Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitsweise verschiedener Branchen, und die Cybersicherheit bildet hier keine Ausnahme. Im Laufe der Jahre Cyber-Bedrohungen waren komplex und häufig und der Bedarf an fortschrittlichen, anpassbaren Sicherheitsmaßnahmen ist größer denn je. KI Und Maschinelles Lernen (ML) bieten leistungsstarke Instruments zur Verbesserung der Cybersicherheitsabwehr, bringen aber auch neue Herausforderungen und Risiken mit sich.
Dieser Artikel untersucht, wie KIll Auswirkungen auf die Cybersicherheit, wobei die Folgen für Safety Info and Occasion Administration (SIEM)-Systeme hervorgehoben werden.
Die größten Herausforderungen für die Cybersicherheit heute
Stellen Sie sich eine State of affairs vor, in der eine Organisation einem komplexen Cyberangriff mit mehreren Vektoren ausgesetzt ist und KI ichintegriert in die SIEM-Architekturkomponenten. Dies wird herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen helfen, die Bedrohung effektiv zu bekämpfen, da KI-drivDie Systeme können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, Bedrohungen identifizieren und nahezu augenblicklich Abwehrmaßnahmen einleiten.
Geografisch weit entfernte IT-Systeme
Moderne Organisationen sind oft über mehrere Regionen hinweg tätig, was die manuelle Verfolgung von Sicherheitsvorfällen komplex und ineffizient macht. Die Entfernung erschwert die Überwachung und Koordinierung der Cybersicherheitsbemühungen, da Infrastruktur- und Netzwerkkonfigurationen ein effektives Vorfallmanagement behindern können.
Manuelle Bedrohungssuche
Herkömmliche Methoden zur Bedrohungssuche sind zeit- und kostenintensiv, was häufig zu verzögerten Reaktionen und übersehenen Angriffen führt.
Reaktive Natur der Cybersicherheit
Viele Cybersicherheitsstrategien reagieren häufiger auf Vorfälle, nachdem diese aufgetreten sind. Vorhersagen und TaktikenKling CybeDiese Bedrohungen stellen für Sicherheitsexperten eine große Herausforderung dar.
Hacker-Umgehungstechniken
Cyberkriminelle machen weiterzügig entwickeltp neue Techniken, um der Entdeckung zu entgehen. Sie verbergen ihre Identität und ihren Standort mit Werkzeugen wie Virtuelle non-public Netzwerke (VPNs), Proxyserver und Tor-Browser.
KI und Cybersicherheit
Cybersicherheit ist einer der beliebtesten Anwendungsfälle von KI. Laut einem Bericht von Norton betragen die weltweiten Kosten für die Wiederherstellung nach einem typischen Datenleck 3,86 Millionen US-Greenback, und Unternehmen benötigen durchschnittlich 196 Tage für die Wiederherstellung. Investitionen in KI können diese Kosten und Wiederherstellungszeiten additionally reduzieren, indem sie die Bedrohungserkennung und -reaktion verbessern.
KI, maschinelles Lernen und Bedrohungsinformationen können AusweisMuster erkennen und zukünftige Bedrohungen vorhersagen. Darüber hinaus können KI und ML große Datenmengen analysierenT thLichtgeschwindigkeitum sicherzustellen, dass Organisationen Bedrohungen zulassen.
Bedrohungssuche
Traditionelle Sicherheitstechniken basieren stark aufN Signaturen oder Indikatoren für Kompromittierungen, um Bedrohungen zu identifizieren. Dieser Trick ist bei bekannten Bedrohungen oft nicht effektiv und kann nur bei etwa 90 % der Bedrohungen eine Bedrohungserkennung nachweisen. KI kann die Bedrohungssuche um 95 % verbessern, indem sie Verhaltensanalysen integriert und so die Erkennung bisher unbekannter Bedrohungen ermöglicht.
