Lesen sie hier den Beitrag:

7 Beispiele, wie KI die Datensicherheit verbessert

Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen schnell und präzise analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen. Das ist auch im Security-Bereich sehr hilfreich. Forcepoint nennt sieben Beispiele, wie KI die Datensicherheit verbessert.

7 Beispiele, wie KI die Datensicherheit verbessert

Cyberkriminelle sind äußerst findig darin, ihre Angriffsstrategien und -tools immer wieder anzupassen, um an das Wertvollste zu gelangen, das Unternehmen besitzen: Daten. Traditionelle Sicherheitslösungen erreichen schnell ihre Grenzen, wenn es darum geht, die sich ständig wandelnden Bedrohungen zu erkennen und abzuwehren – zumal sich die zu schützenden Daten inzwischen nicht mehr nur innerhalb des Unternehmensnetzwerks, sondern auch in der Cloud und auf den Rechnern von remote tätigen Mitarbeitern befinden können. Mit KI steht jedoch eine vielseitige und leistungsfähige Technologie zur Verfügung, die den Schutz sensibler Daten effektiver macht. Hier sind einige Beispiele:

1. Datenklassifizierung

Unternehmen können nur Daten schützen, die sie auch kennen. Allerdings ist es in großen und verteilten Datenbeständen nahezu unmöglich, die schützenswerten Daten ohne technische Hilfsmittel zuverlässig aufzuspüren – ein Problem, das dadurch verschärft wird, dass Daten ständig neu generiert, bearbeitet, kopiert und über verschiedene Kanäle geteilt werden. Moderne Lösungen für Data Discovery scannen daher sämtliche Speicherorte und klassifizieren die Daten mit Hilfe von KI automatisch. Was schützenswert ist, wissen sie durch vorheriges Training, lernen anhand von unternehmensspezifischen Beispielen aber noch dazu und werden immer präziser.

2. Threat Detection

Da KI Muster und Anomalien in großen Datenmengen schnell und zuverlässig findet, ist sie ideal für die Erkennung von Bedrohungen geeignet. In Lösungen für Threat Detection integriert, kann sie den Netzwerkverkehr in Echtzeit überwachen und bei verdächtigen Aktivitäten umgehend das Sicherheitsteam benachrichtigen. Dabei ist sie nicht auf vordefinierte Bedrohungsmuster angewiesen, sondern lernt im Laufe der Zeit, was im Netzwerk des jeweiligen Unternehmens normal ist, und erkennt davon abweichende und möglicherweise gefährliche Aktivitäten. Zudem registriert die KI, wie die Sicherheitsexperten mit den gemeldeten Bedrohungen umgehen, um verdächtigen Netzwerkverkehr künftig noch besser bewerten zu können.

3. Security Information and Event Management (SIEM)

Eine KI-basierte Anomalie-Erkennung verbessert auch SIEM-Systeme deutlich. In diesen werden die Alarme von Sicherheitslösungen sowie die Logfiles von Netzwerkkomponenten und verschiedenen Anwendungen zusammengeführt. KI kann diese Daten aus unzähligen Quellen korrelieren und eine ganzheitliche Sicht bieten, die bei der Identifizierung komplexer Attacken hilft. Ein einziges Ereignis mag für sich genommen unverdächtig erscheinen, doch im Zusammenhang mit anderen Ereignissen durchaus auf eine Bedrohung hindeuten. SIEM-Systeme bewerten zudem deren Schweregrad, sodass das Sicherheitsteam priorisieren und kritische Bedrohungen als erstes bearbeiten kann.

4. Identity and Access Management (IAM)

Auch beim Zugriff auf Anwendungen und Systeme spielt KI eine immer wichtigere Rolle. Die smarten Algorithmen können das Benutzerverhalten analysieren und Risikoindikatoren entdecken, etwa unübliche Login-Zeiten, Zugriffe von ungewöhnlichen Orten oder auffällige Datenzugriffsmuster. In solchen Fällen ergreifen sie vordefinierte Maßnahmen und fragen beispielsweise einen weiteren Authentifizierungsfaktor ab, fordern eine Freigabe bei einem Vorgesetzten an oder sperren den Zugang.

5. Phishing-Schutz

Phishing ist eine immerwährende Bedrohung, und die betrügerischen Mails sind mittlerweile oft so gut gemacht, dass selbst erfahrene Nutzer sich schwertun, sie sofort zu erkennen – gerade in hektischen Arbeitsphasen. KI hilft, indem sie die Metadaten und mittels Natural Language Processing (NLP) auch die Sprache der Mails auswertet, um Anzeichen für Phishing zu entdecken, etwa gefälschte Absenderadressen, den Versand über verdächtige Mail-Server oder subtile Sprachanomalien.

