Was ist AI Security?

KI-Sicherheit umfasst sowohl die Absicherung von KI-Modellen als auch die Nutzung von KI zur Stärkung umfassenderer Cyberabwehrmaßnahmen.
Von der Absicherung großer Sprachmodelle bis hin zur Erkennung ausgeklügelter Phishing-Kampagnen spielt die KI-basierte Cybersicherheit eine doppelte Rolle in modernen Verteidigungsstrategien.
Angesichts der sich wandelnden Bedrohungen ist die Sicherung von KI nicht mehr optional.
Es ist die Grundlage für den Aufbau widerstandsfähiger digitaler Ökosysteme.

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Wie funktioniert KI-Sicherheit?

Technische Grundlagen Überwachung und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen Datenintegrität und Transparenz

Warum ist KI-Sicherheit wichtig?

Wachsende Abhängigkeit und steigendes Risiko Schutz von Daten, Modellen und Vertrauen Generative KI: Chancen und Risiken

Was sind die Vorteile von KI-Sicherheit?

Adaptives Lernen Echtzeit-Bedrohungserkennung Resilienz stärken Personalisierte Verteidigungssysteme

KI-Sicherheitstools

Schwerpunktbereich KI-Tools Wesentliche Unterschiede bei KI-Tools

KI-Sicherheitsrisiken

Angriffe auf das KI-Modell

Was ist agentische KI?

Was ist agentische KI? Wie sich agentenbasierte KI von traditioneller KI unterscheidet Agentische KI in der Cybersicherheit: Chancen und Herausforderungen Agentic AI Grundlagen

Was ist der Ansatz von Netskope für KI-Sicherheit?

Was ist Skope AI? Was Netskope bietet Warum es anders ist

Häufig gestellte Fragen zur KI-Sicherheit

Was ist ein KI-Agent? Wie hat sich generative KI auf die Sicherheit ausgewirkt? Wie kann KI in der Cybersicherheit eingesetzt werden?

Wie funktioniert KI-Sicherheit?

Technische Grundlagen

Die Sicherheit von KI basiert auf maschinellem Lernen, Deep Learning und Mustererkennung.
Es hilft dabei, Bedrohungen schnell und präzise zu erkennen, zu analysieren und darauf zu reagieren.
KI-Sicherheitssysteme werden anhand massiver Datensätze trainiert, die sowohl normales als auch bösartiges Verhalten enthalten.
Es erkennt und verhindert Anomalien in Echtzeit.
Sie automatisieren Reaktionen und prognostizieren zukünftige Bedrohungen.

Überwachung und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen

KI-gestützte Tools können sich zudem an sich verändernde Bedrohungen anpassen und sind daher auch gegen Zero-Day-Exploits und Advanced Persistent Threats (APTs) wirksam.
Die Schwierigkeit liegt jedoch im richtigen Verhältnis zwischen Autonomie und Aufsicht.
KI-Systeme benötigen regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen.
Dies hilft, blinde Flecken, Verzerrungen und Tricks wie Adversarial Attacks zu vermeiden, die Modelle verwirren können.

Datenintegrität und Transparenz

Die Trainingsdaten müssen sicher, unvoreingenommen und überprüfbar bleiben.
Wenn Trainingsdaten manipuliert werden, kann dies das gesamte System beschädigen.
Transparenz und Erklärbarkeit tragen dazu bei, das Vertrauen der Nutzer und die Einhaltung ethischer Grundsätze aufrechtzuerhalten.
Eine starke Daten-Governance sorgt dafür, dass KI-Modelle sicher, genau und zuverlässig sind.

Die Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, müssen sicher und vertrauenswürdig sein. Wenn die Trainingsdaten manipuliert werden, kann dies das gesamte System beschädigen. Da KI immer häufiger in der Cybersicherheit eingesetzt wird, ist es wichtig, Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Modellen zu gewährleisten. Dies trägt dazu bei, das Vertrauen zu wahren und den Betrieb in komplexen digitalen Umgebungen sicher zu halten.

KI in der Cybersicherheit nutzt maschinelles Lernen, Deep Learning und Mustererkennung. Es hilft, Bedrohungen schnell und genau zu finden, zu analysieren und darauf zu reagieren.

Warum ist KI-Sicherheit wichtig?

Wachsende Abhängigkeit und steigendes Risiko

KI-Sicherheit ist unerlässlich, denn mit der zunehmenden Einbettung künstlicher Intelligenz in kritische Systeme wachsen die mit Missbrauch, Manipulation oder Angriff verbundenen Risiken exponentiell.
Künstliche Intelligenz spielt heute in vielen Bereichen eine wichtige Rolle. Es unterstützt die Entscheidungsfindung und Automatisierung in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Verteidigung und Infrastruktur.
Ohne eine starke Datensicherheit für KI-Systeme sind diese Systeme gefährdet.
Datenvergiftung, Angriffe von Gegnern oder Modellinversionen können ihnen schaden, was zu ernsthaften Problemen führen kann.

