Es gibt ein verstärktes Interesse daran, wie Fortschritte in künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die Netzwerksicherheit negativ beeinflussen können. Letztes Jahr berichtete die Security Magazine, dass 75% der Sicherheitsfachleute in den letzten 12 Monaten einen Anstieg von Angriffen festgestellt haben, wobei 85% diesen Anstieg auf Cyberkriminelle zurückführten, die generative KI nutzten. Während Cyberkriminelle zweifellos KI und ML einsetzen, revolutionieren diese Technologien auch die Netzwerktechnik und führen zu verbesserten Netzwerken, die Bedrohungen in Echtzeit erkennen, verhindern und darauf reagieren können.
AI und ML-Technologien bieten eine überlegene Leistung bei der Erkennung und Abwehr von Bedrohungen im Vergleich zu traditionellen Netzwerksicherheitsmaßnahmen. Während traditionelle Netzwerksicherheitssysteme auf vordefinierten Regeln und Signaturen beruhen, um bekannte Bedrohungen zu erkennen, können AI und ML unbekannte und sich entwickelnde Bedrohungen viel schneller und gründlicher erkennen, indem sie Netzwerkverkehrs- und Anomalie-Muster, Benutzerverhalten und Logdateien analysieren. Diese Fähigkeit zur schnellen Verarbeitung verfügbarer Informationen ermöglicht schnellere Reaktionszeiten auf neue Angriffe und eine größere Flexibilität und Widerstandsfähigkeit gegenüber anspruchsvollen Angriffen.
MLs Deep Learning-Modelle sind entscheidend für die Analyse komplexer und hochdimensionaler Datensätze, die die Genauigkeit und Effizienz der Bedrohungserkennung verbessern. Diese Modelle identifizieren subtile Anomalien und komplexe Angriffsmuster, die traditionelle Sicherheitsmethoden möglicherweise übersehen. Zu den Vorteilen dieser verbesserten Erkennung von Cyberbedrohungsmustern gehören verbesserte Angriffsprävention, reduzierte menschliche Fehler und Systemautomatisierung, die die Reaktionszeit beschleunigt. Um langfristig von diesen Vorteilen zu profitieren, müssen Unternehmen gegen “Modell-Drift” vorgehen, der durch Veränderungen in den Daten oder in der Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabegrößen entsteht.
Die Wirksamkeit von AI-basierten Sicherheitsmaßnahmen hängt davon ab, dass Unternehmen fünf spezifische Herausforderungen erkennen und angehen, die typischerweise auftreten, wenn AI und ML in der Netzwerksicherheit eingesetzt werden: Datenqualität, Integrationsprobleme, Mangel an Fachkenntnissen, hohe Kosten und laufende Forschung. Unternehmen müssen sich durch kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung ihrer AI- und ML-Modelle sowie durch fundierte Schulungen ihres Personals bestmöglich auf die Nutzung dieser neuen Technologie vorbereiten. Es ist auch entscheidend, dass Unternehmen die zusätzlichen Bedenken im Zusammenhang mit der KI-Nutzung, wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Fairness, Arbeitsplatzverlust und Verantwortlichkeit, im Blick behalten und adäquat darauf reagieren.