Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen treiben seit Jahrzehnten einige Cybersicherheitsfunktionen an. Anti-Virus-, Spam-Filter- und Phishing-Erkennungstools sind nur einige Beispiele.

Die jüngsten Fortschritte in der KI haben jedoch zu einem enormen Interesse an KI-gestützten Cybersicherheitsfunktionen geführt. Dies hat zu einer beispiellosen Menge an Produkteinführungen, Investitionen und Diskussionen rund um KI in der Cybersicherheit geführt.

Um zu verstehen, wiekI die Cybersicherheit bereits verändert hat und weiterhin verändern wird, erklären wir, wie KI in der Cybersicherheit verwendet wird, beginnend mit etablierten Anwendungsfällen sowie einigen der neuesten Entwicklungen.

Wie wird KI in der Cybersicherheit verwendet?

KI wird in der Cybersicherheit genutzt, um Aufgaben zu automatisieren, die hochgradig repetitiv, manuell intensiv und mühsam für Sicherheitsanalysten und andere Experten sind. Dies spart Zeit und Ressourcen, sodass sich Cybersicherheitsteams auf komplexere Sicherheitsaufgaben wie die Entwicklung von Richtlinien konzentrieren können.

Nehmen wir zum Beispiel die Endpunktsicherheit. Endpunktsicherheit bezieht sich auf Maßnahmen, die eine Organisation ergreift, um Geräte wie Desktops, Laptops und mobile Geräte vor Malware, Phishing-Angriffen und anderen Bedrohungen zu schützen. Um die Bemühungen menschlicher Experten und die von ihnen eingeführten Richtlinien zur Verwaltung der Endpunktsicherheit zu ergänzen, kann KI den Kontext, das Umfeld und das Verhalten, die mit bestimmten Endpunkten sowie Anlagetypen und Netzwerkdiensten verbunden sind, lernen. Anschließend kann sie basierend auf diesen Erkenntnissen den Zugriff auf autorisierte Geräte einschränken und den Zugriff für nicht autorisierte und nicht verwaltete Geräte vollständig verhindern.

Da KI auch andere Bereiche der Cybersicherheit verbessern kann, wird erwartet, dass es zu einer Explosion von KI-basierten Cybersicherheitsprodukten kommen wird. Im Jahr 2021 erreichte der globale Markt für KI-basierte Cybersicherheitsprodukte 14,9 Milliarden Dollar – es wird geschätzt, dass er bis 2030 133,8 Milliarden Dollar erreichen wird.

Bevor wir uns die Verwendung von KI in der Cybersicherheit genauer ansehen, werfen wir einen genaueren Blick auf die Vorteile.

Vorteile der KI in der Cybersicherheit

Die Cybersicherheit stellt einzigartige Herausforderungen dar, darunter eine sich ständig weiterentwickelnde Bedrohungslandschaft, eine große Angriffsfläche und ein erheblicher Fachkräftemangel.

Da KI massive Datenmengen analysieren, Muster erkennen kann, die Menschen möglicherweise übersehen, und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit anpassen und verbessern kann, hat sie erhebliche Vorteile, wenn sie auf die Cybersicherheit angewendet wird, darunter:

• Erhöhung der Effizienz von Cybersicherheitsanalysten
• Schnellere Identifizierung und Verhinderung von Cyberbedrohungen
• Effektivere Reaktion auf Cyberangriffe
• Reduzierung der Cybersicherheitskosten

Betrachten Sie allein die Auswirkungen von Sicherheits-KI und Automatisierung auf die durchschnittlichen Kosten von Datenschutzverletzungen und deren Lebenszyklus. Laut einer Umfrage von IBM berichten Organisationen, die Sicherheits-KI und Automatisierung umfassend einsetzen, von durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung in Höhe von 3,60 Millionen Dollar, was 1,76 Millionen Dollar weniger ist als die Kosten bei Organisationen, die keine Sicherheits-KI und -Automatisierung einsetzen. Dies entspricht einem Unterschied von 39,3 % bei den durchschnittlichen Verletzungskosten. Organisationen mit vollständig implementierter Sicherheits-KI und -Automatisierung konnten eine Datenschutzverletzung auch 108 Tage schneller erkennen und eindämmen als Unternehmen, die keine Sicherheits-KI und -Automatisierung eingesetzt haben.