Schutz von Daten, Modellen und Vertrauen

Starke KI-Datensicherheit gewährleistet, dass Vorhersagen und automatisierte Aktionen vertrauenswürdig und sicher bleiben.
Mangelhafte KI-Sicherheit kann zu Systemlücken, fehlerhaften Ergebnissen oder unbefugtem Zugriff auf private Daten führen.

Generative KI: Chancen und Risiken

Vorteile: Automatisierte Bedrohungserkennung, Simulation von Cyberangriffen, Erstellung synthetischer Angriffe zu Testzwecken.
Risiken: Ermöglicht die Erstellung von Phishing-E-Mails, Deepfakes und Malware-Code.

Dieser Dual-Use-Charakter unterstreicht die Notwendigkeit von KI-Datensicherheitsmaßnahmen. Diese Maßnahmen schützen vor Angriffen und steuern, wie generative KI-Modelle trainiert, abgerufen und verwendet werden. Ein verantwortungsvoller Umgang und robuste Schutzmaßnahmen sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI eine Kraft des Schutzes und nicht der Ausbeutung bleibt.

KI-Sicherheit ist unerlässlich, denn mit der zunehmenden Einbettung künstlicher Intelligenz in kritische Systeme wachsen die mit Missbrauch, Manipulation oder Angriff verbundenen Risiken exponentiell.

Was sind die Vorteile von KI-Sicherheit?

Adaptives Lernen

Die Vorteile von KI in der Cybersicherheit sind enorm und verändern die Art und Weise, wie Organisationen Cyberbedrohungen erkennen, darauf reagieren und sie verhindern.
Künstliche Intelligenz kann enorme Datenmengen in hoher Geschwindigkeit verarbeiten und verdächtige Aktivitäten sowie potenzielle Sicherheitslücken weitaus effizienter erkennen als menschliche Analysten.
Diese Geschwindigkeit und der Umfang ermöglichen es der KI, Muster in Echtzeit zu erkennen und so Angriffe zu verhindern, bevor sie Schaden anrichten.

Echtzeit-Bedrohungserkennung

KI-gesteuerte Systeme lernen aus New Bedrohungen. Sie passen sich an, um mit New Angriffsmethoden umzugehen, und sind dadurch in einer sich ständig verändernden Bedrohungslandschaft effektiv.
Die durch KI unterstützte Automatisierung reduziert zudem die Belastung der Sicherheitsteams, sodass diese sich auf strategische Entscheidungen anstatt auf sich wiederholende Aufgaben wie die Protokollanalyse oder die regelbasierte Überwachung konzentrieren können .

Resilienz stärken

KI-Sicherheitssysteme verbessern die Cybersicherheit, indem sie sowohl die Verteidigung als auch die Widerstandsfähigkeit erhöhen.
Diese Systeme können Anomalien erkennen, auf Vorfälle mit minimaler Verzögerung reagieren und sogar Angriffsszenarien simulieren, um Systemschwachstellen zu testen.
Sie spielen außerdem eine Schlüsselrolle bei der Betrugserkennung, dem Identitätsschutz und der Verhinderung von Eindringversuchen.

Personalisierte Verteidigungssysteme

KI-Sicherheitssysteme können auf eine einzigartige Infrastruktur zugeschnitten werden und lernen aus ihrer spezifischen Umgebung, um eine genauere Bedrohungserkennung und weniger Fehlalarme zu erzielen.
Die Vorteile von KI in der Cybersicherheit liegen in ihrer Fähigkeit, in einer zunehmend komplexen digitalen Welt einen intelligenteren, schnelleren und anpassungsfähigeren Schutz zu bieten.

Die Vorteile von KI für die Cybersicherheit sind enorm und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Cyberbedrohungen erkennen, darauf reagieren und sie verhindern. KI kann enorme Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten und verdächtige Aktivitäten und potenzielle Sicherheitsverletzungen weitaus effizienter identifizieren als menschliche Analysten.

KI-Sicherheitstools

Schwerpunktbereich KI-Tools

KI-gestützte Lösungen sind darauf spezialisiert, verschiedene Bereiche des Unternehmens zu schützen.
Netzwerksicherheit: Tools wie Intrusion-Detection-Systeme (IDS) und Intrusion-Prevention-Systeme (IPS) überwachen den Netzwerkverkehr in Echtzeit.
- Sie nutzen ML-Algorithmen, um Anomalien zu erkennen und Bedrohungen zu stoppen, bevor sie sich ausbreiten können.
Benutzer- und Endpunktschutz: Verhaltensanalysetools legen eine Basislinie für die normale Benutzer- und Systemaktivität fest.
- Sie kennzeichnen Abweichungen, die auf kompromittierte Konten oder Bedrohungen hinweisen könnten.
- Andere Lösungen spezialisieren sich auf Endpunktschutz oder Malware-Erkennung durch die Analyse von Dateieigenschaften.
  Einige Tools konzentrieren sich auf die Identitätsprüfung mittels biometrischer Analyse.

Diese Tools sind eine Schlüsselkomponente moderner KI-Sicherheitssysteme und helfen Unternehmen, Bedrohungen zu erkennen, die herkömmliche regelbasierte Lösungen möglicherweise übersehen. Eine weitere Kategorie sind Verhaltensanalyse-Tools, die eine Grundlage für das Benutzer- und Systemverhalten festlegen und Abweichungen kennzeichnen, die auf Insider-Bedrohungen oder kompromittierte Konten hinweisen können. KI-Sicherheitssoftware kann auch automatisierte Threat-Hunting-Plattformen umfassen, die Umgebungen mithilfe von Predictive Modeling proaktiv auf bekannte und unbekannte Bedrohungen scannen. Einige Lösungen sind auf die Erkennung von Malware spezialisiert, indem sie das Verhalten und die Eigenschaften von Dateien analysieren, während andere sich auf den Endpunktschutz oder die Identitätsprüfung durch biometrische Analyse konzentrieren.

Wesentliche Unterschiede bei KI-Tools

Die Unterschiede liegen unter anderem darin, ob der Fokus auf Netzwerk, Endpunkt, Nutzerverhalten oder Cloud-Infrastruktur liegt.
Die Lösungen unterscheiden sich auch hinsichtlich Automatisierung, Integration mit bestehenden Sicherheitsarchitekturen und Skalierbarkeit.
Die Wahl der richtigen Software hängt von der Größe des Unternehmens, den Compliance-Anforderungen und der spezifischen Bedrohungslandschaft ab.

KI-Sicherheitsrisiken

Mit der zunehmenden Integration von KI in Cyberabwehrstrategien führt sie auch zu neuen Schwachstellen. Im Folgenden sind die dringendsten KI-Sicherheitsrisiken und KI-Sicherheitsbedrohungen aufgeführt, die Unternehmen genau überwachen sollten:

Angriffe auf das KI-Modell

Bei Adversarial Attacks werden manipulierte Eingaben verwendet, um KI-Modelle zu falschen Vorhersagen oder Klassifizierungen zu veranlassen.
Bei Datenvergiftung werden Trainingsdaten manipuliert, um das Verhalten des KI-Modells zu verfälschen und dessen Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu untergraben.
Durch Modellinversion können Angreifer mithilfe von Modellausgaben auf sensible Trainingsdaten schließen und so vertrauliche Informationen offenlegen.
Unter Modelldiebstahl oder -extraktion versteht man die unautorisierte Vervielfältigung von KI-Modellen, die zu einem Verlust geistigen Eigentums führt.
Die Ausnutzung von Verzerrungen wird von Angreifern genutzt, um Ergebnisse zu manipulieren oder Sicherheitsfilter zu umgehen.
Eine zu starke Abhängigkeit von Automatisierung kann dazu führen, dass Teams Bedrohungen übersehen, wodurch Systeme angreifbarer werden.
Die Generierung synthetischer Inhalte ermöglicht es generativer KI, Social-Engineering-Angriffe durch Phishing oder Deepfakes zu verstärken.
Mangelnde Erklärbarkeit kann die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle verzögern und die eigentliche Ursache von Sicherheitsrisiken bei einem Sicherheitsverstoß verschleiern.

Was ist agentische KI?

Bezeichnet Systeme künstlicher Intelligenz, die Entscheidungen treffen, Ziele verfolgen und Maßnahmen ergreifen können, ohne dass ein direkter Mensch eingreift.
Betont Unabhängigkeit, Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu agieren.

Wie sich agentenbasierte KI von traditioneller KI unterscheidet

Im Gegensatz zu traditioneller KI, die vorprogrammierten Anweisungen folgt, zeichnet sich agentenbasierte KI durch folgende Fähigkeit aus:

Zielsetzung: Sie können ihre eigenen Ziele festlegen.
Anpassungsfähigkeit: Passt das Verhalten basierend auf Echtzeit-Feedback an
Handlungsergreifung: Sie initiieren und führen Schritte aus, um ihre Ziele zu erreichen.

Beispiel: „Ein agentenbasiertes KI-System könnte ein Netzwerk auf Bedrohungen überwachen, Hypothesen über verdächtige Aktivitäten entwickeln und präventive Maßnahmen ergreifen – wie etwa ein Gerät isolieren oder den Datenverkehr umleiten –, ohne auf die Zustimmung eines Menschen zu warten.“

Agentische KI in der Cybersicherheit: Chancen und Herausforderungen

Im Hinblick auf die Sicherheit von KI birgt KI sowohl erhebliche Vorteile als auch ernsthafte Risiken.

