{"id":78502,"date":"2024-04-04T12:37:11","date_gmt":"2024-04-04T09:37:11","guid":{"rendered":"https:\/\/eleks.com\/?p=78502"},"modified":"2024-11-29T15:57:43","modified_gmt":"2024-11-29T12:57:43","slug":"einsatz-kuenstlicher-intelligenz-in-der-cybersicherheit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eleks.com\/de\/blog\/einsatz-kuenstlicher-intelligenz-in-der-cybersicherheit\/","title":{"rendered":"3 Gr\u00fcnde f\u00fcr den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit"},"content":{"rendered":"
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3 Gr\u00fcnde f\u00fcr den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit<\/h1>\r\n <\/div>\r\n
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\r\n \r\n Home <\/a>\r\n \r\n Artikel <\/a>\r\n \r\n Sicherheitsdienst\u00adleistungen <\/a>\r\n <\/div> \r\n \r\n \r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n<\/div><\/div><\/div><\/div>
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Herk\u00f6mmliche Cybersicherheitsma\u00dfnahmen<\/a> sind zwar nach wie vor unverzichtbar, doch muss die Cybersicherheit den b\u00f6sartigen Praktiken der Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus sein. Dies sind die drei Hauptgr\u00fcnde f\u00fcr den Einsatz von maschinellem Lernen und k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit.<\/div>\n

In einer zunehmend digitalisierten Welt werden Cyberangriffe immer h\u00e4ufiger und komplexer. Da immer mehr Unternehmen das Internet zu ihrem Vorteil nutzen, suchen Cyber-Kriminelle nach M\u00f6glichkeiten, Ihre Sicherheitsvorkehrungen zu durchbrechen. Im Jahr 2020 wird fast ein Viertel (23 %)<\/a> der Unternehmen weltweit sieben oder mehr Cyberangriffe erlebt haben, die sich in vielf\u00e4ltiger Weise negativ auf das Unternehmen auswirken.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div>

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Die h\u00e4ufigsten Folgen von Verst\u00f6\u00dfen gegen die Sicherheitsvorschriften und Angriffen<\/div>\r\n \"types

Quelle: Cyber Security Breaches Survey 2020<\/p>\n<\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div>

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Um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Cybersicherheit zu unterst\u00fctzen, haben wir einen Leitfaden erstellt, der aufzeigt, wie k\u00fcnstliche Intelligenz in der Cybersicherheit die Arbeitsweise und den Schutz von Unternehmen ver\u00e4ndert.<\/p>\n

KI bietet sofortige Einblicke, die es viel einfacher machen, Bedrohungspunkte miteinander zu verkn\u00fcpfen, Reaktionszeiten zu verk\u00fcrzen und die Sicherheit eines Unternehmens regelkonformer zu gestalten. Andererseits ist maschinelles Lernen ein Algorithmus, der in der Lage ist, Muster in neuen Daten zu erkennen, so dass die Maschine aus Erfahrungen lernen kann.<\/p>\n

Mithilfe von KI, maschinellem Lernen<\/a> und Cyber-Bedrohungsdaten k\u00f6nnen Unternehmen sicherer und schneller auf Bedrohungen reagieren. Hier sind die drei wichtigsten Gr\u00fcnde f\u00fcr den Einsatz von maschinellem Lernen und k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit.<\/p>\n

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1. Automatisierte Erkennung<\/h3>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz hat zu intelligenteren automatisierten Sicherheitsma\u00dfnahmen gef\u00fchrt, und mit Hilfe von maschinellem Lernen kann KI-Software Bedrohungen erkennen und potenzielle Risiken korrelieren, ohne dazu aufgefordert zu werden. Dieses Erkennungsniveau bedeutet, dass die monotone Erkennung von Bedrohungen nicht von einem Menschen geleitet wird, was weniger menschliche Fehler bedeutet (mehr dazu weiter unten).<\/p>\n