Selbst Organisationen mit begrenzter Nutzung von Sicherheits-KI und Automatisierung meldeten durchschnittliche Kosten einer Datenpanne von 4,04 Millionen Dollar, was 1,32 Millionen Dollar weniger oder einen Unterschied von 28,1 % im Vergleich zur Nichtnutzung darstellt. Organisationen mit begrenzter Nutzung sahen auch eine signifikante Beschleunigung der Zeit zur Identifizierung und Eindämmung einer Panne, durchschnittlich 88 Tage schneller als Organisationen ohne Nutzung von Sicherheits-KI und Automatisierung.

Um den Einfluss von KI auf die Cybersicherheit besser zu verstehen, werfen wir einen Blick auf einige spezifische Beispiele, wie KI in der Cybersicherheit eingesetzt wird.

Beispiele für KI in der Cybersicherheit

Viele Organisationen nutzen bereits KI, um die Cybersicherheit handhabbarer, effizienter und effektiver zu gestalten. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Anwendungen von KI in der Cybersicherheit aufgeführt.

1. Bedrohungserkennung

Die Bedrohungserkennung ist eine der häufigsten Anwendungen von KI in der Cybersicherheit. KI kann Daten von Hunderten und sogar Tausenden von Kontrollpunkten sammeln, integrieren und analysieren, einschließlich Systemprotokollen, Netzwerkflüssen, Endpunktdaten, Cloud-API-Aufrufen und Benutzerverhalten. Zusätzlich zur Bereitstellung einer besseren Übersicht über Netzwerkkommunikationen, -verkehr und Endpunktgeräte kann KI Muster und anomales Verhalten erkennen, um Bedrohungen genauer in großem Maßstab zu identifizieren.

Beispielsweise analysierten und erkannten veraltete Sicherheitssysteme Malware nur anhand von Signaturen, während KI- und ML-basierte Systeme Software basierend auf ihren inhärenten Eigenschaften analysieren können, wie z. B. wenn sie darauf ausgelegt ist, viele Dateien auf einmal schnell zu verschlüsseln, und sie als Malware markieren. Durch die Erkennung von anormalem System- und Benutzerverhalten in Echtzeit können diese KI- und ML-basierten Systeme sowohl bekannte als auch unbekannte Malware daran hindern auszuführen, was es zu einer viel effektiveren Lösung als signaturbasierte Technologien macht.

2. Bedrohungsmanagement

Eine weitere wichtige Anwendung von KI in der Cybersicherheit ist das Bedrohungsmanagement.

Betrachten Sie, dass 59% der Organisationen mehr als 500 Cloud-Sicherheitswarnungen pro Tag und 38% mehr als 1.000 erhalten, laut einer Umfrage von Orca Security. 43% der IT-Entscheidungsträger in diesen Organisationen gaben an, dass mehr als 40% der Warnungen Fehlalarme und 49% der Warnungen von geringer Priorität sind. Trotz des Umstands, dass 56% der Befragten mehr als 20% ihres Tages damit verbringen, Warnungen zu überprüfen und zu entscheiden, welche zuerst behandelt werden sollen, gaben mehr als die Hälfte (55%) an, dass ihr Team in der Vergangenheit wichtige Warnungen aufgrund einer ineffektiven Priorisierung von Warnungen verpasst hat.

Dies führt zu einer Reihe von Problemen, einschließlich verpasster kritischer Warnungen, Zeitverschwendung durch die Verfolgung von Fehlalarmen und Alarmmüdigkeit, die zur Fluktuation von Mitarbeitern beiträgt.

Um diesen Problemen entgegenzuwirken, können Organisationen KI und andere fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen einsetzen, um die Bemühungen dieser menschlichen Experten zu ergänzen. KI kann riesige Datenmengen durchsuchen, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren und ungefährliche Aktivitäten herauszufiltern, um Fehlalarme in einem Ausmaß und Tempo zu reduzieren, das menschliche Verteidiger nicht erreichen können.

