Die KI-Transformation ist in vollem Gange. Was bedeutet das aus der Security-Perspektive? live casino online beantwortet die wichtigsten Fragen.
Definition: KI in der Cybersicherheit
Künstliche Intelligenz (KI) versetzt Computer und Maschinen in die Lage, menschliche F?higkeiten wie Lernen, Probleml?sung, Entscheidungsfindung, und Kreativit?t nachzuahmen. Ein Teilbereich ist das Maschinelle Lernen (ML): ?Es fokussiert auf die Entwicklung von Algorithmen, die dazulernen und sich eigenst?ndig verbessern k?nnen. Deep Learning, eine spezielle ML-Disziplin, versucht inspiriert durch die Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit künstlichen neuronalen Netzen gro?e Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen.
Nahezu alle Cybersicherheits-L?sungen nutzen heute in irgendeiner Form KI. Bei live casino online kommt die Technologie zum Beispiel seit vielen Jahren im Bereich der Angriffserkennung und Risikobewertung zum Einsatz. Auf praktischer Ebene kann man zwischen zwei Arten von KI-Modellen unterscheiden:
- Traditionelle, kategorisierende KI hat ihre St?rke in der Datenanalyse und Mustererkennung. Solche KI-Modelle werden in der Cybersicherheit überall dort eingesetzt, wo es um die Auswertung von Security-Informationen geht.
- Generative KI kann aus bestehenden Daten etwas Neues gestalten. In diese Kategorie fallen Large Language Models (LLMs) wie GPT. Solche KI-Modelle eignen sich in der Security zum Beispiel dafür, technische Informationen in natürliche Sprache und verst?ndliche Anweisungen zu übersetzen.
Warum ist KI in der Cybersicherheit unverzichtbar?
Cyberangriffe sind heute das gr??te Gesch?ftsrisiko. Gleichzeitig wird die Bedrohungslandschaft immer komplexer und unübersichtlicher. Im cyberkriminellen Untergrund hat sich eine Schattenwirtschaft etabliert, die arbeitsteilig aufgestellt ist und hochprofessionell agiert. Die meisten Hackergruppen verfolgen das Ziel, m?glichst einfach Geld zu verdienen. Durch Künstliche Intelligenz k?nnen sie ihre Effizienz jetzt noch steigern.
Durch die geopolitische Lage verschwimmen au?erdem die Grenzen zwischen finanziell und politisch motivierten Akteuren. Wir sehen zunehmend Cybercrime-Gruppierungen, die staatlich unterstützt werden, um Disruption bei politischen Gegnern zu verursachen. Solche Akteure verfügen über modernste Technologie, spezialisiertes Know-how und ausreichend Ressourcen, um fortschrittliche Angriffe durchzuführen.
Dem gegenüber stehen kleine IT- und Security-Teams oder Einzelpersonen, die mit einer wachsenden Zahl an Warnmeldungen und immer komplexeren, vielschichtigen Bedrohungen konfrontiert sind. Ohne KI-Unterstützung sind die Herausforderungen in der Cybersicherheit nicht mehr zu meistern.
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Wie unterstützt KI die Cybersicherheit?
Künstliche Intelligenz hilft Security-Teams dabei, Cyberangriffe schneller zu erkennen, Cyberrisiken besser zu managen und Security-Prozesse zu automatisieren. So k?nnen Unternehmen insgesamt die Effizienz und Qualit?t der Cybersicherheit steigern und Kosten reduzieren. Konkrete Use Cases sind zum Beispiel:
- Malware analysieren: KI kann in Sekundenschnelle riesige Datenmengen analysieren und Malware anhand von Verhaltensmustern und Wahrscheinlichkeitsberechnungen erkennen.
- Anomalien aufdecken: KI kann Aktivit?ten in der gesamten IT-Umgebung überwachen und feststellen, ob es zu verd?chtigem Verhalten kommt. Werden zum Beispiel ungew?hnlich gro?e Datenmengen heruntergeladen? Loggt sich ein Anwender von einem ungew?hnlichen Standort aus ein?
- Phishing erkennen: Maschinelles Lernen kombiniert mit Bildanalyse ist in der Lage, Phishing-Websites zu erkennen. Au?erdem kann KI den Schreibstil einer Person analysieren und so das Risiko für Business-E-Mail-Compromise (BEC)-Angriffe reduzieren.