Durch maschinelles Lernen kann die KI aus Erfahrung lernen und sich anpassen; sie kann aus Mustern und Erfahrungen lernen und nicht aus Ursache und Wirkung. Durch maschinelles Lernen k\u00f6nnen sich Maschinen heute selbst beibringen. Wenn der KI-Algorithmus eine ungew\u00f6hnliche Aktivit\u00e4t oder ein ungew\u00f6hnliches Verhalten eines Nutzers feststellt, das \u00fcber ein Standardmuster hinausgeht, kann er solche Aktionen als verd\u00e4chtig einstufen und eine Authentifizierung verlangen oder den Nutzer sogar sperren. Das bedeutet, dass sie Mustererkennungsmodelle erstellen k\u00f6nnen, anstatt sich auf den Menschen zu verlassen, der sie erstellt.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist darauf trainiert, gro\u00dfe Datenmengen wie Blogs und Nachrichten zu konsumieren, was bedeutet, dass sie Bedrohungen der Cybersicherheit besser verstehen kann. K\u00fcnstliche Intelligenz im Bereich der Cybersicherheit nutzt dann logisches Denken, um Bedrohungen (seltsame Dateien, verd\u00e4chtige Adressen usw.) zu erkennen, bevor sie auf eine legitime Bedrohung reagiert.<\/p>\n

2. Cyber-Sicherheit ohne Fehler<\/h3>\n

Wie oft haben Sie Ihr Passwort vergessen? Verwenden Sie Notizen auf Ihrem Handy, um sich daran zu erinnern, oder verwenden Sie dasselbe Passwort f\u00fcr mehrere verschiedene Konten? Solche Methoden des Passwortschutzes sind nicht sicher und stellen ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Daher erweist sich die biometrische Verifizierung mit Hilfe von KI als sicherere Alternative zu Passw\u00f6rtern. Die Erkennungstechnologie Face ID von Apple zum Beispiel lernt kontinuierlich, nur Ihr Gesicht zu erkennen, und passt sich an Ver\u00e4nderungen Ihres Aussehens an, etwa wenn Sie Make-up tragen oder Ihre Gesichtsbehaarung w\u00e4chst.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen eine wichtige Rolle bei der Erkennung und Verhinderung von Phishing-Angriffen. 97 Prozent der Internetnutzer k\u00f6nnen durch eine raffinierte Phishing-E-Mail get\u00e4uscht werden, und ein durchschnittlicher Phishing-Angriff kann einen Schaden von rund 1,6 Millionen Dollar verursachen. Der Algorithmus aus k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen scannt aktive Phishing-Quellen und warnt Ihr System, damit es sich verteidigen kann. Der Algorithmus kann auch erkennen, ob die Website, auf die eine E-Mail verweist, gef\u00e4lscht ist, und verschiebt sie automatisch in den Spam-Ordner.<\/p>\n

Wie bereits erw\u00e4hnt, verringern KI und maschinelles Lernen das Risiko menschlicher Fehler. Menschen k\u00f6nnen bei monotonen Aufgaben erm\u00fcden und sich langweilen, KI nicht. Sicherheitsteams haben Schwierigkeiten, die gro\u00dfe Datenmenge zu bew\u00e4ltigen, die f\u00fcr eine Risikobewertung erforderlich ist, w\u00e4hrend KI schnell alle Bedrohungsfaktoren identifizieren kann. KI und menschliche Intelligenz m\u00fcssen jedoch zusammenarbeiten. Au\u00dferdem verf\u00fcgen menschliche Experten \u00fcber einen gesunden Menschenverstand, den Maschinen nicht haben, und sind dennoch besser darin, zu entscheiden, welche Ma\u00dfnahmen ergriffen werden m\u00fcssen.<\/p>\n

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3. Schnellere Reaktionszeiten<\/h3>\n