Gelegenheiten:

Automatisierung verbessern
Intelligente Bedrohungsabwehr

Herausforderungen:

Kontrolle und Verantwortlichkeit
Risiko einer Zieländerung

Agentic AI Grundlagen

Gewährleistung von Transparenz, guter Regierungsführung und ethischen Grenzen
Cybersicherheitsexperten sollten Schutzmaßnahmen priorisieren, die das Verhalten von Agenten überwachen.
Übereinstimmung mit den Sicherheitsrichtlinien der Organisation

Agentische KI bezieht sich auf Systeme der künstlichen Intelligenz, die ohne direktes menschliches Eingreifen Entscheidungen treffen, Ziele verfolgen und Maßnahmen ergreifen können. Die Definition der agentischen KI betont Unabhängigkeit, Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu arbeiten.

Was ist der Ansatz von Netskope für KI-Sicherheit?

Was ist Skope AI?

Die SkopeAI-Plattform von Netskope zeichnet sich durch einen tief integrierten, KI-nativen Ansatz aus, der Datenschutz und Bedrohungsabwehr in Cloud-, Netzwerk- und Endpunktumgebungen kombiniert.

Was Netskope bietet

Data Loss Prevention

SkopeAI verfügt über ein ML-basiertes Cloud-basiertes Data-Loss-Prevention-System, das sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sofort erkennt und sich mithilfe seiner „Train Your Own Classifier“-Funktion spontan anpasst, wodurch Unternehmen KI-Daten in großem Umfang sichern können.

Datenschutz und Bedrohungsabwehr

Es erkennt schnell polymorphe Malware, Zero-Day-Exploits, Phishing-Domains und andere schädliche Inhalte mithilfe von Deep Learning und passt sich so an New Bedrohungen an.

GenAI-Governance und -Kontrollen

Netskope schützt die Nutzung von ChatGPT und ähnlichen Tools in Unternehmen durch kontextbezogenen Datenschutz, die Durchsetzung von Richtlinien direkt im System und die dynamische Kontrolle über Uploads/Downloads und adressiert damit ein zentrales Anliegen bei der Sicherung von KI-Umgebungen.

Integrierte SASE-Funktionen

Über KI hinaus umfasst die Lösung UEBA, SD-WAN-Optimierung, Cloud-natives CASB und sicheres ZTNA, die alle mit KI-Intelligenz ausgestattet sind.

Warum es anders ist

Integrierte KI-zentrierte Architektur:

Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die KI lediglich auf veraltete Plattformen aufsetzen, integriert Netskope KI und ML tief in jede Ebene von Daten, Bedrohungen, Netzwerken und Zugriffen und bietet so einheitliche Transparenz und automatisierten Schutz.

Flexible ML-Anpassbarkeit:

Mit selbst entwickelten Datenklassifikatoren können Unternehmen ihre sensiblen Datenbestände über die Möglichkeiten generischer Tools hinaus definieren und schützen.

Governance generativer KI:

Es gehört zu den ersten Systemen, die Kontrollmechanismen speziell zur Sicherung der Verwendung generativer Modelle in Unternehmensumgebungen integrieren.

Marktführende SASE-Fähigkeiten:

Netskope wird in Gartner-Berichten regelmäßig als führend bewertet und übertrifft Konkurrenten in den Bereichen Cloud-Anwendungskontrolle, Datenschutz und integrierte Sicherheitslösungen.

Netskope zeichnet sich durch die Bereitstellung vollständiger sicherer KI-Funktionen aus. Diese basieren auf Echtzeit-KI und maschinellem Lernen. Sie sind Teil eines Cloud-nativen Sicherheitssystems, das für die generativen KI-gesteuerten Unternehmen von heute entwickelt wurde.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Sicherheit

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein System, das seine Umgebung wahrnimmt und Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen. Dynamische KI-Agenten können sich in Echtzeit an sich ändernde Bedingungen anpassen und darauf reagieren.

Wie hat sich generative KI auf die Sicherheit ausgewirkt?

Generative KI hat neue Herausforderungen für die Sicherheit mit sich gebracht, darunter die Erstellung von Deepfakes, automatisierte Phishing-Angriffe und das Potenzial für Missbrauch bei der Generierung von bösartigem Code oder Fehlinformationen.

Wie kann KI in der Cybersicherheit eingesetzt werden?

KI kann in der Cybersicherheit eingesetzt werden, um Bedrohungen zu erkennen, die Reaktion auf Vorfälle zu automatisieren, das Benutzerverhalten zu analysieren und den Datenschutz zu verbessern, indem Anomalien und Muster in großem Umfang identifiziert werden.