- Deepfakes identifizieren: Anhand visueller Indikatoren und Verhaltensmuster k?nnen Videokonferenzen vor T?uschungsman?vern geschützt und analysiert werden, ob es sich bei einem Teilnehmer um eine echte Person oder eine KI-generierte Identit?t handelt.
- Cyberrisiken erkennen, bewerten und priorisieren: Eine moderne Technologie wie Attack Surface Risk Management (ASRM) nutzt KI, um interne und externe Security-Informationen zu analysieren und zu korrelieren. So k?nnen Mitarbeiter auf einen Blick die gr??ten Bedrohungen identifizieren und Ma?nahmen ergreifen, um diese zu mindern.
- Warnmeldungen filtern und korrelieren: XDR (Extended Detection and Repsonse) korreliert KI-gestützt Warnmeldungen und reduziert die Zahl der False Positives. So k?nnen Security-Mitarbeiter schneller Angriffszusammenh?nge erkennen und gezielt auf die Alerts reagieren, die wirklich wichtig sind
- Daten verstehen und Handlungsempfehlungen ableiten: KI-Assistenten helfen Security-Mitarbeitern dabei, Warnmeldungen zu verstehen. Sie übersetzen technische Security-Informationen in verst?ndliche Sprache, beantworten Fragen und k?nnen Handlungsempfehlungen geben.
- IT-Forensik und Incident Response beschleunigen: Im Falle eines Cybervorfalls müssen Incident Response-Teams den Angriff untersuchen und eind?mmen. Mit KI-Unterstützung finden sie relevante Informationen schneller. Au?erdem kann die Technologie analysieren, für welche Cybercrime-Gruppe das identifizierte Vorgehen typisch ist.
碍滨-驳别蝉迟ü迟锄迟别 Cybersecurity-Plattformen
Künstliche Intelligenz kann Security-Prozesse erheblich beschleunigen und Komplexit?t reduzieren. Voraussetzung ist ein Plattform-Ansatz, der die verschiedenen Security-Funktionen unter einer einheitlichen Oberfl?che bündelt und Daten aus der gesamten IT-Umgebung zentral zusammenführt. Viele verschiedene Insell?sungen erh?hen dagegen die Komplexit?t.?
Trend Vision One
Eine umfassende Cyber-Defense-Plattform vereint XDR (Extended Detection and Response), CREM (Cyber Risk Exposure Management), einen KI-Assistenten und einen Deepfake Inspector in einer nutzerfreundlichen, 碍滨-驳别蝉迟ü迟锄迟别n Schaltzentrale.?
Wie nutzen Cyberkriminelle KI?
Auch Cyberkriminelle nutzen bereits KI. Derzeit setzen sie die neue Technologie vor allem als Hilfsmittel ein, um ihre Effizienz zu steigern und Angriffe zu optimieren. Komplett KI-automatisierte Attacken sehen wir bisher noch nicht. Offensichtlich lohnt sich der initiale Aufwand noch nicht, solange die Angreifer mit einfacheren Mitteln gutes Geld verdienen k?nnen. Die h?ufigsten Szenarien, in denen Cyberkriminelle KI nutzen, KI sind:
Phishing
LLMs erleichtern die Content-Erstellung für Phishing-Kampagnen erheblich. Mit KI-Unterstützung k?nnen die Angreifer hochqualitative Betrugs-E-Mails generieren, die für die Empf?nger nur schwer als solche erkennbar sind. Seit ChatGPT auf den Markt gekommen ist, haben wir einen massiven Anstieg an Phishing gesehen. Die sprachliche Qualit?t der Betrugs-Mails hat sich dagegen weniger stark verbessert als erwartet.?
Exploits
Mithilfe von LLMs k?nnen Cyberkriminelle Malware entwickeln. Allerdings braucht die KI dafür Beispielcode und detaillierten Input. Um etwa einen Exploit für eine neu entdeckte Schwachstelle zu erstellen, müssen die Hacker dem LLM einen Proof of Concept mitgeben, wie sich eine Schwachstelle ausnutzen l?sst.
Selektive Datenexfiltration
Ransomware-Akteure nutzen LLMs, um die wertvollsten Daten in der Opfer-Umgebung zu identifizieren. So k?nnen sie gezielt die Kronjuwelen exfiltrieren. Die Selektion findet bereits w?hrend des Angriffs statt: Innerhalb von wenigen Minuten ist ein kleines LLM im Opfer-Netzwerk aufgesetzt. Dieses Vorgehen hat für die Angreifer den Vorteil, dass sie l?nger unbemerkt bleiben, weil Security-Systeme keinen auff?llig gro?en Datenabfluss verzeichnen.
