Was ist KI-Sicherheit?

Die KI kann auf viele Arten von Unternehmen in Cybersicherheitspraktiken integriert werden. Die gängigsten KI-Sicherheitstools nutzen maschinelles Lernen und Deep Learning zur Analyse großer Datenmengen, darunter Verkehrstrends, App-Nutzung, Surfgewohnheiten und andere Daten zur Netzwerkaktivität.

Anhand dieser Analyse kann die KI Muster erkennen und eine Sicherheitsbasis erstellen. Jede Aktivität außerhalb dieses Basiswerts wird sofort als Anomalie und potenzielle Cyberbedrohung gekennzeichnet, sodass rasch Abhilfe geschaffen werden kann.

KI-Sicherheitstools nutzen außerdem häufig generative KI (Gen KI), die durch große Sprachmodelle (LLMs) populär gemacht wird, um Sicherheitsdaten in Klartextempfehlungen umzuwandeln und so die Entscheidungsfindung von Sicherheitsteams zu vereinfachen.

Untersuchungen zeigen, dass KI-Sicherheitstools die Erkennung von Bedrohungen und die Reaktion auf Vorfälle erheblich verbessern. Laut IBM Data Breach Kostenreport konnten Unternehmen mit umfassender Sicherheits-KI und Automatisierung Datenschutzverletzungen im Durchschnitt 108 Tage schneller erkennen und eindämmen als Unternehmen ohne KI-Tools.

Außerdem ergab der Bericht, dass Unternehmen, die KI-Sicherheit umfassend nutzen, im Durchschnitt 1,76 Millionen USD bei den Kosten für die Reaktion auf Datenschutzverletzungen einsparen. Das ist ein Unterschied von fast 40 % im Vergleich zu den durchschnittlichen Kosten einer Sicherheitsverletzung für Unternehmen, die keine KI einsetzen.

Aus diesen Gründen nehmen die Investitionen in KI-Sicherheit zu. Eine aktuelle Studie prognostiziert, dass der KI-Sicherheitsmarkt, der im Jahr 2023 auf 20,19 Milliarden USD geschätzt wurde, bis 2032 einen Wert von 141,64 Milliarden USD erreichen wird und jährlich um 24,2 Prozent wächst^.1

KI-Sicherheit bedeutet verschiedene Dinge in verschiedenen Kontexten. Während der Schwerpunkt dieser Seite auf dem Einsatz von KI zur Verbesserung der Cybersicherheit liegt, konzentrieren sich zwei weitere gängige Definitionen auf den Schutz von KI-Modellen und -Programmen vor böswilliger Nutzung oder unberechtigtem Zugriff.

In einer Definition konzentrieren sich Cybersicherheitsexperten darauf, wie Bedrohungsakteure KI nutzen, um ihre Cyberangriffe zu verbessern oder neue Angriffsflächen auszunutzen.

Zum Beispiel können LLMs Angreifern helfen, persönlichere und ausgefeiltere Phishing-Angriffe zu entwickeln. Da es sich um eine relativ neue Technologie handelt, bieten KI-Modelle Bedrohungsakteuren auch neue Möglichkeiten für Cyberangriffe, wie z. B. Angriffe auf die Lieferkette und gegnerische Angriffe (siehe „Mögliche Schwachstellen und Sicherheitsrisiken von KI“).

Eine andere Definition von KI-Sicherheit befasst sich mit der Sicherung von KI-Bereitstellungen. Eine aktuelle Studie des IBM Institute for Business Value ergab, dass nur 24 % der aktuellen Projekte für generative KI gesichert sind. Die Sicherung von KI-Projekten umfasst Praktiken zur Sicherung von KI-Daten, -Modellen und -Nutzung.

Red-Team-Übungen – bei denen sich ethische Hacker so verhalten, als wären sie reale Angreifer – zielen beispielsweise in der Regel auf KI-Systeme, maschinelle Lernmodelle und Datensätze ab, die KI- und ML-Anwendungen unterstützen.

Die Sicherung von KI-Bereitstellungen kann auch die Überwachung umfassen, um Fälle von Schatten-KI auszuschließen, d. h. die unautorisierte Verwendung von KI-Modellen und -Tools. All diese Praktiken unterstützen Unternehmen auch bei der Verwaltung von KI-Risiken und der Lösung von Compliance-Problemen zur Adresse.

