Künstliche Intelligenz (KI) gehört zum wissenschaftlichen Bereich der Informatik, der sich mit dem automatisierten und autonomen Lernen und Lernverhalten von Maschinen und Systemen beschäftigt. Teilbereich der KI-Forschung ist das maschinelle Lernen (ML), welches eine Art Vorstufe der künstlichen Intelligenz ist.
Sicherheitskonzepte für die IT-Infrastruktur von Unternehmen sind selbstverständlich keine Neuheit. Denn seit der Einführung des Computers und der digitalen Daten- und Informationsverarbeitung müssen Systeme zur Datensicherheit und zum Datenschutz in Unternehmensstrukturen implementiert werden. Virenschutzsoftware, Firewalls und Virtual Private Networks (VPNs) ist den meisten Leuten ein Begriff – wie KI-basierte IT-Security funktioniert, darüber wissen die wenigsten Bescheid.
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Systeme künstlicher Intelligenz in der IT-Sicherheit
Geht es um die Sicherheit der Daten von Angestellten sowie der generellen Unternehmensdaten, sollten hochsensible und effektive Sicherheitssysteme genutzt werden. Hierfür zuständig sind in der Regel interne IT-Abteilungen, je nach Unternehmensgröße eigens angestellte Cybersicherheitsanalysten. Trotz der Zuhilfenahme von Tools ist die manuelle Kontrolle und Risikoeinordnung durch diese Spezialisten aktuell noch unabdingbar. KI-Lösungen erhalten aber nach und nach Einzug:
- Big Data-Analysis beschreibt eine grundlegende statistische Analyse des unternehmensbezogenen Datenverkehrs. Sicherheitsrisiken wie beispielsweise Viren und Trojaner werden durch die Analyse und den Abgleich mit bereits identifizierten Anomalien erkannt und zur endgültigen Einschätzung an die IT-Sicherheitsexperten weitergegeben. Die Big Data-Analysis ist zwar kein KI-System im eigentlichen Sinne, jedoch kann es als Vorstufe und Basis zur Datensammlung angesehen werden.
- Überwachtes maschinelles Lernen geht eine Stufe weiter, denn das System wird hier aktiv mit Daten und Informationen gefüttert, um Anomalien schneller zu erkennen und Sicherheitsvorfälle eigenständig zu kategorisieren. Einerseits lernt ein solches System sehr effektiv dazu und kann viele Entscheidungen selbst treffen – und das viel schneller als ein Mensch. Andererseits kann diese Form des maschinellen Lernens konkret für spezielle Anwendungsfälle genutzt werden, da der Mensch das System trainiert und auch weiterhin als Kontrollinstanz im Einsatz ist.
- Das autonome maschinelle Lernen ist dem überwachten maschinellen Lernen sehr ähnlich, wobei das Trainieren durch den Menschen entfällt und das System komplett eigenständig Algorithmen nutzt und weiterentwickelt, um Muster und Kategorien zu schaffen. Dieses Konzept kommt der Grundidee der künstlichen Intelligenz am nächsten, jedoch kann es Monate evtl. Jahre dauern, bis die Analysen und getroffenen Entscheidungen eines solchen Systems effektiv angewendet werden können. Vorteil ist jedoch, dass Datensätze und verschiedene Formen von Störungen und Anomalien durch das autonome maschinelle Lernen viel systematisierter und detailgenauer erkannt und kategorisiert werden.
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Noch ist die KI-Forschung nicht so weit, als dass IT-Sicherheitssysteme komplett autonom handeln könnten – darüber hinaus muss auch noch viel Aufklärungsarbeit geleistet werden, um das Vertrauen in selbstlernende und -handelnde Systeme zu vergrößern. Nichtsdestotrotz ist klar abzusehen, dass der künstlichen Intelligenz auch im Bereich der IT-Security die Zukunft gehören wird.
Mit dem richtigen Partner wachsen
Aktuell entscheidend ist das Erkennen der Potentiale, die sich durch KI-Lösungen ergeben. Denn wichtige Grundlagen für den erfolgreichen Weg durch die KI-Implementation in industrielle, administrative und somit auch sicherheitstechnische Prozesse können und sollten schon jetzt gelegt werden. Hierbei stehen professionelle Partner bereit, die fundiertes Wissen zu digitalen Lösungskonzepten haben – bestmöglicher Einstieg ist über ein ganzheitliches System zur Sicherheit, Zugriffs- und Zutrittskontrolle. Denn so werden elementare Daten und Informationen gesammelt und bewertet.