Um diese Arbeit effektiv zu machenelBenutzer sollten sowohl traditionelle als auch KI-Lösungstools wie Stellar Cyber kombinieren. Dies kann zu einer 100percentigen Erkennungsrate führen und die Wahrscheinlichkeit von Falschmeldungen verringern.
Schwachstellenmanagement
Die Anzahl der gemeldeten Schwachstellen iS nimmt rapide zu: Allein im Jahr 2019 wurden über 20.362 neue Schwachstellen gemeldet, was einem Anstieg von 17,8 % gegenüber 2018 entspricht. Herkömmliche Methoden des Schwachstellenmanagements warten oft, bis Schwachstellen ausgenutzt werden, bevor Maßnahmen ergriffen werden.
Mit KI- und maschinellen Lerntechniken wie Consumer and Occasion Behavioural Analytics (UEBA) können Unternehmen dieses Drawback lösen, indem sie Anomalien identifizieren, dieja deuten auf einen Zero-Day-Angriff hin. Dieser proaktive Ansatz hilft dabei, Unternehmen vor Bedrohungen zu schützen, noch bevor Schwachstellen offiziell gemeldet und gepatcht werden.
Daten Middle
KI kann kritische Rechenzentrumsprozesse wie Stromverbrauch, Kühlung und Bandbreitennutzung optimieren und überwachen. Seine kontinuierlichen Überwachungsfunktionen provumfassende Einblicke, wie sich die Effektivität und Sicherheit des Rechenzentrumsbetriebs verbessern lässt.
Darüber hinaus kann KI Benutzer darauf hinweisen, wann {Hardware}-Geräte repariert oder gewartet werden müssen. Diese Warnungen ermöglichen es Benutzern, die Kontrolle zu übernehmen, bevor die Geräte kaputt gehen. Zum Beispiel, Google meldete nach der Implementierung von KI in seinen Rechenzentren eine Senkung der Kühlkosten um 40 Prozent und eine Senkung des Stromverbrauchs um 15 Prozent. Diese Verbesserungen steigern nicht nur die Betriebseffizienz, sondern tragen auch zu einer sichereren und widerstandsfähigeren Infrastruktur bei.
Netzwerksicherheit
Traditionelle NetzwerkeecSicherheitsaufgaben sind zeitintensiv, wie das Erstellen von Sicherheitsrichtlinien und das Verstehen der Netzwerktopologie. Beide sind fehleranfällig. KI kann diese Prozesse vereinfachen, indem sie Netzwerkverkehrsmuster lernt und funktionale Gruppierungen von Workloads und Sicherheitsrichtlinien empfiehlt.
‚ Richtlinien‚SSicherheitsrichtlinien definieren, welche Netzwerkverbindungen legitim sind und welche einer weiteren Überprüfung auf potenziell böswillige Aktivitäten bedürfen. Diese Richtlinien sind für die Durchsetzung eines Zero-Belief-Modells unerlässlich. Aufgrund der großen Anzahl von Netzwerken ist das Erstellen und Aufrechterhalten dieser Richtlinien jedoch eine Herausforderung.
„Topographie“In vielen Organisationen gibt es keine einheitlichen Benennungskonventionen für Anwendungen und Workloads. Dies zwingt die Sicherheitsteams dazu, viel Zeit damit zu verbringen, herauszufinden, welche Workloads zu bestimmten Anwendungen gehören.
Nachteile und Einschränkungen beim Einsatz von KI für die Cybersicherheit
Obwohl KI viele Vorteile mit sich bringt, muss sie sich dennoch einschränken, um sich als gängiges Sicherheitstool durchzusetzen:
Ressourcenintensiv
Unternehmen müssen in Rechenleistung, Speicher und Daten investieren und KI-Systeme warten. Nicht alle OrganeizDie Organisationen verfügen nicht über die Ressourcen, um diese Anforderungen zu erfüllen, was die Einführung KI-basierter Cybersicherheitslösungen einschränken kann.