Die heutige Cyberbedrohungslandschaft ist komplex. Die Umstellung auf Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen hat zu einer Ausbreitung des Datenverkehrs und erweiterten Angriffsflächen geführt, während Bedrohungsakteure weiterhin neue Wege finden, Schwachstellen auszunutzen. Gleichzeitig herrscht weiterhin ein Mangel an Cybersicherheitsfachleuten, allein in den USA gibt es über 700.000 offene Stellen.²

Das Ergebnis ist, dass Cyberangriffe heute häufiger und kostspieliger sind. Laut dem Data Breach Kostenreport beliefen sich die durchschnittlichen Kosten für die Behebung einer Datenschutzverletzung im Jahr 2023 weltweit auf 4,45 Millionen US-Dollar, was einem Anstieg von 15 % innerhalb von drei Jahren entspricht.

KI-Sicherheit kann eine Lösung bieten. Durch die Automatisierung der Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen erleichtert die KI die Verhinderung von Angriffen und die Erfassung von Bedrohungsakteuren in Echtzeit. KI-Tools können bei allem helfen, von der Verhinderung von Malware-Angriffen durch die Identifizierung und Isolierung von Schadsoftware bis hin zur Erkennung von Brute-Force-Angriffen durch das Erkennen und Blockieren wiederholter Anmeldeversuche.

Mit KI-Sicherheit können Unternehmen ihre Sicherheitsabläufe kontinuierlich überwachen und Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen, um sich an die sich entwickelnden Cyberbedrohungen anzupassen.

Nicht in die KI-Sicherheit zu investieren, kann teuer werden. Unternehmen ohne KI-Sicherheit müssen sich mit durchschnittlichen Kosten von 5,36 Millionen USD bei Datenschutzverletzungen konfrontiert sehen, was 18,6 % über den Durchschnittskosten aller Unternehmen liegt.

Selbst begrenzte Sicherheit kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen: Unternehmen mit begrenzter KI-Sicherheit meldeten durchschnittliche Kosten für Data Breach in Höhe von 4,04 Mio. US-Dollar – das sind 400.000 US-Dollar weniger als der Gesamtdurchschnitt und 28,1 % weniger als Unternehmen ohne KI-Sicherheit.

Trotz ihrer Vorteile stellt die KI eine Herausforderung für die Sicherheit dar, insbesondere in Bezug auf die Datensicherheit. KI-Modelle sind nur so zuverlässig wie ihre Trainingsdaten. Manipulationen oder verzerrte Daten können zu falsch positiven Ergebnissen oder ungenauen Antworten führen. So können beispielsweise verzerrte Trainingsdaten, die für Einstellungsentscheidungen verwendet werden, geschlechts- oder rassenbezogene Vorurteile verstärken, wobei KI-Modelle bestimmte demografische Gruppen bevorzugen und andere diskriminieren^.3

KI-Tools können Bedrohungsakteuren auch dabei helfen, Sicherheitslücken erfolgreicher auszunutzen. So nutzen Angreifer beispielsweise die KI, um die Erkennung von Systemschwachstellen zu automatisieren oder komplexe Phishing-Angriffe zu generieren.

Laut Reuters hat das Federal Bureau of Investigation (FBI) aufgrund von KI vermehrt Cyberangriffe festgestellt.⁴ Ein kürzlich veröffentlichter Bericht ergab auch, dass 75 % der leitenden Cybersicherheitsexperten mehr Cyberangriffe sehen, wobei 85 % den Anstieg auf generative KI nutzende, böswillige Akteure zurückführen.⁵

In Zukunft werden viele Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, Zeit und Ressourcen in sichere KI zu investieren, um die Vorteile künstlicher Intelligenz zu nutzen, ohne Kompromisse bei der KI-Ethik oder -Sicherheit einzugehen (siehe „Best Practices für die KI-Sicherheit“).

KI-Funktionen können erhebliche Vorteile bei der Verbesserung der Cybersicherheit bieten. Zu den bedeutendsten Vorteilen von KI-Sicherheit zählen:

• Verbesserte Erkennung von Bedrohungen: KI-Algorithmen können große Datenmengen in Echtzeit analysieren, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Erkennung potenzieller Cyberbedrohungen zu verbessern. KI-Tools identifizieren außerdem ausgeklügelte Angriffsvektoren, die bei herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen möglicherweise übersehen werden.