Bei der \u00fcberw\u00e4ltigenden Menge an Daten, die es zu durchsuchen gilt, ist es kein Wunder, dass Menschen l\u00e4nger brauchen, um Bedrohungen und Risiken zu erkennen. KI ist ein m\u00e4chtiges Werkzeug. Wie andere Werkzeuge unterst\u00fctzt sie die Arbeit des Menschen. KI verarbeitet gro\u00dfe Mengen unstrukturierter Informationen zu einem koh\u00e4renten Ganzen, was zu gr\u00f6\u00dferer Effizienz und besseren Erkenntnissen f\u00fchrt.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus bedeutet maschinelles Lernen, dass die KI Muster viel schneller lernen kann als der Mensch. Dadurch wird die Reaktionszeit verk\u00fcrzt und Bedrohungen k\u00f6nnen leichter und schneller gestoppt werden, bevor sie Probleme verursachen. IBM beispielsweise wendet KI und kognitive Technologien im Bereich der Cybersicherheit an, damit Unternehmen Bedrohungen schneller erkennen und effizienter darauf reagieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Watson for Cyber Security hat mehr als 2 Milliarden Dokumente in seinen Korpus aufgenommen und f\u00fcgt t\u00e4glich Tausende hinzu. Dadurch konnte die Zeit f\u00fcr die Analyse eines Vorfalls von Stunden auf Minuten verk\u00fcrzt werden, was die Schadensbegrenzung erheblich beschleunigt und die Auswirkungen auf das Unternehmen verringert.<\/p>\n

Einen Schritt voraus sein.<\/h2>\n

Es ist harte Arbeit, ein Unternehmen sicher zu halten, vor allem, wenn Cyberkriminalit\u00e4t selbst zu einem Gesch\u00e4ft wird und immer mehr professionelle Hackerorganisationen entstehen.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div>

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\"Heutzutage ist es viel einfacher anzugreifen als sich zu verteidigen. Wir Sicherheitsexperten sammeln Tonnen von Daten und gehen Tausenden von Warnungen nach\", sagt Iurii Garasym, Leiter der Unternehmenssicherheit bei ELEKS.\n
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\n\"Tatsache ist, dass wir nicht mehr Leute einstellen k\u00f6nnen, um all das zu erledigen. Die Alarmm\u00fcdigkeit ist heutzutage ein echtes Problem f\u00fcr die Sicherheitszentralen. Wenn man einer gro\u00dfen Anzahl von h\u00e4ufigen Alarmen ausgesetzt ist, wird man desensibilisiert. Desensibilisierung kann zu l\u00e4ngeren Reaktionszeiten oder zum \u00dcbersehen wichtiger Alarme f\u00fchren. Hier kommen k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ins Spiel.\"<\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div>
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Der Ansatz zum Schutz des Unternehmens und seiner Verm\u00f6genswerte muss komplex sein und Menschen, Prozesse und Technologie einbeziehen. Ich m\u00f6chte nur erw\u00e4hnen, dass Algorithmen, maschinelles Lernen und KI bereits auf unserer Seite sind, aber es dauert im Durchschnitt immer noch mehr als 100 Tage, bis eine Sicherheitsverletzung entdeckt wird. Das bedeutet, dass der Schwerpunkt noch nicht richtig gesetzt wurde.<\/p>\n

Der einfachste Weg, Ihr Unternehmen sicher zu machen, ist, einen Schritt voraus zu sein. Traditionelle Cybersicherheitsma\u00dfnahmen sind zwar nach wie vor notwendig und n\u00fctzlich, aber die Cyberkriminalit\u00e4t entwickelt sich weiter und wird in einem digitalisierten Klima immer h\u00e4ufiger auftreten.<\/p>\n

Wenden Sie sich an uns<\/a>, wenn Sie Rat und Hilfe ben\u00f6tigen. Unser Team<\/a> von Sicherheitsexperten kann die Sicherheit Ihres Unternehmens \u00fcberpr\u00fcfen und Dienstleistungen zur Verbesserung der Sicherheitsinfrastruktur Ihres Unternehmens anbieten.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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\r\n KI<\/a>\r\n <\/div>\r\n
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