Datensatzanforderungen
KI-Modelle benötigen große, vielfältige Datensätze, um effektiv zu lernen.j. Sicherheitsteams müssen umfangreiche Daten zu Schadcodes, Malware und Anomalien sammeln. Nicht alle Organisationen könnenN Erwerben und Sichern dieser Datensätze, Darüber hinaus kann es zeitaufwändig und teuer sein.
Kontroverser Einsatz von KI
Cyberkriminelle können KI auch zur Verbesserung ihrer Angriffe nutzen. Sie versuchen, vorhandene KI-Instruments zu studieren und ausgefeiltere Malware und Taktiken zu entwickeln, um traditionelle Systeme oder sogar KI-gesteuerte Abwehrmaßnahmen zu umgehen.
Neuronales Fuzzing
Fuzzing ist ein Prozess, der beinhaltet Test-Software program mit großen Mengen zufälliger EingabedatenA um Schwachstellen zu identifizieren. Neural Fuzzing nutzt KI, um diesen Prozess zu beschleunigen, möglicherweise unichRing-Schwachstellen schneller erkennen. Angreifer können diese Technik jedoch auch nutzen, um Schwachstellen in Zielsystemen zu identifizieren und auszunutzen. Stellar Cyber ichsa-Lösungstool, mit dem herkömmlicher Systemsoftwarecode gesichert werden kann, sodass er nur schwer ausgenutzt werden kann.
Bekämpfung von KI-Cyberangriffen mit KI-gestützter Cybersicherheit
Härtung des Programs
KI-gestützte Codeanalyse-Instruments können Softwarecode scannen, um Fehler, unsichere Praktiken und potenzielle Schwachstellen zu identifizieren. Indem diese Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess erkannt werden, können Unternehmen Sicherheitsrisiken angehen. Seideshalb werden sie ausgebeutet.
Darüber hinaus können KI-gestützte Penetrationstests Cyberangriffe simulieren, Schwachstellen aufdecken und die Abwehr stärken.
Verbesserung der Bedrohungserkennung
KI-gesteuerte Anomalieerkennung, verhaltensbasierte Analysen und Benutzerverhaltensanalysen spielen eine wichtige Rolle bei der IdentifizierungG und die Eindämmung von Cyberbedrohungen. Diese Instruments vergleichen actual-Zeitdaten im Vergleich zu historischen Basislinien, um Unu zu erkennensoaktivität. Zum BeispielDeep Packet Inspection kann den Netzwerkverkehr auf granularer Ebene analysieren und Unternehmen dabei helfen,d antworten auf Eindringversuche wirksamer zu verhindern.
Schnellere Reaktion auf Vorfälle
KI kann die Reaktionsfähigkeit bei Vorfällen verbessern, indem sie den Schweregrad, die Auswirkungen und den Kontext von Sicherheitsvorfällen analysiert. Durch die Automatisierung der Analyse von Sicherheitsereignissen können Sicherheitsteams ihre Reaktionsbemühungen priorisieren und FFokus auf das mkritischste dreiats zuerst. KI kann einer Organisation auch dabei helfen, eine Bedrohung zu untersuchen, indem sie Telemetriedaten analysiert und Particulars zur Ursache liefert.
Abschluss
KI wird die Cybersicherheit verändern, indem sie Organisationen und Benutzern leistungsstarke Instruments zur Verbesserung der Bedrohungsabwehr bietet.undection, Reaktion und Sicherheitsmanagement. Der Aufstieg der KI in der Cybersicherheit ist jedoch ein zweischneidiges Schwert. Einerseitseind, es kann Muster und Anomalien weitaus effizienter identifizieren als herkömmliche Methoden. Auf der anderen Seite können Cyberkriminelle die Technologie ausnutzen, um raffinierterestikte Angriffe.
Die Put up Auswirkungen von KI auf die Cybersicherheit und die Folgen für SIEM erschien zuerst auf Datenfloq.