Durch die Reduzierung der Zeit, die zum Analysieren, Untersuchen und Priorisieren von Warnmeldungen erforderlich ist, kann das Sicherheitsteam mehr Zeit für die Behebung dieser Warnmeldungen aufwenden, was laut 46 % der Befragten der Orca Security-Umfrage durchschnittlich drei oder mehr Tage dauert.

3. Bedrohungsreaktion

KI wird auch effektiv eingesetzt, um bestimmte Aktionen zu automatisieren und die Reaktionszeit auf Vorfälle zu verkürzen. Beispielsweise kann KI eingesetzt werden, um die Reaktionsprozesse auf bestimmte Warnmeldungen zu automatisieren. Angenommen, ein bekanntes Schadsoftwaremuster taucht auf dem Gerät eines Endbenutzers auf. Dann kann die automatische Reaktion darin bestehen, die Netzwerkverbindung dieses Geräts sofort zu unterbrechen, um zu verhindern, dass sich die Infektion auf den Rest des Unternehmens ausbreitet.

KI-gesteuerte Automatisierungsfähigkeiten können nicht nur Bedrohungen nach Gerät, Nutzer oder Standort isolieren, sondern auch Benachrichtigungs- und Eskalationsmaßnahmen einleiten. Dies ermöglicht es Sicherheitsexperten, ihre Zeit mit der Untersuchung und Behebung des Vorfalls zu verbringen.

Neueste Entwicklungen in der Cybersicherheits-KI

Auf die Frage, was sie 2023 im Sicherheitsbereich mehr sehen möchten, war die Top-Antwort unter einer Gruppe von etwa 300 IT-Sicherheitsentscheidern KI. Viele Cybersicherheitsunternehmen reagieren bereits darauf, indem sie ihre KI-gestützten Fähigkeiten ausbauen.

Werfen wir einen Blick auf einige der neuesten Innovationen unten.

1. KI-gestützte Behebung

Fortgeschrittenere Anwendungen der KI helfen Sicherheitsteams, Bedrohungen schneller und einfacher zu beheben. Einige der heutigen KI-gestützten Tools können Sicherheitswarnungen verarbeiten und den Nutzern schrittweise Anweisungen zur Behebung basierend auf den Eingaben des Nutzers bieten, was zu effektiveren und maßgeschneiderten Behebungsempfehlungen führt.

Secureframe Comply AI macht genau das bei fehlgeschlagenen Cloud-Tests. Mit Hilfe von Infrastruktur als Code (IaC) generiert Comply AI für die Behebung automatisch Behebungsanleitungen, die auf die Umgebung der Nutzer zugeschnitten sind, sodass sie das zugrunde liegende Problem, das die fehlerhafte Konfiguration in ihrer Umgebung verursacht, leicht aktualisieren können. Dies ermöglicht es ihnen, fehlgeschlagene Kontrollen zu beheben, um Tests zu bestehen, Audit-Bereitschaft schneller zu erreichen und ihre allgemeine Sicherheits- und Compliance-Position zu verbessern.

2. Verbesserte Bedrohungsinformationen durch generative KI

Generative KI wird zunehmend in Cybersicherheitslösungen eingesetzt, um die Arbeit von Analysten zu transformieren. Anstatt sich auf komplexe Abfragesprachen, Operationen und Reverse Engineering zu verlassen, um große Datenmengen zu analysieren und Bedrohungen zu verstehen, können Analysten auf generative KI-Algorithmen zurückgreifen, die automatisch Code und Netzwerkverkehr auf Bedrohungen scannen und umfangreiche Einblicke bieten.

Googles Cloud Security AI Workbench ist ein prominentes Beispiel. Diese Suite von Cybersicherheitstools wird von einem spezialisierten KI-Sprachmodell namens Sec-PaLM angetrieben und hilft Analysten, Sicherheitsbedrohungen zu finden, zusammenzufassen und zu handeln. Nehmen Sie zum Beispiel VirusTotal Code Insight, das von Security AI Workbench betrieben wird. Code Insight erstellt Zusammenfassungen von Codeabschnitten in natürlicher Sprache, um Sicherheitsexperten bei der Analyse und Erklärung des Verhaltens bösartiger Skripte zu unterstützen. Dies kann ihre Fähigkeit verbessern, potenzielle Angriffe zu erkennen und zu mindern.

