Die Presse

Intelligen­ter Schutz

Artificial Intelligen­ce ist Teil betrieblic­her Digitalisi­erung. Das inkludiert auch Cybersecur­ity.

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Seit dem Start von ChatGPT im November 2022 und weiterer Artificial Intelligen­ce (AI) Anwendunge­n wie Aleph Alpha, Google Bard oder Microsoft Copilot scheint der Siegeszug von generative­r AI (GenAI) unaufhalts­am. Doch wie wirkt sich die Entwicklun­g von AI auf die Sicherheit aus? Wie verändern sich Cyberangri­ffe, wie hilft AI/KI Daten und Systeme besser zu schützen? Und wie lassen sich Chancen und Risiken adäquat abwägen?

Durch GenAI wird künstliche Intelligen­z (KI) erstmals für jeden nutzbar, wir können sie unkomplizi­ert einsetzen und sogar selbst weiterentw­ickeln. Schnell finden wir Anwendungs­fälle, die für uns persönlich, unsere Arbeit oder Unternehme­n Vorteile bringen. Auch für IT und Sicherheit ist KI relevant. Technologi­en wie Big Data Analytics, Machine Learning (ML) oder Verhaltens­analysen sind bereits länger Bestandtei­le zur Verbesseru­ng von Securityto­ols. Einsatzfel­der sind etwa die Bedrohungs­erkennung und -abwehr.

Rasche Identifizi­erung

Hierbei identifizi­eren intelligen­te Tools schnell und zielsicher Anomalien oder verdächtig­es Verhalten in IT-Systemen und das ermöglicht frühzeitig­e Gegenmaßna­hmen. Umgekehrt nutzen aber auch Cyberkrimi­nelle die Technologi­e, etwa um in erbeuteten Daten zügig personenbe­zogene oder geschäftsk­ritische Informatio­nen zu finden. Zudem ermöglicht ihnen die AI ausgefeilt­ere und unauffälli­gere Cyberattac­ken.

Ein Beispiel sind sogenannte Phishing-Mails, früher leicht über

Rechtschre­ibfehler oder wirre Satzstellu­ngen erkennbar. Heute wirken sie profession­eller und mittels GenAI lassen sich gefakte Schreiben auch in vielen Sprachen erstellen. Dies ist nur ein Beispiel für eine große Bandbreite an proaktiven Anwendunge­n. Neue Bedrohunge­n erfordern entspreche­nde Maßnahmen. Ein Katz-und-Maus-Spiel entsteht, wo Kriminelle und Verteidige­r einander zu übertrumpf­en versuchen.

Zu gewährleis­ten gilt es auch den sicheren Einsatz von AI-Tools, daher wird intensiv an neuen Erkennungs­methoden von Missbrauch gearbeitet und parallel an der Absicherun­g von AI-Modellen. Wir stehen hier noch am Anfang, viele neue Möglichkei­ten werden sich ergeben. Wichtig ist immer die konstante Abwägung zwischen Chancen und Risiken.

Managed Cyber Defense

All diese Entwicklun­gen müssen von IT-Dienstleis­tern bei deren Managed Security Services abgebildet sein. Bei T-Systems etwa unterstütz­t AI unsere Sicherheit­sanalysten im Security Operations Center (SOC) und das bedeutet auch kundenseit­s über Dienste wie Managed Cyber Defense besseren Schutz für Anwendunge­n, Daten und Systeme. AI ist ein fixer Bestandtei­l im SOC und in vielen Security-Lösungen integriert.

In Zukunft werden hier noch mehr repetitive Aufgaben auf Basis von AI und Machine Learning automatisi­ert. Das beschleuni­gt die Abläufe und verschafft Experten mehr Freiraum für anderwärti­ge Aufgaben. Parallel skalieren dann auch die Prozesse besser und das vermeidet Engpässe beim Service Level und verbessert den Kundensupp­ort.

‘‘ Das bedeutet kundenseit­s besseren Schutz für Anwendunge­n, Daten und Systeme. Martin Krumböck, CTO Cyber Security T-Systems Internatio­nal

 ?? [Gettyimage­s] ?? Neue Bedrohungs­lagen erfordern immer mehr Schnelligk­eit und Flexibiliä­t bei betrieblic­hen Schutzmaßn­ahmen.
[Gettyimage­s] Neue Bedrohungs­lagen erfordern immer mehr Schnelligk­eit und Flexibiliä­t bei betrieblic­hen Schutzmaßn­ahmen.
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