KI und Sicherheit: Es ist kompliziert, muss aber nicht sein | IoT Now Nachrichten und Berichte

KI erfreut sich wachsender Beliebtheit und dieser Trend wird sich nur fortsetzen. Dies wird unterstützt durch Gartner Daraus geht hervor, dass etwa 80 % der Unternehmen generative künstliche Intelligenz eingesetzt haben (GenAI) Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) oder Modelle bis 2026. KI ist jedoch ein weit gefasster und allgegenwärtiger Begriff und deckt in vielen Fällen eine Reihe von Technologien ab. Nichtsdestotrotz bietet KI Durchbrüche in der Fähigkeit, Logik anders zu verarbeiten, was die Aufmerksamkeit von Unternehmen und Verbrauchern gleichermaßen auf sich zieht, die heute mit verschiedenen Formen der KI experimentieren. Gleichzeitig erregt diese Technologie die gleiche Aufmerksamkeit von Bedrohungsakteuren, die erkennen, dass sie eine Schwachstelle in der Sicherheit eines Unternehmens darstellen könnte, gleichzeitig aber auch ein Tool sein könnte, das Unternehmen dabei hilft, diese Schwachstellen zu erkennen und zu beheben.

Sicherheitsherausforderungen der KI

Eine Möglichkeit für Unternehmen, KI zu nutzen, besteht darin, große Datensätze zu überprüfen, um Muster zu identifizieren und Daten entsprechend zu ordnen. Dies wird durch die Erstellung tabellarischer Datensätze erreicht, die typischerweise zeilenweise Daten enthalten. Während dies erhebliche Vorteile für Unternehmen mit sich bringt, von der Verbesserung der Effizienz bis hin zur Identifizierung von Mustern und Erkenntnissen, erhöht es auch die Sicherheitsrisiken, da diese Daten im Falle eines Verstoßes auf eine Weise sortiert werden, die für Bedrohungsakteure einfach zu nutzen ist.

Eine weitere Bedrohung entsteht durch den Einsatz von Large Language Model (LLM)-Technologien, die Sicherheitsbarrieren beseitigen, da Daten öffentlich zugänglich gemacht werden, damit jeder, der die Technologie nutzt, darauf stoßen und sie nutzen kann. Da es sich bei LLM praktisch um einen Bot handelt, der die Details nicht versteht, erzeugt er anhand der ihm vorliegenden Informationen die wahrscheinlichste Antwort basierend auf der Wahrscheinlichkeit. Daher hindern viele Unternehmen ihre Mitarbeiter daran, Unternehmensdaten in Tools wie ChatGPT einzugeben, um die Datensicherheit innerhalb der Unternehmensgrenzen zu gewährleisten.

Sicherheitsvorteile von KI

Während KI ein potenzielles Risiko für Unternehmen darstellen kann, könnte sie auch Teil der Lösung sein. Da KI Informationen anders verarbeitet als Menschen, kann sie Probleme anders betrachten und bahnbrechende Lösungen finden. Beispielsweise produziert KI bessere Algorithmen und kann mathematische Probleme lösen, mit denen Menschen seit vielen Jahren zu kämpfen haben. Wenn es um Informationssicherheit geht, sind Algorithmen daher König und KI, maschinelles Lernen (ML) oder eine ähnliche Cognitive-Computing-Technologie, könnte eine Möglichkeit finden, Daten zu sichern.

Dies ist ein echter Vorteil der KI, da sie nicht nur riesige Informationsmengen identifizieren und sortieren kann, sondern auch Muster erkennen kann, die es Unternehmen ermöglichen, Dinge zu sehen, die ihnen vorher nie aufgefallen sind. Dies bringt ein völlig neues Element in die Informationssicherheit. Während KI von Bedrohungsakteuren als Werkzeug genutzt wird, um ihre Effektivität beim Hacken von Systemen zu verbessern, wird sie auch von ethischen Hackern als Werkzeug eingesetzt, um herauszufinden, wie die Sicherheit verbessert werden kann, was für Unternehmen von großem Nutzen sein wird.

Die Herausforderung von Mitarbeitern und Sicherheit

Mitarbeiter, die die Vorteile von KI in ihrem Privatleben erkennen, nutzen Tools wie ChatGPT um ihre Fähigkeit zur Ausübung beruflicher Aufgaben zu verbessern. Gleichzeitig erhöhen diese Mitarbeiter die Komplexität der Datensicherheit. Unternehmen müssen sich darüber im Klaren sein, welche Informationen Mitarbeiter auf diesen Plattformen veröffentlichen und welche Bedrohungen damit verbunden sind.

Da diese Lösungen Vorteile für den Arbeitsplatz mit sich bringen, könnten Unternehmen erwägen, nicht sensible Daten in Systeme zu integrieren, um die Gefährdung interner Datensätze zu begrenzen und gleichzeitig die Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern. Unternehmen müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, dass sie nicht beides haben können und dass die Daten, die sie in solche Systeme eingeben, nicht privat bleiben. Aus diesem Grund müssen Unternehmen ihre Informationssicherheitsrichtlinien überprüfen und herausfinden, wie sie sensible Daten schützen und gleichzeitig sicherstellen können, dass Mitarbeiter Zugriff auf kritische Daten haben.

Keine sensiblen, aber nützlichen Daten

Unternehmen sind sich des Mehrwerts bewusst, den KI bieten und gleichzeitig einen Mehrwert bieten kann Sicherheitsrisiko in die Mischung. Um aus dieser Technologie Nutzen zu ziehen und gleichzeitig die Daten privat zu halten, suchen sie nach Möglichkeiten, anonymisierte Daten zu implementieren, beispielsweise durch Pseudonymisierung, die identifizierbare Informationen durch ein Pseudonym oder einen Wert ersetzt und keine direkte Identifizierung der Person ermöglicht.

Eine weitere Möglichkeit für Unternehmen, Daten zu schützen, ist die generative KI für synthetische Daten. Wenn ein Unternehmen beispielsweise über einen Kundendatensatz verfügt und diesen für Analysen und Erkenntnisse an Dritte weitergeben muss, richtet es ein synthetisches Datengenerierungsmodell auf den Datensatz. Dieses Modell erfährt alles über den Datensatz, identifiziert Muster aus den Informationen und erstellt dann einen Datensatz mit fiktiven Personen, die niemanden in den realen Daten darstellen, es dem Empfänger jedoch ermöglichen, den gesamten Datensatz zu analysieren und genaue Informationen zurückzugeben. Das bedeutet, dass Unternehmen gefälschte, aber genaue Informationen weitergeben können, ohne sensible oder private Daten preiszugeben. TSein Ansatz ermöglicht die Nutzung riesiger Informationsmengen durch maschinelle Lernmodelle für Analysen und in einigen Fällen zum Testen von Daten für die Entwicklung.

Da Unternehmen heute mehrere Datenschutzmethoden zur Verfügung stehen, können sie den Wert von KI-Technologien mit der Gewissheit nutzen, dass personenbezogene Daten sicher und geschützt bleiben. Dies ist für Unternehmen von Bedeutung, da sie die wahren Vorteile erleben, die Daten für die Verbesserung der Effizienz, der Entscheidungsfindung und des gesamten Kundenerlebnisses mit sich bringen.

Artikel von Clyde Williamson, Chef-Sicherheitsarchitekt, und Nathan Vega, Vizepräsident für Produktmarketing und Strategie bei Protegrity.

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• Quelle: https://www.iot-now.com/2024/01/19/141963-ai-and-security-it-is-complicated-but-doesnt-need-to-be/