Check Point Software Technologies GmbH
Fünf Einsatzmöglichkeiten von KI in der Cybersicherheit
KI-gestützte Lösungen in der Cybersicherheit ermöglichen eine proaktive Bedrohungsabwehr, schnellere Reaktionszeiten, weniger Fehlalarme, Ressourcenoptimierung und Kosteneffizienz, sie alle tragen zu einer agileren und robusteren Sicherheitsposition des Unternehmens bei. Im Folgenden werden diese fünf Einsatzmöglichkeiten erläutert.
Proaktive Prävention und Erkennung von Bedrohungen
Einer der Hauptvorteile von KI in der Cybersicherheit besteht darin, dass Unternehmen von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz im Umgang mit Bedrohungen übergehen können. In der Vergangenheit haben sich Sicherheitstools auf bekannte Signaturen oder Regeln verlassen. Dies hat jedoch dazu geführt, dass Unternehmen für unbekannte Bedrohungen anfällig sind. Um dieses Problem zu umgehen, kann KI auf Trends, Muster und Anomalien zurückgreifen und vorhandene Datenmengen nutzen, um neue, bisher unbekannte Angriffsarten zu identifizieren. Die Fähigkeiten der KI ermöglichen es Sicherheitsteams, Probleme zu entschärfen, bevor sie sich zu schädlichen Sicherheitsvorfällen ausweiten.
Reaktionszeiten verkürzen
Wenn es zu einem Sicherheitsvorfall kommt, ist der Faktor Zeit von entscheidender Bedeutung. KI-gestützte Cybersicherheitslösungen können die ersten Phasen der Reaktion auf einen Vorfall automatisieren: Identifizierung der Bedrohung, Bewertung der Auswirkungen und Eindämmung. In einigen Fällen kann KI kompromittierte Geräte automatisch vom Netzwerk isolieren. Dies wiederum verhindert die Verbreitung von Malware. Eine effiziente und automatische Isolierung von Geräten kann die finanziellen Auswirkungen eines Cyberangriffs auf ein Unternehmen minimieren.
Fehlalarme bei Cybersicherheit reduzieren
False Positives – gutartige Aktivitäten, die fälschlicherweise als bösartig erkannt und eingestuft werden – sind seit langem ein Ärgernis für Sicherheitsteams. Sie verschwenden Zeit und Ressourcen und verbergen möglicherweise echte Bedrohungen. Aus verschiedenen technischen Gründen ermöglichen KI-gestützte Tools für Cybersicherheit im Vergleich zu herkömmlichen Cybersicherheitstools eine viel genauere Unterscheidung zwischen verdächtigem und normalem Verhalten. Dadurch sinken die False-Positive-Raten. Wenn es weniger Fehlalarme gibt, können sich die Sicherheitsteams intensiver mit echten Bedrohungen befassen, was insgesamt zu einer besseren Cybersicherheitslage des Unternehmens beiträgt.
Optimierung des Personaleinsatzes
Angesichts des Mangels an IT-Fachkräften stehen Unternehmen unter Druck, ihre Humanressourcen zu optimieren. Fast 50 Prozent der von Check Point in einer Studie befragten Unternehmen erkennen das Potenzial von KI bei der Automatisierung repetitiver Aufgaben und der Optimierung der Ressourcenzuweisung. KI kann Log-Analysen und Korrelationen, Schwachstellenscans und -bewertungen, Patch-Management und die routinemäßige Suche nach Bedrohungen kompetent durchführen. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf komplexere und strategische Initiativen konzentrieren. Letztlich stellt dieser Ansatz – die Arbeitsteilung zwischen KI und Menschen – sicher, dass die Personalressourcen so eingesetzt werden, dass die Wirkung maximiert und die Ergebnisse in der Cybersicherheit optimiert werden.
Kosteneffizienz für Cybersicherheit
KI-gestützte Werkzeuge können den Bedarf an Einzellösungen verringern. Dies ist darauf zurückzuführen, dass viele KI-gestützte Plattformen für Cybersicherheit umfassende, integrierte Funktionen bieten. Eine solche Konsolidierung kann zu erheblichen Kosteneinsparungen bei Softwarelizenzen, Wartung und Interoperabilität führen. KI trägt auch zur Kosteneffizienz der Cybersicherheit bei, da sie die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen verringern kann. KI-gestützte Systeme sind in der Lage, Bedrohungen rasch zu erkennen und schnell zu reagieren, verringern sich das Schadenspotenzial und die voraussichtlichen Kosten von Sicherheitsverletzungen.
Fazit
Die erfolgreiche Implementierung von KI in Cybersicherheitslösungen erfordert eine durchdachte Integration und ein zentrales Management. Geeignete Governance-Mechanismen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll und effektiv eingesetzt wird.