6. Patch-Management

Das schnelle Einspielen von Sicherheitsupdates und Patches zählt zu den wichtigsten Aufgaben von Sicherheitsteams, aber auch zu den aufwändigsten. Das liegt vor allem an der wachsenden Anwendungsvielfalt in Unternehmen: Teilweise müssen Sicherheitsteams hunderte Anwendungen im Blick haben, deren Hersteller unregelmäßig sicherheitsrelevante Aktualisierungen veröffentlichen. Diese müssen sie finden, in Abhängigkeit vom Schweregrad der Schwachstellen und den betroffenen Systemen priorisieren, auf Kompatibilität testen und verteilen. KI kann viele dieser Schritte automatisieren und beispielsweise kritische Patches identifizieren, eigenständig auf Testsystemen installieren und, wenn keine Probleme auftreten, alles für den Roll-out vorbereiten.

7. Awareness-Trainings

KI ermöglicht personalisierte Lernerfahrungen, auch im Security-Bereich. Die Algorithmen können das Vorwissen von Mitarbeitern analysieren und passgenaue Lerninhalte zusammenstellen. Sie überwachen den Lernfortschritt und setzen Tests und Wiederholungen an, um das erworbene Wissen zu vertiefen. Bei Bedarf passen sie das Lernniveau und die Lerngeschwindigkeit an, damit die Schulungen nie langweilig oder überfordernd werden. Darüber hinaus lassen sich mit KI auch Bedrohungsszenarien simulieren, sodass normale Mitarbeiter, aber auch Sicherheitsexperten ihre Fähigkeiten unter realistischen Bedingungen – und ohne Risiko – anwenden und testen können.

Fazit

„Cyberkriminelle haben keine Scheu, KI für ihre Zwecke einzusetzen, also sollten Unternehmen das ebenfalls tun – sonst beschränken sie sich beim Schutz ihrer Daten nur selbst“, sagt Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint. „KI ist äußerst vielseitig, sodass sie Sicherheitsteams in vielen Bereichen entlasten kann, etwa bei der Klassifizierung von Daten oder der Erkennung und Abwehr von Bedrohungen. Da die Algorithmen kontinuierlich weiterentwickelt werden und stetig hinzulernen, liefern sie immer bessere Ergebnisse und heben die Datensicherheit auf ein ganz neues Level.“

Autor: Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint

weitere Beiträge zum Thema:

 

Der EAS-Insider – Ihr Navigator zu einem erfolgreichem Business!

So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

Aktuelle Beiträge zum Thema künstliche Intelligenz:

Unsere aktuellen Blog-Beiträge!

Das sind die aktuellen Beiträge zum Thema:

Aktuelle Beiträge zum Thema:
 

Datensicherheit

Datensicherheit bezeichnet den Schutz sensibler Informationen vor unautorisiertem Zugriff, Verlust oder Manipulation. Dies umfasst Maßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Authentifizierung und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen. Unternehmenssoftware muss robuste Sicherheitsprotokolle integrieren, um Daten sowohl während der Speicherung als auch bei der Übertragung zu schützen. Datensicherheit ist entscheidend, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, das Vertrauen von Kunden zu gewinnen und den Geschäftsbetrieb vor Cyberbedrohungen zu schützen. Sicherheitslücken können zu erheblichen finanziellen Verlusten und Reputationsschäden führen. Daher ist die Implementierung effektiver Datensicherheitsstrategien ein zentraler Bestandteil der IT-Infrastruktur in Unternehmen, um die Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
Transparenzhinweis für Pressemitteilung
7 Beispiele, wie KI die Datensicherheit verbessert

Unternehmen

Forcepoint

Forcepoint erleichtert die IT-Sicherheit von globalen Unternehmen und Regierungen. Die komplett Cloud-native All-in-One-Plattform von Forcepoint senkt die Hürden bei der Einführung von Zero-Trust-Konzepten und verhindert den Diebstahl oder Verlust von sensiblen Daten sowie geistigem Eigentum, egal von wo aus Mitarbeiter darauf zugreifen. Forcepoint mit Sitz in Austin, Texas, schafft abgesicherte, vertrauenswürdige Umgebungen für Unternehmen und deren Mitarbeiter in mehr als 150 Ländern.

Autor

Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint