By Peter Baltazar, Technischer Redakteur bei MalwareFox

Der moderne technische Fortschritt verändert die Welt rasant. Vor zwanzig Jahren war das Internet nichts im Vergleich zu heute. Wie das Internet ist das nächste große Ding, das die Welt revolutionieren soll Artificial Intelligence (AI).

Wenn Sie Künstliche Intelligenz hören, denken Sie wahrscheinlich als Erstes an den intelligenten Roboter, der je nach Situation seine eigenen Entscheidungen treffen kann. Tatsächlich hat KI weitaus mehr Anwendungsmöglichkeiten als nur die Erschaffung eines Roboters. Obwohl Science-Fiction-Filme und der gruselige Facebook-KI-Vorfall Während in den Köpfen der Menschen ein negatives Bild von künstlicher Intelligenz entstanden ist, hat KI in Wirklichkeit viel mehr positive als negative Einsatzmöglichkeiten, allerdings nur, wenn sie juristisch eingesetzt wird.

Ein weiterer Begriff, der üblicherweise neben KI verwendet wird, ist Maschinelles Lernen (ML). Viele Menschen verwenden die Begriffe KI und ML synonym, was sachlich falsch ist, obwohl beide Begriffe eng miteinander verwandt sind. Während es sich bei KI um ein Konzept zum Entwurf eines intelligenten Systems handelt, das die menschliche Intelligenz nachbilden und eigene Entscheidungen treffen kann, handelt es sich bei ML eigentlich um eine Teilmenge der KI, die Maschinen dabei hilft, aus den Daten zu lernen, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern und zu erweitern.

KI und ML haben unzählige Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie der medizinischen Industrie, dem Finanzwesen, Gaming, Datensicherheit, sozialen Netzwerken und mehr. Einer der Bereiche, in denen sie schrittweise eingesetzt werden können, ist Internet-Sicherheit.

Lassen Sie uns wissen, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen können, die Cybersicherheit zu stärken.

Vor welchen Herausforderungen steht die Cybersicherheit?

 
 
Mit der Weiterentwicklung der Sicherheitstechnologie entwickeln Cyber-Angreifer neue Techniken, um die strengen Sicherheitsvorkehrungen des Unternehmens zu durchbrechen und ihre Systeme mit bösartigen Codes und Programmen anzugreifen. Die Bedrohungen wie Ransomware, Spyware, Social-Engineering-Angriffe, Trojaner usw. nehmen ständig zu und machen das Internet zu einem unheimlichen Ort für den allgemeinen Benutzer.

Die regelmäßigen Änderungen in der Methode von Cyberangriffen machen es für Cybersicherheitsexperten zu einer Herausforderung, damit umzugehen. Darüber hinaus wird die Lage durch die Zurückhaltung der Benutzer, ihre Geräte regelmäßig zu aktualisieren, noch verschärft. In jüngster Zeit hat die Entwicklung von KI und maschinellem Lernen auch Cyberkriminellen geholfen. Diese Technologien werden illegal eingesetzt, um Systemschwachstellen herauszufinden und schnell einen geeigneten Angriff zu planen. Durch maschinelles Lernen sind Cyber-Angreifer in der Lage, aus der Datenbank von Tausenden und Millionen das wertvolle Ziel zu finden.

Wie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen der Cybersicherheit zugute kommen?

 
 
Wenn es um Cybersicherheit geht, können KI und ML bei der Bewältigung moderner Bedrohungen von großem Nutzen sein. Viele Anbieter von Sicherheitsprogrammen nutzen diese modernen Technologien bereits in ihren Bedrohungserkennungs-Engines, um die Cybersicherheit automatisierter und risikofreier zu gestalten. In der Cybersicherheit gibt es viele Bereiche, in denen die Leistungsfähigkeit von KI und ML für mehr Effizienz genutzt werden kann. Das Grundprinzip der KI-Technologie ist die Gruppierung, Kategorisierung, Verarbeitung, Filterung und Verwaltung von Daten. Die Sicherheits-Apps wie Antivirus und Antimalware verwenden fast die gleiche Regel.