• Schnellere Reaktion auf Vorfälle: Die KI hilft dabei, die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um Sicherheitsvorfälle zu erkennen, zu untersuchen und darauf zu reagieren, sodass Unternehmen Bedrohungen schneller angehen und potenzielle Schäden reduzieren können.

• Größere betriebliche Effizienz: KI-Technologien können Routineaufgaben automatisieren, den Sicherheitsbetrieb rationalisieren und Kosten senken. Die Optimierung von Cybersicherheitsabläufen verhindert zudem menschliche Fehler und stellt Sicherheitsteams für strategischere Projekte frei.

• Ein proaktiver Ansatz für die Cybersicherheit: Die KI-Sicherheit ermöglicht es Unternehmen, einen proaktiveren Ansatz für die Cybersicherheit zu wählen, indem sie mithilfe historischer Daten zukünftige Cyberbedrohungen vorhersagt und Schwachstellen identifiziert.

• Neue Bedrohungen verstehen: KI-Sicherheit hilft Unternehmen, den Bedrohungsakteuren einen Schritt voraus zu sein. Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten können sich KI-Systeme an neue Bedrohungen anpassen und sicherstellen, dass die Cybersicherheitsmaßnahmen gegen neue Angriffsmethoden auf dem neuesten Stand bleiben.

• Verbessertes Nutzererlebnis: Die KI verbessert Sicherheitsmaßnahmen, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen. Zum Beispiel können KI-gestützte Authentifizierungsmethoden, wie biometrische Erkennung und Verhaltensanalyse, die Benutzerauthentifizierung reibungsloser und sicherer machen.

• Automatisierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die KI hilft dabei, die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften, den Datenschutz und die Berichterstattung zu automatisieren und so sicherzustellen, dass Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen konsequent einhalten.

• Fähigkeit zur Skalierung: KI-Cybersicherheitslösungen können skaliert werden, um große und komplexe IT-Umgebungen zu schützen. Man kann sie auch in bestehende Cybersicherheitstools und -Infrastrukturen integrieren, wie z.B. SIEM-Plattformen (Security Information and Event Management), um die Echtzeit-Bedrohungsintelligenz des Netzwerks und die automatischen Reaktionsmöglichkeiten zu verbessern.

Trotz der vielen Vorteile vergrößert die Einführung neuer KI-Tools die Angriffsfläche eines Unternehmens und bringt möglicherweise verschiedene Sicherheitsbedrohungen mit sich.

Zu den häufigsten Sicherheitsrisiken, die von der KI ausgehen, gehören:

KI-Systeme sind auf Datensätze angewiesen, die mitunter anfällig für Manipulationen, Verletzungen und andere Angriffe sind. Unternehmen können diese Risiken mindern, indem sie die Integrität,Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus schützen, von der Entwicklung über die Schulung bis zum Einsatz.

Bedrohungsakteure können KI-Modelle auf Diebstahl, Reverse Engineering oder unbefugte Manipulation abzielen. Angreifer könnten die Integrität eines Modells gefährden, indem sie die Architektur, die Gewichtungen oder die Parameter manipulieren – die Kernkomponenten, die das Verhalten und die Leistung eines KI-Modells bestimmen.

Bei böswilligen Angriffen werden Eingabedaten manipuliert, um KI-Systeme zu täuschen, was wiederum zu falschen Vorhersagen oder Klassifizierungen führt. Angreifer könnten unter anderem böswillige Beispiele generieren, die Schwachstellen in KI-Algorithmen ausnutzen, um die Entscheidungsfindung der KI-Modelle zu behindern oder Verzerrungen zu erzeugen.

In ähnlicher Weise verwenden Prompt-Injections böswillige Aufforderungen, um KI-Tools dazu zu bringen, schädliche Aktionen auszuführen, wie zum Beispiel Daten preiszugeben oder wichtige Dokumente zu löschen.