Deepfakes
Mithilfe von generativer KI k?nnen Cyberkriminelle glaubhaft Identit?ten vort?uschen, um Opfer auszutricksen. Eine gro?e Bedrohung sind au?erdem Deepfakes, die etwa Nacktfotos oder pornographische Darstellungen fingieren. Cyberkriminelle k?nnten damit Anwender erpressen, sensible Daten oder Passw?rter preiszugeben.
Dank KI-Unterstützung k?nnen Cyberkriminelle ihre Kampagnen besser skalieren und mit wenig Aufwand die Angriffszahl und Frequenz steigern. Sie gewinnen mehr M?glichkeiten, Menschen und Security-Systeme zu t?uschen. Für Mitarbeiter wird es zum Beispiel immer schwieriger, Phishing-Mails zu erkennen. Denn LLMs k?nnen sprachliche Merkmale wie Rechtschreib- und Grammatikfehler ganz leicht vermeiden.
Die Wahrscheinlichkeit steigt, dass es Cyberkriminellen gelingt, den ersten Verteidigungswall zu überwinden und in Unternehmensnetzwerke einzudringen. Umso wichtiger wird eine gute, vektorübergreifende Angriffserkennung, ein proaktives Cyberrisikomanagement und eine schnelle Incident Response. Unternehmen brauchen daher ein ganzheitliches Security-Konzept. Am besten l?sst sich dies mit einem Plattform-Ansatz und unterstützenden Managed Security Services umsetzen.
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When AI Goes Rouge: Strengthening the Bars of the Cage
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KI-Risiken: Wie greifen Cyberkriminelle LLMs an?
KI ist nicht nur Hilfsmittel für Cyberkriminelle, sondern auch Angriffsvektor. Indem Unternehmen die neue Technologie einführen, vergr??ern sie ihre Angriffsfl?che. Daher ist es wichtig, die Risiken zu kennen. Das OWASP (Open Worldwide Application Security Projekt) hat die Top-Ten-Schwachstellen von LLMs ver?ffentlicht. Grunds?tzlich lassen sich die identifizierten Risiken in drei Gruppen einteilen:
1.??? Zugriffs-Risiken
Unsichere oder fehlende Zugriffskontrollen machen LLMs anf?llig für b?swillige Anfragen oder die Ausführung von nicht autorisiertem Remote-Code. Erhebliche Risiken entstehen auch, wenn Output von LLMs ungeprüft in andere Systeme wie Webanwendungen oder Datenbanken einflie?t. Auf diese Weise k?nnen Cyberkriminelle Backend-Systeme angreifen. M?gliche Angriffs-Szenarien sind Cross-Site Scripting, Cross-Site Request Forgery, Server-Side Request Forgery, Privilegienerweiterung oder Remote Code Execution.
2.??? Daten-Risiken
In diese Kategorie fallen unter anderem die Schwachstellen Prompt Injection und Data Poisioning. Mit gezielten Eingaben (Prompts) k?nnen Cyberkriminelle das LLM zum Beispiel dazu bringen, sch?dliche Inhalte zu generieren, sensible Daten preiszugeben oder sein Verhalten zu ?ndern. Wenn Angreifer die KI so manipulieren, dass sie gegen integrierte Sicherheitsregeln verst??t, spricht man von Jailbreaking. Beim Data Poisoning werden die Trainingsdaten eines LLMs ver?ndert oder manipuliert, um das KI-Modell zu beeinflussen. Ein bekanntes Beispiel ist der Fall des aus dem Jahr 2016. Tay lernte aus Interaktionen auf Twitter und wurde innerhalb von 16 Stunden durch gezielte Eingabe rassistischer und beleidigender Kommentare ?vergiftet“, sodass er selbst solche Inhalte produzierte.
3.??? Reputations- und Business-Risiken
LLMs neigen zum Halluzinieren, wenn sie nicht genügend Informationen haben, um eine Frage richtig zu beantworten. Das birgt die Gefahr für falschen oder diskriminierenden Output. KI-generierten Content ungeprüft zu ver?ffentlichen, kann daher zu erheblichen Reputationssch?den führen. In die Kategorie Business-Risiken f?llt au?erdem die Diebstahlgefahr des eigenen KI-Modells. Angreifer h?tten dann die M?glichkeit, sensible Daten zu exfiltrieren oder das LLM zu manipulieren, um dem Unternehmen zu schaden.