3. Automatisierung von Sicherheitsfragebögen durch generative KI

Sicherheitsfragebögen sind eine gängige Methode, um potenzielle Anbieter und andere Dritte zu bewerten, um festzustellen, ob ihre Cybersicherheitspraktiken interne und externe Anforderungen erfüllen. Obwohl sie für das Risikomanagement von Anbietern wichtig sind, können sie wertvolle Zeit in Anspruch nehmen. KI kann helfen, diesen Prozess zu beschleunigen, indem sie basierend auf zuvor beantworteten Fragebögen Antworten vorschlägt. Einige leistungsstärkere KI-Tools können sogar auf die Sicherheitsrichtlinien und -kontrollen einer Organisation zugreifen, um möglichst genaue Antworten vorzuschlagen.

Die Secureframe Questionnaire Automation beispielsweise verwendet generative KI, um Antworten vorzuschlagen, die aus den Richtlinien, Tests und Kontrollen einer Organisation sowie aus zuvor gespeicherten Antworten in ihrer Wissensdatenbank stammen, um die Genauigkeit und Zeitersparnis für die Benutzer weiter zu verbessern. Sie wird sogar Antworten umformulieren, indem sie den Kontext aus ihrer Wissensdatenbank verwendet. Durch den Einsatz von KI zur Automatisierung der Sammlung von Antworten auf Sicherheitsfragebögen aus verschiedenen Quellen und die intelligente Analyse und Umformulierung von Antworten stellt diese KI-Lösung sicher, dass die Antworten konsistent, genau und auf die spezifischen Anforderungen jeder Frage zugeschnitten sind, und hilft Organisationen, Hunderte von Stunden bei der Beantwortung mühsamer Sicherheitsfragebögen zu sparen.

4. Stärkere Passwortsicherheit mit LLMs

Laut neuer Forschung kann KI die meisten gängigen Passwörter sofort knacken. Eine Studie von Home Security Heroes bewies zum Beispiel, dass 51 % der gängigen Passwörter von KI in weniger als einer Minute geknackt werden können.

Auch wenn es beängstigend ist, diese Macht in den Händen von Hackern zu sehen, hat KI auch das Potenzial, die Passwortsicherheit in den richtigen Händen zu verbessern. Große Sprachmodelle (LLMs), die auf umfangreichen Passwort-Breaches wie PassGPT trainiert wurden, haben das Potenzial, die Komplexität generierter Passwörter sowie die Algorithmen zur Schätzung der Passwortstärke zu verbessern. Dies kann dazu beitragen, die Passworthygiene von Einzelpersonen und die Genauigkeit der aktuellen Stärke-Schätzer zu verbessern.

5. Dynamische Täuschungsfähigkeiten durch KI

Während böswillige Akteure versuchen werden, die Fähigkeiten von KI zu nutzen, um Täuschungstechniken wie Deepfakes zu fördern, kann KI auch verwendet werden, um Täuschungstechniken zu entwickeln, die Organisationen vor fortschrittlichen Bedrohungen schützen.

Täuschungstechnologieplattformen implementieren zunehmend KI, um Angreifer mit realistischen Schwachstellenprojektionen und effektiven Ködern und Lockmitteln zu täuschen. Die KI-gestützte ShadowPlex-Plattform von Acalvio beispielsweise ist darauf ausgelegt, dynamische, intelligente und hochgradig skalierbare Täuschungen im gesamten Netzwerk einer Organisation bereitzustellen.

6. Vereinfachte Lieferantenfragebögen mit KI

Lieferantenbewertungen sind ein wesentlicher Aspekt des Lieferantenrisikomanagements und helfen Organisationen dabei, die Sicherheitspraktiken, die Compliance und die Risiken potenzieller Lieferanten zu bewerten, bevor Geschäftsbeziehungen etabliert werden. Traditionell waren diese Bewertungen manuelle Prozesse, die einen erheblichen Teil der Zeit und Ressourcen einer Organisation in Anspruch nahmen. Da KI in der Lage ist, riesige Mengen an Daten viel schneller zu analysieren als Menschen, können KI-Tools Lieferantenbewertungen erheblich vereinfachen und beschleunigen.

