöhen sich die Zuverlässigkeit und Präzision der KI. Zusätzlich ist KI in der Lage, Änderungen in Modellen automatisch nachzuvollziehen. Dies ist eine wichtige Funktion für zuverlässige Cyber Defense, da Viren und Schadprogramme häufig Mutationen unterworfen sind. Wichtigste Voraussetzung für ein erfolgreiches Deep Learning ist ein großer Datenbestand, aus dem sich Muster und Modelle ableiten lassen.
KI liefert wichtigen Mehrwert in vielen Bereichen
Schon heute hilft die KI dabei, Malware von harmloser Software zu unterscheiden. Wichtige Parameter bei der Software-Analyse sind unter anderem Zugriffe auf die Festplatte und externe Elemente, wie Kamera oder Tatstatur, die verbrauchte Prozessorleistung und Bandbreite sowie die Datenmenge, die die Anwendung über das Internet überträgt. Die Bedeutung der Malware-Überwachung ist parallel mit der Zunahme an Endgeräten wie Laptops, PCs, Tablets und Smartphones gestiegen. Sind diese Geräte Bestandteil eines Firmennetzwerkes, geht von jedem mit Malware befallenen Gerät ein potenzielles Risiko für die gesamte digitale Infrastruktur des Unternehmens aus.
Ähnlich verhält es sich bei Spamfilter-Anwendungen. Da Spam-Mails immer wiederkehrende Grundaufbauten aufweisen, lassen sie sich sowohl durch ML als auch DL gut identifizieren. DL-Systeme kennen mit der Zeit aber auch die Kommunikationsbeziehungen einzelner Nutzer und können Nachrichten damit kritischer bewerten und sie entsprechend sortieren und markieren.
Ein weiteres Anwendungsfeld von KI ist die Erkennung und Verhinderung von nicht autorisierten Zugriffen auf Netzwerkinfrastrukturen (Intrusion Prevention), seien sie extern oder intern. DL-Systeme unterstützen außerdem beim User Account Monitoring. Die KI-Algorithmen untersuchen das User-Verhalten und können so Anomalien erkennen – z.B. durch unterschiedliche Geo-Lokationen binnen kürzester Zeit, ungewöhnliche Arbeits- und Zugriffszeiten oder die Nutzung von Datenbeständen, die bisher nicht oder nur selten genutzt wurden.
Heute macht KI einen Unterschied, morgen ist sie unverzichtbar
KI-Lösungen liefern mittlerweile wertvolle Informationen für Cyber Defense Teams und können sich an neue Herausforderungen anpassen. Bei der Integration von KI in ein bestehendes Cyber Defense System sollte das Unternehmen wissen, was es genau wovor schützen will, um auf das ‚wie‘ eine Antwort finden zu können. Hier hilft es, sich zunächst auf einzelne Unternehmensbereiche oder Kommunikationskanäle zu fokussieren, da ein überdimensionierter Sicherheitsapparat interne Prozesse verlangsamen und die Wettbewerbsfähigkeit schwächen kann.