Die komplette OWASP-Top-Ten-Liste finden Sie in unserem Whitepaper .?
Wie kann ich meine KI-Anwendungen schützen?
Schwachstellen k?nnen überall entlang der KI-Lieferkette und auf jeder Ebene der KI-Architektur auftreten. Dazu geh?rt neben der Frontend-Applikation auch das KI-Modell, auf dem die Anwendung basiert, sowie die Hardware- oder Cloud-Umgebung, auf/in der das KI-Modell l?uft und trainiert wird. Kritische Angriffspunkte sind au?erdem die Daten- und Nutzer-Ebene. Um KI-Anwendungen richtig abzusichern, muss man daher immer das Gesamtbild betrachten. Folgende Ma?nahmen sind für die Cybersecurity von Künstlicher Intelligenz ?empfehlenswert:
- Zero-Trust-Strategie: Um zugriffsbasierte KI-Risiken zu mindern, ist ein Zero-Trust-Ansatz wichtig. Separieren Sie Systeme durch Sandboxing und führen Sie strenge Zugangskontrollen ein. Etablieren Sie Prompt-Filter, die b?sartige Eingaben erkennen, und Output-Filter, die sicherstellen, dass keine gef?hrlichen Ausgaben weitergegeben werden. Ein Secure KI Gateway zwischen KI-Service und Anwender stellt diese Sicherheitsfunktionen bereit und führt eine zus?tzliche Schutzschicht ein.
- Data Security Posture Management: Um Daten zu schützen, ist eine gute Datenhygiene eine wichtige Voraussetzung. Klassifizieren Sie Ihre Daten systematisch, um sensible Daten zu identifizieren, und trennen Sie diese sauber von gemeinschaftlich zug?nglichen Daten. Ein sorgf?ltiges Rechtemanagement, strenge Zugriffskontrollen und kontinuierliches Monitoring tragen ma?geblich dazu bei, Datenrisiken zu minimieren.
- XDR (Extended Detection and Response): Transparenz über Aktivit?ten in der KI- und IT-Umgebung zu schaffen ist entscheidend, um verd?chtiges Verhalten schnell aufzudecken und zu stoppen. XDR erm?glicht ein kontinuierliches Monitoring sowie eine schnelle Bedrohungserkennung und Reaktion.
- KI Security Policy: Stellen Sie klare Richtlinien für den sicheren, Compliance-konformen KI-Einsatz auf und kommunizieren Sie diese an die Belegschaft. Schulen Sie die Mitarbeitenden, um Awareness für KI-Risiken zu schaffen. KI-Anwendungen zu verbieten ist keine gute Idee – das führt nur zu gef?hrlicher Schatten-IT.
Compliance - Was bedeuten DSGVO und EU AI Act für den KI-Einsatz?
Viele der KI-basierten Cyberrisiken sind Datenschutzrisiken. Security-Verantwortliche sollten daher eng mit den Datenschutzbeauftragten zusammenarbeiten. Sobald eine KI-Anwendung personenbezogene Daten verarbeitet, f?llt sie unter die DSGVO. Um Aufwand zu reduzieren, empfiehlt es sich, personenbezogene Daten nach M?glichkeit zu anonymisieren und nur dort einzuspeisen, wo es unbedingt erforderlich ist. Security-Systeme, die zum Beispiel E-Mail-Adressen oder Bewegungsdaten verarbeiten, unterliegen ohnehin der DSGVO. Hier ?ndert sich durch die KI-Integration also nichts.
Der EU AI Act soll einen rechtlichen und ethischen Rahmen für die Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der EU schaffen. Er ist seit August 2024 in Kraft und teilt KI-Anwendungen in vier Risikoklassen ein. Anwendungen mit einem inakzeptablen Risiko sind verboten. Dazu z?hlt zum Beispiel Social Scoring. Security-Systeme, die KI-Technologie einsetzen und keine personenbezogenen Daten verarbeiten, fallen in die niedrigste Risikoklasse. Gem?? AI Act unterliegen sie daher keinen Einschr?nkungen und erfordern keine Ma?nahmen, um Risken zu mindern.
Trend Trust Center
Datenschutz und Compliance sind von zentraler Bedeutung für die verantwortungsvolle Einführung und Nutzung von KI. Trend h?lt sich an das EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz (EU AI Act) und den Tech Accord zur Cybersicherheit und erfüllt gleichzeitig strenge Datenschutzvorgaben, Produktsicherheit und robuste Governance-Frameworks.