Comply AI for VRM streamlinet beispielsweise den Sicherheitsbewertungsprozess. Secureframe-Kunden können nicht nur benutzerdefinierte oder vorlagenbasierte Fragebogenvorlagen direkt von der Secureframe-Plattform aus versenden und Lieferantenantworten automatisch auf der Plattform zur zentralen Verwaltung posten lassen – sie können auch Comply AI for VRM verwenden, um automatisch relevante Antworten aus gehosteten Lieferantendokumenten, wie SOC 2-Berichten, zu extrahieren. Dies spart den Lieferanten Zeit, da sie nicht jede einzelne Frage beantworten müssen, und erhöht die Effizienz und Genauigkeit der Sicherheitsüberprüfungen.

7. KI-unterstützte Entwicklung

Im Jahr 2023 veröffentlichte CISA eine Reihe von Prinzipien für die Entwicklung von sicherheitsorientierten Produkten. Das Ziel ist es, Verstöße zu reduzieren, die Cybersicherheit der Nation zu verbessern und die laufenden Wartungs- und Patchkosten der Entwickler zu senken. Es wird jedoch voraussichtlich die Entwicklungskosten erhöhen.

Deshalb beginnen Entwickler, sich auf KI-unterstützte Entwicklungstools zu verlassen, um diese Kosten zu senken und ihre Produktivität zu steigern, während sie sicherere Software entwickeln. GitHub Copilot ist ein relativ neues, aber vielversprechendes Beispiel. In einer Umfrage unter mehr als 2.000 Entwicklern schlossen Entwickler, die GitHub Copilot verwendeten, eine Aufgabe 55% schneller ab als die Entwickler, die es nicht nutzten.

8. KI-basiertes Patch-Management

Da Hacker weiterhin neue Techniken und Technologien verwenden, um Schwachstellen auszunutzen, können manuelle Ansätze zum Patch-Management nicht mithalten und hinterlassen ungeschützte Angriffsoberflächen, die anfällig für Datenverletzungen sind. Forschungen im Action1’s 2023 State of Vulnerability Remediation Report ergaben, dass 47% der Datenverletzungen auf nicht gepatchte Sicherheitslücken zurückzuführen sind und mehr als die Hälfte der Organisationen (56%) Sicherheitslücken manuell beheben.

KI-basierte Patch-Management-Systeme können dabei helfen, Schwachstellen zu identifizieren, zu priorisieren und sogar zu beheben, wobei wesentlich weniger manuelle Eingriffe erforderlich sind als bei herkömmlichen Systemen. Dies ermöglicht es Sicherheitsteams, das Risiko zu reduzieren, ohne ihre Arbeitsbelastung zu erhöhen.

Beispielsweise hat GitLab kürzlich ein neues Sicherheitsfeature veröffentlicht, das KI verwendet, um Entwicklern Schwachstellen zu erklären – mit Plänen, dies in Zukunft automatisch zu beheben.

9. Automatisierte Penetrationstest

Penetrationstests sind ein komplexer, mehrstufiger Prozess, der das Sammeln von Informationen über die Umgebung eines Unternehmens, die Identifizierung von Bedrohungen und Schwachstellen sowie die Ausnutzung dieser Schwachstellen umfasst, um Zugang zu Systemen oder Daten zu erlangen. KI kann diese Teile des Prozesses vereinfachen, indem sie schnell und effizient Netzwerke scannt und andere Daten sammelt und dann den besten Handlungsverlauf oder Ausnutzungspfad für den Pen-Tester bestimmt.

Obwohl ein relativ neuer Bereich der KI-Cybersicherheit, gibt es bereits eine Mischung aus Open-Source-Tools wie DeepExploit und proprietären Tools wie NodeZero, die eine schnellere, kostengünstigere und skalierbare Alternative zu traditionellen Penetrationstest-Dienstleistungen bieten. DeepExploit ist zum Beispiel ein vollständig automatisiertes Penetrationstest-Tool, das maschinelles Lernen verwendet, um mehrere Teile des Penetrationstest-Prozesses zu verbessern, einschließlich Informationsbeschaffung, Bedrohungsmodellierung, Schwachstellenanalyse und Ausnutzung. Es befindet sich jedoch noch im Betamodus.