Wenn Sicherheitsteams Sicherheit und Ethik beim Einsatz von KI-Systemen nicht priorisieren, riskieren sie, Datenschutzverletzungen zu begehen und Vorurteile und Fehlalarme zu verschärfen. Nur mit ethischem Einsatz können Unternehmen Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht bei KI-Entscheidungen sicherstellen.

Die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen ist unerlässlich, um die rechtmäßige und ethische Nutzung von KI-Systemen zu gewährleisten. Unternehmen müssen Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dasCalifornia Consumer Privacy Act (CCPA) und den EU AI Act einhalten, um nicht zu riskieren, sensible Daten preiszugeben, und mit hohen rechtlichen Strafen zu rechnen.

Bei Angriffen zur Eingabemanipulation werden Eingabedaten verändert, um das Verhalten oder die Ergebnisse von KI-Systemen zu beeinflussen. Angreifer könnten Eingabedaten manipulieren, um nicht entdeckt zu werden, Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen oder Entscheidungsprozesse zu beeinflussen, was zu voreingenommenen oder ungenauen Ergebnissen führen kann.

Zum Beispiel können Bedrohungsakteure die Ausgaben eines KI-Systems bei Datenvergiftungsangriffen gefährden, indem sie das Modell absichtlich mit schlechten Trainingsdaten versorgen.

Angriffe auf die Lieferkette treten auf, wenn Akteure, von denen eine Sicherheitsbedrohung ausgeht, KI-Systeme auf der Ebene der Lieferkette ins Visier nehmen, einschließlich der Entwicklungs-, Bereitstellungs- oder Wartungsphase. Angreifer könnten beispielsweise Schwachstellen in Komponenten von Drittanbietern, Softwarebibliotheken oder Modulen, die bei der KI-Entwicklung verwendet werden, ausnutzen, was zu Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff führen kann.

KI-Modelle können im Laufe der Zeit abweichen oder verfallen, was zu einer Verschlechterung der Leistung oder Effektivität führt. Angreifer nutzen die Schwächen eines verfallenden oder abweichenden KI-Modells aus, um die Ergebnisse zu manipulieren. Unternehmen haben die Möglichkeit, KI-Modelle auf Veränderungen der Leistung, des Verhaltens oder der Genauigkeit zu überwachen, um ihre Zuverlässigkeit und Relevanz zu erhalten.

Die Anwendungen von KI im Bereich der Cybersicherheit sind vielfältig und entwickeln sich ständig weiter, da KI-Tools immer fortschrittlicher und zugänglicher werden.

Zu den häufigsten Anwendungsfällen von KI-Sicherheit gehören heute:

Der Datenschutz betrifft den Schutz sensibler Informationen vor Datenverlust und -beschädigung, um Daten zu schützen und sicherzustellen, dass sie verfügbar sind und regulatorische Anforderungen eingehalten werden.

KI-Tools können Unternehmen dabei helfen, den Datenschutz zu verbessern, indem sie sensible Daten klassifizieren, Datenbewegungen überwachen und unbefugten Zugriff oder Exfiltration verhindern. Die KI kann auch Verschlüsselungs- und Tokenisierungsprozesse optimieren, um Daten im Ruhezustand und während der Übertragung zu schützen.

Darüber hinaus passt sich KI automatisch an die Bedrohungslandschaft an und überwacht sie kontinuierlich rund um die Uhr auf Bedrohungen, sodass Unternehmen neuen Cyberbedrohungen immer einen Schritt voraus sind.

Endpoint Security umfasst den Schutz von Endgeräten wie Computern, Servern und mobilen Geräten vor Cybersicherheitsbedrohungen.

Die KI kann bestehende Endpoint Detection and Response (EDR)-Lösungen verbessern, indem sie Endgeräte kontinuierlich auf verdächtiges Verhalten und Anomalien überwacht, um Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu erkennen.

Algorithmen des maschinellen Lernens können auch dabei helfen, fortgeschrittene Endgeräte-Bedrohungen wie dateilose Malware und Zero-Day-Angriffe zu erkennen und zu entschärfen, bevor sie Schaden anrichten.

Die KI trägt zum Schutz sensibler Daten in Hybrid-Cloud-Umgebungen bei, indem sie Schattendaten automatisch identifiziert, den Datenzugriff auf Anomalien überwacht und Cybersicherheitsexperten auf Bedrohungen aufmerksam macht, sobald diese auftreten.

