Schutz vor Datenverlust: Künstliche Intelligenz vs. Menschlicher Blick

Schutz vor Datenverlust: Künstliche Intelligenz vs. Menschlicher Blick
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Die Cybersicherheit entwickelt sich ständig weiter, da auch Cyberkriminelle immer ausgeklügelter vorgehen und digitale Sicherheits-Tools beschleunigen die Verringerung der Risiken so gut wie möglich. An welcher Stelle kann Künstliche Intelligenz (KI) in Sachen Cyber-Security weiterhelfen und wo nicht. Ein Kommentar von Fiete Marohn, VIPRE DACH.

Das Jahr 2020 bot Hackern sogar noch mehr Gelegenheiten, zuzuschlagen, beispielsweise durch Phishing-E-Mails wie die Vortäuschung authentischer PPE-Provider oder vom HMRC zur Kopie ahnungsloser Opfer. Kürzlich haben wir sogar gesehen, wie Phisher jetzt die Impfkampagne nutzen, um Menschen zu betrügen, indem sie sie für gefälschte Impfstoffe bezahlen lassen.

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KI und ML sind innovative Technologien

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen haben sich als innovative Technologien erwiesen, um dabei zu helfen, geplante Taten zu durchkreuzen, und sie sind ein Schlüsselbestandteil jeder Cybersicherheitsstrategie. Aber KI ist nicht unbedingt das richtige Tool für jede Aufgabe. Menschen sind immer noch viel besser in der Lage, komplizierte Entscheidungen zu treffen, als Maschinen, insbesondere, wenn es darum geht zu bestimmen, ob Daten sicher von einem Unternehmen nach draußen gesendet werden können. Aus diesem Grund kann es zu Problemen führen, wenn man sich bei diesen Entscheidungen auf KI verlässt, oder noch schlimmer, es kann zu Datenverlusten kommen, wenn die KI noch nicht ausgereift genug ist, um vollumfänglich zu erfassen, welche Daten sensibel sind und welche nicht. Wo kann also die KI einen effektiven Teil zur Cyberverteidigungsstrategie beitragen und wo kann sie für den Nutzer eine Herausforderung darstellen?

Die KI kann kleine Ähnlichkeiten erkennen

Eine der größten Herausforderungen der KI bei der Verringerung des Risikos von internen Mitarbeitern, die die Richtlinien verletzen, besteht darin, Ähnlichkeiten zwischen Dokumenten zu erkennen, oder zu bestimmen, ob es in Ordnung ist, ein bestimmtes Dokument an einen bestimmten Empfänger zu senden. Unternehmensvorlagen wie Rechnungen sehen jedes Mal, wenn sie verschickt werden, sehr ähnlich aus und weisen nur sehr geringe Unterschiede auf, die Maschinelles Lernen und KI oft übersehen. Die Technologie registriert das Dokument wie sonst auch, außer, dass es sehr wenige Unterschiede bei Zahlen oder Wörtern gibt, und würde dem Nutzer in der Regel erlauben, den Dateianhang zu verschicken. Während ein Mensch in diesem Beispiel wüsste, welche Rechnung oder welches Angebot an welchen (potentiellen) Kunden geschickt werden soll.

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Die Implementierung einer Künstliche Intelligenz in einem großen Unternehmen zu diesem Zweck würde nur das Absenden eines kleinen Anteils der E-Mails verhindern. Aber auch, wenn die KI ein zu meldendes Problem findet, informiert sie eher das Administrationsteam, als den Nutzer. Das liegt daran, dass die KI, wenn sie annimmt, dass die E-Mail nicht gesendet werden soll, nicht möchte, dass der Nutzer sie überschreiben und die E-Mail trotzdem senden kann. Dies kann also zusätzlichen Aufwand für das Admin-Team bedeuten und gleichzeitig den Nutzer frustrieren.