Hier ist, wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kann der Cybersicherheit zugute kommen:

1. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um den vorherigen Bedrohungsdatensatz zu analysieren und ein Muster zu entwickeln. Mithilfe dieses Musters kann das künstliche intelligente System die bevorstehenden Gefahren effizient erkennen und ihren Eintritt in das System blockieren.
2. Durch die Analyse des Musters früherer Sicherheitsverletzungen kann die KI dabei helfen, solche zukünftigen Bedrohungen zu stoppen. Sie können sich einen detaillierten Einblick in mögliche Probleme verschaffen und sich bereits im Vorfeld auf solche Ereignisse vorbereiten.
3. ML und KI können verwendet werden, um jeden möglichen Angriff vorherzusagen, indem eine prädiktive Analyse auf einem früheren Datensatz erstellt wird.
4. Mithilfe von ML und KI können Unternehmen einen schnellen und effizienten Mechanismus zum Schutz einflussreicher Daten erstellen, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen. Dies wird Cybersicherheitsexperten dabei helfen, unnötige Ausgaben für die Anschaffung moderner Hardware zu reduzieren.
5. KI und ML können auch zur genauen Erkennung von Systemschwachstellen eingesetzt werden, sodass Cyberangreifer diese nicht ausnutzen und zu ihrem Vorteil nutzen können.
6. KI kann Ihnen dabei helfen, Ihre Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern, indem sie Schwachstellen erkennt und so die Widerstandsfähigkeit gegen Cyber-Bedrohungen erhöht.
7. Das neueste Cyber-Bedrohungen wie Zero-Day-Angriffe, DDoS-Angriffe und andere ähnliche fortgeschrittene Angriffe können durch das herkömmliche Sicherheitsprogramm nicht verhindert werden. Dafür benötigen Sie moderne Sicherheitslösungen, sogenannte Next-Generation Antivirus (NGAV). NGAV ist ein Sicherheitsprogramm, das auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basiert und potenzielle Bedrohungen vorab erkennen und Benutzer darüber informieren kann.
8. Die meisten herkömmlichen und aktuellen Sicherheitsprogramme benötigen viel Zeit, um die Bedrohungen im System zu scannen und zu erkennen. Das moderne NGAV kann große Datenmengen schnell und effektiv scannen.

Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von ML und KI in der Cybersicherheit?

 
 
Einsatz künstlicher Intelligenz und Maschinelles lernen Technologien für die Cybersicherheit haben viele Vorteile, ihre Umsetzung ist jedoch eine Herausforderung, da sie eine gute Infrastruktur und Voraussetzungen erfordern. Im Folgenden sind einige Herausforderungen aufgeführt, mit denen Cybersicherheitsexperten beim Einsatz von ML und KI konfrontiert sind:

1. Um ein genaues Ergebnis anzuzeigen, erfordert die Kombination aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz eine große Menge an Daten aus der Vergangenheit. Je mehr desto besser. Das ML wird diese Daten einspeisen, analysieren und eine effiziente Lösung für aktuelle und zukünftige Probleme entwickeln. Die Sammlung solcher Daten ist eine große Herausforderung.
2. Maschinelles Lernen kann in der Anfangsphase zeitaufwändig sein. Dies könnten die Angreifer ausnutzen und die wesentlichen Informationen stehlen.
3. Die Organisationen müssen möglicherweise ihre aktuelle Infrastruktur ändern, um ML und KI in ihrem Arbeitssystem zu akkumulieren. Dies kann zu hohen Kosten führen, die sich viele kleine Organisationen möglicherweise nicht leisten können.
4. KI und ML befinden sich im Bereich der Cybersicherheit noch in den Kinderschuhen. Derzeit können Sie sich also bei kritischen Aspekten wie der Sicherheit nicht ausschließlich auf sie verlassen.

Summieren

 
 
Obwohl KI und ML heutzutage in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, ist nur die Spitze des Eisbergs berührt, und es gibt bei diesen Technologien noch viel zu erforschen. Im Bereich der Cybersicherheit sind solche fortschrittlichen Technologien ein Gebot der Stunde, da die Cyberkriminellen den Sicherheitsexperten immer einen Fuß voraus sind. Der Einsatz künstlicher Intelligenz würde hoffentlich dabei helfen, die Strategien von Eindringlingen vorherzusagen und die Angriffe zu reduzieren.

 
Bio: Peter Baltazar ist ein Technikbegeisterter, der sich für neue Technologietrends interessiert. Er arbeitet als Cybersicherheitsberater und Autor bei MalwareFox.com. Man kann ihn dabei beobachten, wie er eine MCU-Theorie ausarbeitet, wenn er nicht gerade Komplettlösungen für Anfänger im Computerbereich schreibt. Finden Sie ihn auf Quora und LinkedIn.

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