Was sollte ich bei meiner KI-Strategie beachten?
Integrieren Sie Cybersecurity und Cyberrisikomanagement von Anfang an in Ihre KI-Strategie. In der Vergangenheit haben wir am Beispiel der Container-Technologie gesehen, wie gef?hrlich es sein kann, erst nachtr?glich an die Sicherheit zu denken. Naturgem?? überwiegen zun?chst die Experimentierfreude und die Begeisterung für die neue Technologie. Dazu kommt, dass die Bedrohungen noch abstrakt sind. Niemand kann heute absch?tzen, wie sich Cyberangriffe auf KI-Architekturen entwickeln werden, wie gef?hrlich sie in der Praxis tats?chlich sind und welche Auswirkungen sie haben werden. Umso wichtiger ist es, Risiken frühzeitig zu erkennen, zu monitoren, zu priorisieren und zu entscheiden, welche Minderungsma?nahmen gegebenenfalls n?tig sind. 碍滨-驳别蝉迟ü迟锄迟别 Security-Technologien wie XDR?und CREM (Cyber Risk Exposure Management), was mehr kann als ASRM, helfen Ihnen dabei.
Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?
live casino online Security-L?sungen mit integrierter KI und zur Absicherung von KI lassen sich schnell und einfach einführen. Als zentrale Cyber-Defense-Plattform dient Trend Vision One. Hier laufen die Security-Informationen aus der gesamten IT-Umgebung zusammen, werden korreliert und analysiert. Der KI-Assistent Companion?übersetzt die Ergebnisse in verst?ndliche Sprache, beantwortet Fragen und unterstützt mit Handlungsempfehlungen. Je mehr Datenquellen an die Vision One-Plattform angebunden sind und je h?her die Datenqualit?t, desto aussagekr?ftiger die Security- und Risiko-Analysen. Trend Vision One kann nicht nur mit live casino online Security-L?sungen zusammenarbeiten, sondern auch mit den Produkten anderer Hersteller. SIEM- und Firewall-Daten sowie SIEM-Monitoring-Regeln, -Filter und Policies lassen sich über Konnektoren in die Plattform integrieren. Dadurch haben Sie freie Wahl, welche L?sungen Sie einsetzen m?chten, und k?nnen Ihre bestehende Security-Infrastruktur problemlos um KI-Sicherheit erweitern.
Research, Neuigkeiten und Perspektiven
Exploring PLeak: An Algorithmic Method for System Prompt Leakage
What is PLeak, and what are the risks associated with it? We explored this algorithmic technique and how it can be used to jailbreak LLMs, which could be leveraged by threat actors to manipulate systems and steal sensitive data.
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Passiert etwas, wird der Schuldige gesucht -- Mitarbeiter, nicht installierter Patch oder …. Die Verantwortung tr?gt aber die Gesch?ftsleitung. Cyber Risk Exposure Management gibt einen genauen ?berblick über die Risiken und schafft somit Klarheit.
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Top 10 for LLM & Gen AI Project Ranked by OWASP
live casino online has become a Gold sponsor of the OWASP Top 10 for LLM and Gen AI Project, merging cybersecurity expertise with OWASP's collaborative efforts to address emerging AI security risks. This partnership underscores live casino online's unwavering commitment to advancing AI security, ensuring a secure foundation for the transformative power of AI.
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Effective April 2025, Microsoft is launching their Azure vTAP and integrating it with Trend Vision One Network Detection and Response solution. This integration allows organizations to gain deep visibility into cloud network traffic without compromising performance. It ensures real-time detection, faster incident response, and an enhanced security posture while reducing operational complexity.
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Gemeinsam gegen kommerzielle Cyber-Angriffsf?higkeiten
Internationale Zusammenarbeit, koordiniertes Reporting und Kapazit?tsaufbau sind entscheidend für die Verbesserung der Abwehrma?nahmen im Bereich der Cybersicherheit. Der so genannte Pall Mall-Prozess soll diesbezügliche Zusammenarbeit konkret f?rdern.
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Neuer Cyber Risk Report zeigt einen Rückgang des Risikos bei Unternehmen, Sinn und Grenzen des Teststandards für Sandboxing der AMTSO, Kundendatens?tze von Samsung Electronics Deutschland im Darknet und Analyse der Angriffe der Gruppe Water Gamayun.
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