10. KI-unterstützte Risikoanalysen

KI wird auch zum Automatisieren von Risikoanalysen verwendet, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit verbessert wird und Cybersicherheitsteams erheblich Zeit sparen. Diese Arten von KI-Tools können Risiken anhand bestehender Daten aus einer Risikobibliothek und anderen Datenquellen bewerten und analysieren und automatisch Risikoberichte erstellen.

Secureframe Comply AI für Risiko kann zum Beispiel detaillierte Einblicke in ein Risiko mit einem einzigen Klick liefern, indem es nur eine Risiko-Beschreibung und Unternehmensinformationen nutzt. Diese KI-gesteuerte Lösung kann die Wahrscheinlichkeit und den Einfluss eines Risikos vor einer Reaktion bestimmen, einen Behandlungsplan zur Reaktion auf das Risiko vorschlagen und die verbleibende Wahrscheinlichkeit und den Einfluss des Risikos nach der Behandlung definieren. Diese detaillierten Ausgaben von Comply AI für Risiko helfen Organisationen, das potenzielle Ausmaß eines Risikos und geeignete Minderungsmethoden besser zu verstehen, was ihr Risikobewusstsein und ihre Reaktion verbessert.

KI und Cyberkriminalität

Während KI auf viele Arten angewendet wird, um die Cybersicherheit zu verbessern, wird sie auch von Cyberkriminellen genutzt, um zunehmend ausgeklügelte Angriffe in beispielloser Geschwindigkeit zu starten.

Tatsächlich führen 85% der Sicherheitsexperten, die in den letzten 12 Monaten einen Anstieg von Cyberangriffen beobachtet haben, den Anstieg auf schlechte Akteure zurück, die generative KI nutzen.

Infolge von KI-gesteuerten Cyberangriffen und anderen Faktoren wird erwartet, dass Cyberkriminalität bis 2025 weltweit 10,5 Billionen Dollar kosten wird.

Im Folgenden sind nur einige Möglichkeiten aufgeführt, wie KI in der Cyberkriminalität eingesetzt wird:

• Social Engineers nutzen ChatGPT, um glaubwürdigere und legitim klingende Phishing-E-Mails zu erstellen.
• Social Engineers verwenden auch maschinelle Lernalgorithmen in Kombination mit Gesichtserkennungssoftware, um überzeugende Deepfakes zu erstellen.
• Böswillige Akteure nutzen KI, um mehr maschinengesteuerte Angriffe zu starten, z.B. Ransomware und andere automatisierte Angriffe, die sich sehr schnell verbreiten und/oder mutieren und praktisch unmöglich mit menschlichen Reaktionsmechanismen neutralisiert werden können.
• Hacker verwenden KI-unterstütztes Passwort-Raten und CAPTCHA-Knacken, um unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu erhalten.
• Bedrohungsakteure erstellen KI, die autonom Schwachstellen identifizieren, Angriffskampagnen planen und durchführen, Tarnung verwenden, um Abwehrmaßnahmen zu umgehen, und Daten von infizierten Systemen und Open-Source-Intelligenz sammeln und analysieren kann.

Organisationen, die KI und Automatisierung umfassend einsetzen, um ihre Cybersicherheitsfähigkeiten zu verbessern, sind am besten positioniert, um sich gegen den waffenfähigen Einsatz von KI durch Cyberkriminelle zu verteidigen. In einer Studie des Capgemini Research Institute geben 69% der Führungskräfte an, dass KI zu höherer Effizienz für Cybersicherheitsanalysten in der Organisation führt. 69% glauben auch, dass KI notwendig ist, um effektiv auf Cyberangriffe zu reagieren. Finden Sie weitere Statistiken über die positiven Auswirkungen von KI in der Cybersicherheit.

Wie wird die Cybersicherheits-KI verbessert?

Als Reaktion auf diese neuen Bedrohungen wird die Cybersicherheits-KI ständig verbessert, um mit den Cyberkriminellen Schritt zu halten und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit anzupassen.