Bedrohungsjagd-Plattformen suchen proaktiv nach Anzeichen für bösartige Aktivitäten im Netzwerk eines Unternehmens.

Mit KI-Integrationen können diese Tools noch fortschrittlicher und effizienter werden, indem sie große Datensätze analysieren, Anzeichen von Eindringlingen identifizieren und eine schnellere Erkennung und Reaktion auf komplexe Bedrohungen ermöglichen.

Da Cyberangriffe und Identitätsdiebstahl immer häufiger auftreten, suchen Finanzinstitute nach Möglichkeiten, ihre Kunden und Vermögenswerte zu schützen.

Die KI hilft diesen Instituten durch die automatische Analyse von Transaktionsdaten auf Muster, die auf Betrug hindeuten. Darüber hinaus können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens in Echtzeit an neue und sich entwickelnde Bedrohungen anpassen, so dass die Banken ihre Fähigkeiten zur Betrugserkennung kontinuierlich verbessern und den Bedrohungsakteuren einen Schritt voraus sein können.

KI-Sicherheitstools sind oft am effektivsten, wenn sie in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur eines Unternehmens integriert werden.

Zum Beispiel ist Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) eine Softwarelösung, die viele Unternehmen verwenden, um Sicherheitsabläufe zu optimieren. Die KI kann in SOAR-Plattformen integriert werden, um Routineaufgaben und Workflows zu automatisieren. Diese Integration ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Vorfälle und entlastet Sicherheitsanalysten, damit diese sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.

Tools für Identity und Access Management (IAM) verwalten, wie Benutzer auf digitale Ressourcen zugreifen und was sie damit tun können. Ihr Ziel ist es, Hacker fernzuhalten und gleichzeitig sicherzustellen, dass jeder Benutzer genau die Berechtigungen hat, die er benötigt, und nicht mehr.

KI-gesteuerte IAM-Lösungen können diesen Prozess verbessern, indem sie detaillierte Zugriffskontrollen auf der Grundlage von Rollen, Verantwortlichkeiten und Verhalten bereitstellen und so zusätzlich sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer auf vertrauliche Daten zugreifen.

Die KI verbessert außerdem Authentifizierungsprozesse, indem sie mithilfe von maschinellem Lernen Benutzerverhaltensmuster analysiert und adaptive Authentifizierungsmaßnahmen ermöglicht, die sich je nach Risikostufe des einzelnen Benutzers ändern.

LLMs wie ChatGPT haben die Durchführung von Phishing-Angriffen einfacher gemacht und sind schwerer zu erkennen. Die KI hat sich jedoch auch als wichtiges Instrument zur Bekämpfung von Phishing herausgestellt.

Modelle für maschinelles Lernen können Unternehmen dabei helfen, E-Mails und andere Mitteilungen auf Anzeichen von Phishing zu analysieren, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und erfolgreiche Phishing-Versuche zu reduzieren. KI-gestützte E-Mail-Sicherheitslösungen liefern zudem Echtzeit-Bedrohungsdaten und automatische Antworten, um Phishing-Angriffe zu erkennen, sobald sie auftreten.

Beim Schwachstellenmanagement handelt es sich um die kontinuierliche Entdeckung, Priorisierung, Minderung und Behebung von Sicherheitslücken in der IT-Infrastruktur und Software eines Unternehmens.

Die KI kann herkömmliche Schwachstellen-Scanner verbessern, indem sie Sicherheitslücken automatisch nach potenziellen Auswirkungen und der Wahrscheinlichkeit einer Ausnutzung priorisiert. So können Unternehmen die wichtigsten Sicherheitsrisiken zuerst angehen.

KI kann auch das Patch-Management automatisieren, um die Gefährdung durch Cyberbedrohungen umgehend zu verringern.

Um die Sicherheitsrisiken und -vorteile von KI abzuwägen, entwickeln viele Unternehmen explizite KI-Sicherheitsstrategien, in denen beschrieben wird, wie die Beteiligten KI-Systeme entwickeln, implementieren und verwalten sollten.

Diese Strategien sind zwar von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich, aber einige der häufig verwendeten Best Practices umfassen: