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The Glory of Prevention. IT Security mit KI

Ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS) ist für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da es hilft, systematisch die Informationssicherheit zu planen, umzusetzen, zu überwachen und kontinuierlich zu verbessern. Es schützt vertrauliche Daten vor Bedrohungen, minimiert Risiken und stellt die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen sicher. Weiterhin können Compliance-Anforderungen von Kunden,Lieferanten und Geschäftspartnern an einem zentralen Ort gesammelt werden. Mittlerweile ist es für viele Unternehmen notwendig, mehrere Normen zu implementieren und eine Vielzahl an Compliance-Anforderungen umzusetzen. Exemplarisch sei hier die ISO 27001 genannt, der BSI Grundschutz und die Anforderungen aus NIS2.

Komplexität der Integration: Die Notwendigkeit, unterschiedliche Anforderungen und Kontrollen in ein einheitliches System zu integrieren, ist sehr komplex und zeitaufwendig. Viel manuelle Arbeit entsteht beim Abgleich der verschiedenen Normpunkte gegeneinander und beim Erstellen einer Gap-Analyse.

Konsistenz und Kompatibilität: Die Sicherstellung, dass alle Maßnahmen und Prozesse konsistent und kompatibel sind, um Doppelarbeit und Widersprüche in sich zu vermeiden, erfordert viel Zeit und weit- reichendes Fachwissen.

Dokumentation: Unterschiedliche Normen haben spezifische Anforderungen an die Dokumentation, was zu einem erhöhten Verwaltungsaufwand führt, um alle notwendigen Unterlagen aktuell und vollständig zu halten.

Eine Revolution namens KI

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden zunehmend zur Erkennung und Abwehr solcher Cyberbedrohungen eingesetzt. Diese Technologien können Anomalien und verdächtiges Verhalten in Echtzeit erkennen. Gleichzeitig nutzen auch Angreifer KI, um ihre Angriffe zu verfeinern und Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Während KI also erhebliche Vorteile für IT Security bietet, bietet sie auch Cyberkriminellen neue subversive Möglichkeiten. Hier einige Beispiele:

Deep Fakes nutzen KI, um täuschend echte Videos und Audio-Dateien zu erstellen. Diese Technologie kann für verschiedene bösartige Zwecke verwendet werden:

  • Desinformation: Deep Fakes können verwendet werden, um falsche Informationen zu verbreiten und das Vertrauen in öffentliche Institutionen zu untergraben.
  • Identitätsbetrug: Hacker könnten Deep Fakes nutzen, um die Identität von Schlüsselpersonen zu fälschen und so vertrauliche Informationen zu erlangen oder finanzielle Transaktionen zu initiieren.
  • Malware-Entwicklung: KI kann dazu beitragen, Malware zu entwickeln, die sich an bestehende Sicherheitslösungen anpasst und schwerer zu erkennen ist.
Dominique Wüst

Dominique Wüst

IT Security

So mindern wir mithilfe von KI diese Risiken

So, wie sich also Cyberkriminelle der KI bedienen können, um Angriffe vorzubereiten und durchzuführen, können auch wir uns der KI bedienen, um Angriffen vorzubeugen, Angriffe abzuwehren und Ursachen zu analysieren. Wir bei Micromata setzen bereits erfolgreich moderne KI-Technologien ein, um potenzielle Sicherheitsrisiken für uns und unsere Kunden zu minimieren.

Unsere Lösungen umfassen unter anderem:

Erkennung von Deep Fakes

Bild- und Audioanalyse: Durch die Analyse von Bild- und Audiodaten können Algorithmen Unstimmigkeiten und Anomalien erkennen, die auf eine Manipulation hinweisen. Die KI kann beispielsweise subtile Unregelmäßigkeiten in Mimik und Gestik erkennen, die für Deepfakes typisch sind – unnatürliches Blinzeln, asynchrone Mundbewegungen oder unpassende Kopfneigungen.

Erkennung von Phishing

  • Textanalyse: Die KI kann Sprachmuster, feine Grammatikfehler, ungewöhnliche Phrasierungen und andere sprachliche Unregelmäßigkeiten feststellen, die auf Phishing hinweisen.
  • Analyse von Links und Anhängen: Eingebettete Links und Anhänge können von der KI auf schädliche Inhalte, verdächtige Makros oder bösartige URLs überprüft werden. Sobald eine Auffälligkeit besteht, kann die KI den Nutzer alarmieren oder die E-Mail automatisch blockieren.
  • Metadaten-Analyse: Eine automatische Untersuchung von E-Mail-Headern auf verdächtige Informationen und eine Überprüfung der E-Mail-Historie durch die KI trägt ebenfalls dazu bei, den Grad der Sicherheit zu erhöhen.

Vom regelbasierten Ansatz …

In den letzten Jahren hat die IT-Sicherheitslandschaft einen signifikanten Wandel erlebt. Traditionelle, regelbasierte Ansätze zur Bedrohungserkennung und -abwehr weichen vermehrt statistischen und datengetriebenen Methoden. Dieser Wechsel wird maßgeblich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorangetrieben.

Traditionell fußen viele IT-Sicherheitslösungen bisher auf regelbasierten Ansätzen. Hierbei werden vordefinierte Regeln und Signaturen verwendet, um Bedrohungen zu identifizieren. Diese Methode hat jedoch ihre Grenzen:

  • Statische Regeln: Regeln müssen manuell erstellt und aktualisiert werden, was zeitaufwendig ist und nicht immer mit der Dynamik neuer Bedrohungen Schritt halten kann.
  • Fehlalarme: Regelbasierte Systeme neigen dazu, viele Fehlalarme zu generieren, da sie auf spezifische Muster zurückgreifen und keine Kontextinformationen berücksichtigen.

… zum statistischen Ansatz

Der statistische Ansatz nutzt künstliche Intelligenz, um Bedrohungen zu erkennen. Diese Methoden basieren auf der Analyse großer Datenmengen und der Identifikation von Anomalien und Mustern, die auf Sicherheitsprobleme hinweisen können:

  • Datenanalyse: KI-Modelle analysieren kontinuierlich Netzwerkverkehr, Benutzerverhalten und Systemaktivitäten, um ungewöhnliche Muster zu erkennen.
  • Adaptivität: Diese Modelle können sich an neue Bedrohungen anpassen, indem sie kontinuierlich lernen und ihre Methoden verfeinern.

Ein Paradigmenwechsel dank KI

Das bringt in der Praxis ganz entscheidende Fortschritte mit sich, die wir als echten Paradigmenwechsel bezeichnen können:

  • Automatisierung: KI kann viele der manuellen Aufgaben automatisieren, die mit regelbasierten Ansätzen verbunden sind, und so die Effizienz und Genauigkeit der Bedrohungserkennung verbessern. So können sich Sicherheitsexperten darauf konzentrieren, komplexere Aufgaben wahrzunehmen.
  • Proaktive Anomalieerkennung: Durch die Fähigkeit, aus historischen Daten zu lernen, ermöglicht uns KI eine proaktive Sicherheitsstrategie. KI-Modelle können normale Verhaltensmuster in Netzwerken und Systemen erkennen und Abweichungen, die auf potenzielle Sicherheitsvorfälle hinweisen, automatisch erkennen und sofort Alarm schlagen.
  • Selbstheilende Systeme: KI, insbesondere Deep Learning, kann extrem komplexe und subtile Muster in Daten erkennen, die konventionelle Systeme übersehen würden. Dies ermöglicht die Identifikation von hochentwickelten und bisher unbekannten Angriffsmethoden. Außerdem kann die KI Sicherheitslücken identifizieren und automatisch Patches oder Updates einspielen, um die Schwachstellen zu beheben.

Auch unsere Kunden sind mehr und mehr davon überzeugt, dass der Einsatz von KI ihre IT-Security weiterbringt. Ein großer Pluspunkt für sie: Unsere Vorgehensweise ist effizient und skalierbar. Gemeinsam mit unseren Auftraggebern evaluieren wir ihre individuellen Anforderungen und finden Wege, die KI je nach Wunsch und Bedarf mal schlank, mal umfänglich einzubinden.

Ziel ist immer ein Zugewinn an Qualität und Effizienz aller security-relevanten Maßnahmen. Gleichzeitig geben wir unser Know-how auch in der Tiefe weiter und erstellen Konzepte und Workflows für unsere Kunden, die dort unternehmensübergreifend eingesetzt werden.

Data Driven Logging: Die Zukunft selbstheilender Systeme

Logging spielt eine zentrale Rolle in der IT Security, da es die kontinuierliche Aufzeichnung und Überwachung von Aktivitäten in IT-Systemen ermöglicht. Durch die Erfassung von Logdaten können wir Anomalien und verdächtige Aktivitäten erkennen, was uns eine schnelle Reaktion auf potenzielle Sicherheitsvorfälle erlaubt. Im Falle eines Sicherheitsvorfalls bieten Logs wertvolle Informationen zur forensischen Analyse und helfen uns dabei, die Ursache und den Verlauf des Angriffs nachzuvollziehen.

Zudem sind detaillierte Logaufzeichnungen häufig eine gesetzliche und regulatorische Anforderung, um Compliance-Vorgaben zu erfüllen. Insgesamt trägt Logging also ex-post zur forensischen Systemüberwachung, Bedrohungserkennung und Einhaltung von Sicherheitsstandards bei.

Logging gestern: Ohne KI

Das manuelle Logging und die Analyse von Logs ohne den Einsatz von KI bringen erhebliche Herausforderungen mit sich:

  • Datenüberflutung: Die immense Menge an generierten Daten kann es schwierig machen, relevante Sicherheitsinformationen rechtzeitig zu identifizieren. Insbesondere im Log-Management werden Unmengen an Meldungen generiert, die analysiert und verfolgt werden müssen. In der schieren Flut von Datenpunkten steigt das Risiko, dass kritische Meldungen übersehen werden.
  • Komplexität der Bedrohungslandschaft: Cyberangriffe werden immer raffinierter und schwerer zu erkennen. Angreifer nutzen fortgeschrittene Technologien wie polymorphe Malware, Zero-Day-Exploits und reichern Social Engineering Attacken mit Deepfakes an, um traditionelle Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen.
  • Mangel an Fachkräften: Es gibt einen wachsenden Fachkräftemangel in der Cybersicherheit, der durch die zunehmende Komplexität der Bedrohungen noch verschärft wird. Es wird immer schwieriger, qualifizierte Mitarbeitende zu finden, die in der Lage sind, die neuen Bedrohungen zu erkennen und abzuwehren.

Logging heute: Mit KI

Die Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in die IT-Sicherheit bietet uns eine Vielzahl von Möglichkeiten, um diese Herausforderungen zu bewältigen und eine sicherere digitale Zukunft zu gestalten. Gemeinsam mit unseren Kunden evaluieren wir den Einsatz von KI unter anderem in diesen Bereichen:

  • Anomalieerkennung: Durch das Training von KI-Modellen auf historischen Daten können Anomalien in Echtzeit erkannt werden. Diese Anomalien können auf Schwachstellen hinweisen, die manuell nur schwer zu identifizieren wären. Die KI kann große Mengen an Datenverkehr auf bekannte Muster untersuchen und Indikatoren finden, die darauf hinweisen, dass ein System oder Netzwerk möglicherweise kompromittiert wurde. Darunter fallen unter anderem ungewöhnliche Netz- werkaktivitäten, verdächtige Dateien oder Hash-Werte, unautorisierte Zugriffsversuche und andere Anomalien.
  • Automatisierte Reaktionen: Sobald eine Bedrohung erkannt wird, kann das System eine automatisierte Risikoanalyse vornehmen. Darauf basierend kann automatisch nach Kritikalität gefiltert und priorisiert werden, die Sicherheitsexperten können sich auf die dahinterliegenden Arbeitsschritte konzentrieren.
  • Selbstheilung: Mit fortschrittlichen Algorithmen können Systeme selbstständig Schwachstellen beheben, indem sie Patches anwenden oder Konfigurationen anpassen. Sicherheitsupdates können automatisch installiert werden oder es können Konfigurationsänderungen vorgenommen werden, um neu entdeckte Schwachstellen zügig zu schließen.

Vom Pentesting ohne KI …

Momentan steht die Durchführung von Pentests ohne den Einsatz Künstlicher Intelligenz vor einigen Risiken und Herausforderungen, darunter:

  • Manueller Aufwand: Traditionelle Pentests erfordern einen erheblichen manuellen Aufwand, was zu längeren Durchlaufzeiten und höheren Kosten führen kann. Sicherheitsexperten müssen jeden Schritt des Tests manuell durchführen, was zeitaufwändig und ressourcenintensiv ist.
  • Skalierbarkeit: Die Durchführung manueller Pentests in großen, komplexen IT-Umgebungen ist schwierig zu skalieren. Ein einzelnes Team von Sicherheitsexpert:innen kann nur eine begrenzte Anzahl von Systemen und Netzwerken gleichzeitig testen, was die Abdeckung und Häufigkeit von Pentests einschränkt.
  • Reaktionszeit: Ohne die Unterstützung von KI können Sicherheitslücken möglicherweise nicht schnell genug erkannt und behoben werden. Dies erhöht das Risiko, dass Angreifende die Schwachstellen ausnutzen, bevor geeignete Maßnahmen ergriffen werden können.

… zum Pentesting mit KI

KI-getriebene Pentests bieten uns zahlreiche Vorteile, um die Effizienz und Genauigkeit von Sicherheitsüberprüfungen zu erhöhen. So gibt es gleich mehrere Standardaufgaben, die wir heute an die KI delegieren:

  • Schwachstellenscanning: KI kann Netzwerke und Systeme kontinuierlich auf Schwachstellen scannen und Berichte erstellen. Dies ermöglicht eine proaktive Überwachung und schnelle Identifizierung von Schwachstellen.
  • Exploit-Anwendung: KI kann bekannte Exploits automatisch anwenden, um auf Sicherheitslücken zu testen. Dies spart uns Zeit und Ressourcen, die ansonsten für manuelle Tests aufgewendet werden müssten.
  • Zero-Day-Erkennung: KI-Algorithmen können durch Analyse großer Datenmengen und Mustererkennung bisher unbekannte Schwachstellen (Zero-Day- Exploits) identifizieren, die traditionellen Methoden entgehen könnten.

Ein besonderer Vorteil ist außerdem, dass mit KI die Falsch-Positiv-Rate gegenüber automatisierten, regelbasierten Systemen reduziert werden kann. Darüber hinaus verzeichnen wir einen deutlichen Qualitätszuwachs durch den Einsatz der KI als Assistentin beim Pentesting. Selbst bei komplizierten Fragestellungen sind Sprachmodelle wie ChatGPT in der Lage, schnell und verständlich Hinweise auf Abweichungen oder mögliche Schwachstellen zu geben.

Ein intelligentes ISMS: Basis für alle Anforderungen

Ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS) ist für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da es hilft, systematisch die Informationssicherheit zu planen, umzusetzen, zu überwachen und kontinuierlich zu verbessern. Es schützt vertrauliche Daten vor Bedrohungen, minimiert Risiken und stellt die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen sicher. Weiterhin können Compliance-Anforderungen von Kunden,Lieferanten und Geschäftspartnern an einem zentralen Ort gesammelt werden. Mittlerweile ist es für viele Unternehmen notwendig, mehrere Normen zu implementieren und eine Vielzahl an Compliance-Anforderungen umzusetzen. Exemplarisch sei hier die ISO 27001 genannt, der BSI Grundschutz und die Anforderungen aus NIS2.

  • Komplexität der Integration: Die Notwendigkeit, unterschiedliche Anforderungen und Kontrollen in ein einheitliches System zu integrieren, ist sehr komplex und zeitaufwendig. Viel manuelle Arbeit entsteht beim Abgleich der verschiedenen Normpunkte gegeneinander und beim Erstellen einer Gap-Analyse.
  • Konsistenz und Kompatibilität: Die Sicherstellung, dass alle Maßnahmen und Prozesse konsistent und kompatibel sind, um Doppelarbeit und Widersprüche in sich zu vermeiden, erfordert viel Zeit und weit- reichendes Fachwissen.
  • Dokumentation: Unterschiedliche Normen haben spezifische Anforderungen an die Dokumentation, was zu einem erhöhten Verwaltungsaufwand führt, um alle notwendigen Unterlagen aktuell und vollständig zu halten.