KI und ML benötigen jede Menge Datenspeicher

Künstliche Intelligenz zur Verteidigung kann außerdem sehr datenintensiv sein. Dies liegt daran, dass bei diesem Konzept jede E-Mail an ein externes System an einem anderen Ort geschickt werden muss, um sie zu analysieren. Insbesondere für Branchen, die mit sehr sensiblen Daten umgehen, ist die Tatsache, dass ihre Daten an einem anderen Ort gescannt werden, Grund zur Sorge. Darüber hinaus muss die Technologie mit Maschinellem Lernen einen Teil der sensitiven Daten speichern, um Regeln daraus zu erlernen und sie immer wieder zu nutzen, um beim nächsten Mal eine korrekte Entscheidung zu treffen. In Anbetracht des Aspekts des Maschinellen Lernens bei dieser Art Lösungen können sie nicht direkt von der Stange funktionieren, sondern brauchen eine Lernphase von mindestens zwei Monaten. Sie können deshalb keine sofortigen Sicherheitskontrollen bieten.

Verständlicherweise fühlen sich viele Unternehmen, insbesondere auf Konzernebene, nicht wohl dabei, wenn ihre sensiblen Daten woanders hin geschickt werden. Das Letzte, was sie möchten, ist, dass die Daten an einem anderen Ort gespeichert werden, auch, wenn es nur für die Analyse ist. Die KI erweitert sensible Materialien daher um ein unnötiges und unerwünschtes Risikoelement.

Die Rolle von KI bei der Cybersicherheit

Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle in vielen Elementen einer Cyberverteidigungsstrategie eines Unternehmens. Antivirus-Technologie beispielsweise betreibt eine strikte „Ja oder Nein“- Politik bei der Entscheidung, ob eine Datei potentiell bösartig ist oder nicht. Das ist nicht subjektiv, sondern durch ein strenges Level an Parametern wird etwas entweder als Bedrohung wahrgenommen, oder nicht. Die KI kann schnell bestimmen, ob sie das Gerät zum Absturz bringen, die Maschine sperren oder das Netzwerk trennen wird und demnach entfernt oder zugelassen werden soll. Es ist wichtig, anzumerken, dass VIPRE AI und ML als Schlüsselkomponenten in ihren E-Mail- und Endpunkt-Sicherheitsservices verwenden, beispielsweise als Teil der Sandboxing-Lösung für die Sicherheit von E-Mail-Anhängen, bei der ein E-Mail-Anhang von einer KI in einer isolierten Umwelt separiert vom Kundennetzwerk geöffnet und geprüft wird.

Während KI also nicht die ideale Methode zum Schutz vor versehentlichen Datenverlusten durch E-Mails ist, spielt sie dennoch eine wichtige Rolle in bestimmten Bereichen, wie der Virusdetektion, Sandboxing und Bedrohungsanalyse.

KI und ML sind wichtig, aber nicht die Lösung

Bei einer so großen Abhängigkeit von E-Mails bei den Geschäftspraktiken sind Datenverluste ein unvermeidliches Risiko. Die Folgen von Auswirkungen auf die Reputation, Zuwiderhandlungen und damit einhergehende finanzielle Schäden können verheerend sein. Eine cyberbewusste Kultur mit stetem Training ist sehr wichtig, ebenso wie die Richtige Technologie.

Die Bereitstellung einer Technologie, die den Nutzer warnt, wenn er möglicherweise einen Fehler macht – entweder durch Senden einer E-Mail an den falschen Empfänger oder durch Teilen sensibler Daten über das Unternehmen, seine Kunden oder seine Mitarbeiter – minimiert nicht nur Fehler, sondern hilft auch, eine bessere E-Mail-Kultur zu schaffen. In einer schnelllebigen Arbeitsumgebung unter Druck passieren Fehler schnell, insbesondere mit der zunehmenden Arbeit im Home Office, wo nicht sofort die Überprüfung durch Kollegen erfolgen kann, die viele gewohnt sind. Aber anstatt diese Verantwortung einer Künstlichen Intelligenz zu überlassen, kann diese Art von Technologie gemeinsam mit dem geschulten menschlichen Blick Nutzern helfen, besser informierte Entscheidungen zur Natur und Legitimität ihrer E-Mails zu treffen, bevor sie handeln. Als letzter Punkt unterstützt es Unternehmen dabei, dieses risikobehaftete Element ihrer Tätigkeiten abzuschwächen und die Einhaltung der Vorgaben durch eine cyberbewusste Kultur zu stärken.

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