KI-Trends: Ein genauerer Blick auf die Rolle des maschinellen Lernens

Die derzeit angesagteste Technologie ist KI – genauer gesagt generative KI. Der Trend ist so populär, dass sich jeder Konferenz- und Webinar-Sprecher verpflichtet fühlt, irgendeine Form von KI zu erwähnen, unabhängig von seinem Fachgebiet.

Die Innovationen und Risiken, die KI mit sich bringt, sind gleichermaßen aufregend und beängstigend. Der starke Fokus auf diese Technologie überschattet jedoch eine wichtige Komponente der künstlichen Intelligenz: maschinelles Lernen (ML).

Kurz gesagt: ML ist eine Untergruppe der KI, die auf Mustern, Vorhersagen und Optimierung basiert. Cybersicherheitstools nutzen ML, um mithilfe von Vorhersagen und Mustern Anomalien zu erkennen und potenzielle Bedrohungen aufzuspüren. Anstatt dass ein Mensch stundenlang Protokolle liest, kann ML dieselben Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen.

Wie KI gibt es auch ML schon seit langer Zeit. Der Grund, warum wir jetzt so viel über KI sprechen, ist, dass generative KI die Art und Weise, wie wir mit Technologie kommunizieren, grundlegend verändern wird. Aber auch ML verändert sich, und im Jahr 2024 werden wir es auf neue Art und Weise einsetzen.

Beim maschinellen Lernen dreht sich alles um Daten. ML-Algorithmen nutzen historische Daten, um Muster zu erkennen, von Softwarecodes bis hin zum Kaufverhalten von Kunden. Soziale Netzwerke verlassen sich auf ML-Algorithmen, um relevante Informationen ganz oben in Ihrem Feed zu halten. Selbstfahrende Autos verwenden ML-Algorithmen, um sich durch städtische Straßen und Verkehrsregeln zu bewegen. In der Cybersicherheit wird ML in Bereichen wie Verhaltensanalytik und dem Senden von Warnungen für ungewöhnliche Nutzung, Aufgabenautomatisierung und effizienterer Echtzeit-Bedrohungsjagd-Intelligenz eingesetzt.

Es gibt drei gängige Arten von ML, die derzeit verwendet werden. Überwachtes Lernen trainiert ML darin, eine spezifische Aufgabe auf Basis der präsentierten Daten zu erfüllen. Unbeaufsichtigtes Lernen basiert auf Beziehungen zwischen den Daten. Verstärkendes Lernen ist dem menschlichen Lernen am ähnlichsten. Dabei lernt das ML-Modell, Probleme durch Ausprobieren verschiedener Herangehensweisen zu lösen.

Mit dem Fortschritt der KI entwickelt sich auch ML weiter und eine der am meisten erwarteten Verbesserungen im Jahr 2024 wird No-Code-ML sein. No-Code-ML stützt sich stark auf Verhaltensdaten und einfaches Englisch, um Ergebnisse zu erhalten. Anstelle einer komplizierten Codierung können Analysten künftig eine Frage stellen oder einen Befehl erstellen, um einen Bericht zu erhalten. Einer der größten Vorteile von No-Code-ML ist, dass Unternehmen jeder Größe ML und KI in ihre Netzwerke implementieren können, ohne Datenanalysten und Ingenieure einzustellen. Der Nachteil ist, dass diese Art von ML-Technologie begrenzt ist und keine tiefgreifenden prädiktiven Analysen durchführen kann.

Es wird erwartet, dass sowohl unüberwachtes als auch Reinforcement ML im kommenden Jahr zunehmen werden, unter anderem aufgrund von No-Code-ML.

Mit der Weiterentwicklung von ML werden wir wahrscheinlich auch ein Wachstum bei anderen Technologien wie Augmented Reality und Quantencomputing erleben. „Modelle für maschinelles Lernen können 3D-Objekte für Apps und andere Anwendungen in der erweiterten Realität generieren“, schrieb Luís Fernando Torres. Darüber hinaus wird ML eine Rolle bei der Verbesserung der Gesichtserkennungstechnologie und der Interaktion mit generativer KI spielen.

Wie bereits erwähnt, bringt ML Ihrem gesamten Cybersicherheitsprogramm einen Vorteil, indem es ehemals mühsame manuelle Aufgaben automatisiert. Es kann Bedrohungen aufspüren, die sonst übersehen werden, und die Zahl der Fehlalarme verringern.

Aber wie bei jeder Technologie gibt es Sicherheitsrisiken. Bedrohungsakteure nutzen ML und KI, um Angriffe zu starten, indem sie die Daten vergiften oder irreführen, um das System zu täuschen und falsche Berichte zu liefern. Bedrohungsakteure nutzen dies, um Sicherheitssysteme zu umgehen und das Netzwerk zu kapern.

Über KI und ihre Rolle in der Sicherheit wollen heute alle sprechen, aber die Art und Weise, wie KI die Sicherheitssysteme Ihres Unternehmens verbessern kann, hängt vom maschinellen Lernen ab. Es ist an der Zeit, zu den Grundlagen zurückzukehren und zu erkennen, wie maschinelles Lernen in Ihr Sicherheitssystem passt und wie Sie maschinelles Lernen am besten trainieren, damit Ihre KI noch effektiver wird.