… Jetzt noch intelligenter dank KI

Insbesondere bei den geschilderten Herausforderungen kann KI eine große Unterstützungsleistung bieten:

  • Abgleich verschiedener Anforderungen: KI kann Anforderungen aus verschiedenen Quellen gegen ein bereits bestehendes ISMS abgleichen und so dokumentieren, welche Anforderungen bereits erfüllt werden, welche Anforderungen neu hinzugekommen sind und wo es möglicherweise Widersprüche gibt. Die manuelle Fleißarbeit entfällt zu großen Teilen. Außerdem kann KI bei Neuerungen in den Normen einen automatisierten Abgleich vornehmen und eine Gap-Analyse erstellen.
  • Bereitstellung von Vorlagen: Insbesondere bei Themen, die im aktuellen ISMS noch nicht berücksichtigt werden, kann KI einen Vergleich mit branchenüblichen Formulierungen und Maßnahmen vornehmen und diese Inhalte als Vorschläge übernehmen. Die Notwendigkeit, Texte von Grund auf zu formulieren, entfällt. Es ist lediglich eine Prüfung vorzunehmen, ob die vorgeschlagenen Inhalte zum eigenen Unternehmen passen oder ob diese noch einmal umformuliert werden müssen.
  • Auditvorbereitung: KI kann in Form von trainierten Chatbots sowohl interne als auch externe Audits vorbereiten und die Fragen simulieren, die ein Auditor möglicherweise stellen wird. Auch hier kann KI eine Einschätzung geben, welchen Reifegrad das ISMS hat und an welchen Stellen sich eine Überarbeitung von Formulierungen oder Maßnahmen anbietet.

Cloud Defense

Mit der zunehmenden Verlagerung von Daten und Anwendungen in die Cloud ist Cloud-Sicherheit zu einem kritischen Aspekt der IT-Sicherheit geworden. Cloud Defence umfasst Strategien und Technologien, die darauf abzielen, Daten, Anwendungen und Dienste in der Cloud vor Bedrohungen zu schützen.

Herausforderungen der Cloud-Sicherheit

Die Sicherung von Cloud-Umgebungen bringt spezifische Herausforderungen mit sich:

  • Komplexität: Cloud-Umgebungen sind oft komplex und dynamisch, was die Verwaltung und Überwachung erschwert.
  • Gemeinsame Verantwortung: In der Cloud-Sicherheit teilen sich Cloud-Anbieter und Kunden die Verantwortung, was zu Verwirrung und Lücken in der Sicherheitsstrategie führen kann.
  • Zugriffsverwaltung: Die Verwaltung von Zugriffsrechten und Berechtigungen in einer Multi-Tenant-Umgebung ist komplex und erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung.

Einsatz von KI in der Cloud Defense

Ähnlich wie beim Data Driven Logging spielt KI bereits eine entscheidende Rolle bei der Sicherung unserer Cloud-Umgebungen:

  • Automatisierte Überwachung: KI kann kontinuierlich Cloud-Umgebungen überwachen und Anomalien oder Bedrohungen in Echtzeit erkennen.
  • Zugriffsverwaltung: KI kann helfen, Zugriffsrechte und Berechtigungen dynamisch zu verwalten und potenzielle Sicherheitsrisiken zu identifizieren.
  • Sicherheitsautomatisierung: KI kann Sicherheitsrichtlinien automatisch durchsetzen und Maßnahmen ergreifen, um Bedrohungen zu neutralisieren, bevor sie Schaden anrichten.

Schlussfolgerung

Der Paradigmenwechsel von einer klassische zu einer KI-getriebenen IT Security bietet erhebliche Vorteile, aber auch Herausforderungen. Während Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Effizienz und Genauigkeit der Bedrohungserkennung und -abwehr zu verbessern, bringt sie in den falschen Händen auch Risiken mit sich, insbesondere wenn sie von bösartigen Akteuren missbraucht wird.

Durch den gezielten Einsatz von KI zur Erkennung und Reduktion dieser Risiken sowie zur Unterstützung menschlicher Sicherheitsexpert:innen können wir jedoch eine noch sicherere digitale Zukunft gestalten.

Eine enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine wird hierbei entscheidend sein, um das volle Potenzial der KI in der IT-Sicherheit auszuschöpfen und gleichzeitig ihre Risiken zu minimieren. Sprechen Sie uns gern an!

Welche Rolle spielt eigentlich Open Source im Kontext von IT Security und KI? Jetzt hier lesen.