Im Folgenden sind die wichtigsten Möglichkeiten aufgeführt, wie Cybersicherheits-KI verbessert wird:

1. Bessere Schulung für KI-Modelle

Dank erhöhter Rechenleistung und größerer Trainingsdatenmenge erhalten KI-Modelle eine bessere Schulung. Da diese Modelle größere Datenmengen verarbeiten, haben sie mehr Beispiele zum Lernen und können genauere und nuanciertere Schlussfolgerungen aus den gezeigten Beispielen ziehen.

Infolgedessen sind Cybersicherheits-KI-Tools besser in der Lage, Muster und Anomalien in großen Datensätzen zu identifizieren und aus früheren Vorfällen zu lernen. Dies ermöglicht ihnen, potenzielle Bedrohungen genauer vorherzusagen, neben anderen Anwendungsfällen in der Cybersicherheit.

2. Fortschritte in der Sprachverarbeitungstechnologie

Dank des Anstiegs von Datenressourcen und Rechenleistung hat die Sprachverarbeitungstechnologie in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. Diese Fortschritte, einschließlich verbesserter Fähigkeiten, aus komplexen und kontextsensitiven Daten zu lernen, werden Cybersicherheits-KI-Tools erheblich verbessern, die automatisch Schritt-für-Schritt-Anweisungen zur Schadensbehebung, Bedrohungsintelligenz und anderen Code oder Text generieren.

3. Integration von Bedrohungsinformationen

Cybersicherheits-KI-Systeme werden durch die Integration in Bedrohungsinformations-Feeds verbessert. Dies ermöglicht es ihnen, über die neuesten Bedrohungsinformationen auf dem Laufenden zu bleiben und ihre Abwehrmaßnahmen entsprechend anzupassen.

4. Deep Learning

Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, Deep Learning, ist ein neuronales Netzwerk mit drei oder mehr Schichten. Diese neuronalen Netzwerke simulieren das Verhalten des menschlichen Gehirns und versuchen, aus großen Datenmengen zu lernen und genauere Vorhersagen zu treffen als ein neuronales Netzwerk mit einer einzigen Schicht.

Dank seiner Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen, trägt die Deep-Learning-Technologie dazu bei, die Bedrohungssuche, -verwaltung und -reaktion genauer zu gestalten.

5. Mehr Ressourcen für die Entwicklung und Nutzung von KI

Da die Entwicklung und Nutzung von KI in der Cybersicherheit und anderen Branchen weiterhin rasant zunimmt, veröffentlichen Regierungen und andere maßgebliche Gremien wie NIST, CISA und OWASP Ressourcen, um Einzelpersonen und Unternehmen dabei zu helfen, die Risiken zu managen und gleichzeitig die Vorteile zu nutzen. Diese Ressourcen werden Entwicklern dabei helfen, bewährte Praktiken zur Verbesserung der KI in der Cybersicherheit und darüber hinaus bereitzustellen. Einige Beispiele umfassen:

• NIST AI Risk Management Framework 1.0
• CISA’s Roadmap for AI
• OWASP AI Security and Privacy Guide

Die Macht der KI in Ihrer Cybersicherheitsstrategie nutzen

KI wird zunehmend in der Cybersicherheit eingesetzt, um eine Reihe von Vorteilen zu erzielen, von der Verbesserung der Effizienz von Cybersicherheitsexperten bis hin zur schnelleren Identifizierung und Reaktion auf kritische Bedrohungen.

Secureframe hat sich verpflichtet, Sicherheit und Compliance mit KI zu vereinfachen. Die neuesten KI-Innovationen umfassen:

• Comply AI for Remediation bietet KI-unterstützte Leitlinien zur Schadensbehebung, um die Cloud-Schadensbehebung und die Zeit bis zur Compliance zu verkürzen.
• Comply AI for Risk automatisiert den Risikobewertungsprozess, um Ihnen Zeit zu sparen und die Kosten für die Aufrechterhaltung eines starken Risikomanagementprogramms zu senken.
• Comply AI for Policies nutzt generative KI, damit Sie Stunden beim Schreiben und Verfeinern von Richtlinien sparen können.
• Secureframe’s Fragebogen-Automatisierung nutzt KI, um Sicherheitsfragebögen und RFPs schnell mit mehr als 90% Genauigkeit zu beantworten.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Secureframe Automatisierung und KI nutzt, um Sicherheit und Compliance zu vereinfachen, vereinbaren Sie eine Demo.