IT-Security Mai/Juni 2023

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40 | IT SECURITY Künstliche Intelligenz & IT Security WAS MUSS MAN BEDENKEN? KI (Künstliche Intelligenz) und IT-Sicherheit sind eng miteinander verbunden, da KI-Systeme selbst potenzielle Angriffsziele sind, aber auch zur Absicherung von IT-Systemen eingesetzt werden können Nachfolgend beschreiben wir sechs wichtige Aspekte, die man bei der Verwendung von KI in der IT-Sicherheit beachten sollte: #1 Datensicherheit KI-Systeme benötigen große Mengen an Daten, um trainiert zu werden. Es ist wichtig sicherzustellen, dass diese Daten sicher und geschützt sind, um das Risiko von Datenverlust oder -lecks zu minimieren. Ein Beispiel ist die Verwendung von KI- Systemen zur Erkennung von Malware (Schadsoftware) in Unternehmen. Diese KI-Systeme müssen trainiert werden, um Malware von legitimer Software zu unterscheiden, indem sie große Mengen von Malware-Daten analysieren und Muster identifizieren, die auf eine Bedrohung hinweisen. Wenn die Malware-Daten kompromittiert werden, könnte dies dazu führen, dass die KI-Systeme falsche Entscheidungen treffen und legitime Software als Malware erkennen oder umgekehrt. Dies würde die Wirksamkeit der IT-Sicherheitsmaßnahmen des Unternehmens beeinträchtigen und die Sicherheit der Systeme und Daten des Unternehmens gefährden. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen sicherstellen, dass die Daten, die für die Verwendung von KI-Systemen in der IT- Sicherheit verwendet werden, sicher und geschützt sind, um das Risiko von Sicherheitsverletzungen zu minimieren und die Wirksamkeit der IT-Sicherheitsmaßnahmen zu gewährleisten. #2 Algorithmische Sicherheit Frei nach dem Motto: „Phish me, if you can“. Die Algorithmen, die in KI-Systemen verwendet werden, müssen sorgfältig getestet und überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie nicht gehackt oder manipuliert werden können. Ein Beispiel für die Bedeutung von algorithmischer Sicherheit wäre die Verwendung von KI-Systemen zur Erkennung von Phishing-Angriffen. Phishing-Angriffe sind eine häufige Methode, um Informationen von Benutzern zu stehlen, indem sie dazu verleitet werden, auf einen Link zu klicken oder einen Anhang zu öffnen, der schädlichen Code enthält. KI-Systeme können verwendet werden, um Phishing-Angriffe zu erkennen, indem sie Muster in E- Mails und Links analysieren und verdächtige Aktivitäten identifizieren. Ein praktisches Beispiel für einen Angriff auf KI-Systeme zur Erkennung von Phishing-Angriffen ist eine Adversarial Attack. Hierbei wird der Algorithmus absichtlich manipuliert, um den Angriff zu maskieren und für den Nutzer unerkennbar zu machen. Wenn ein Angreifer den Algorithmus manipulieren kann, um Phishing-E-Mails als legitime E-Mails zu kennzeichnen, würde dies dazu führen, dass Benutzer gefälschte E-Mails als sicher ansehen und dadurch leichter einem Phishing-Angriff zum Opfer fallen. Mai/Juni 2023 | www.it-daily.net
IT SECURITY | 41 #3 Vertraulichkeit und Datenschutz KI-Systeme müssen so konfiguriert werden, dass sie die Vertraulichkeit von Daten und die Privatsphäre der Benutzer schützen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die KI-Systeme nur auf die Daten zugreifen, die sie benötigen, und dass diese Daten nicht von Dritten abgefangen oder gestohlen werden können. Das bedeutet, dass es möglich sein muss, zu verstehen, wie ein KI-System zu einer Entscheidung gekommen ist, insbesondere wenn diese Entscheidung Auswirkungen auf die Sicherheit hat. Auch hierzu ein Beispiel: Für die Bedeutung der Transparenz von KI-Systemen in der IT-Sicherheit ist die Verwendung von KI-Systemen zur Erkennung von Anomalien in Netzwerkaktivitäten geeignet. Diese KI-Systeme können verwendet werden, um verdächtige Aktivitäten in Netzwerken zu identifizieren, indem sie Muster in den Daten analysieren und Anomalien erkennen. Wenn ein KI-System eine verdächtige Aktivität erkennt, die als mögliche Bedrohung für die IT-Sicherheit eingestuft wird, muss es möglich sein, nachzuvollziehen, wie das KI-System zu dieser Entscheidung gekommen ist. Die Transparenz des KI-Systems ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Entscheidung nachvollziehbar ist und dass die erforderlichen Maßnahmen ergriffen werden können, um die Bedrohung zu neutralisieren. Ohne Transparenz könnte es schwierig sein, das Vertrauen in das KI-System aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass seine Entscheidungen korrekt sind. Wenn ein KI-System beispielsweise eine verdächtige Aktivität fälschlicherweise als Bedrohung einstuft und unnötige Maßnahmen ergriffen werden, könnte dies die Effizienz des Netzwerks beeinträchtigen und zu unnötigen Kosten führen. #4 Ethik und Fairness KI-Systeme sollten außerdem so konzipiert werden, dass sie fair und ethisch sind. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, nicht diskriminierend oder voreingenommen sind und dass sie den Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien entsprechen. Dies ist eine der größten Schwachpunkte von KI- Systemen, denn diese Ebene ist in KI- Systemen nicht verankert. #5 Kontinuierliche Überwachung KI-Systeme müssen kontinuierlich überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie sicher und effektiv funktionieren. Es ist wichtig, dass Fehler oder Anomalien schnell erkannt und behoben werden können, um das Risiko von Sicherheitsverletzungen zu minimieren. Sie müssen skalierbar sein, um mit der Menge an Daten und Ressourcen umgehen zu können, die für die Sicherheit eines Unternehmens oder einer Organisation erforderlich sind. Das bedeutet, dass ein KI-System so konzipiert sein muss, dass es in der Lage ist, sich an die wachsenden Anforderungen an Skalierbarkeit anzupassen, insbesondere wenn es mit großen Mengen von Daten arbeitet. Auch hierzu ein Beispiel: Für die Bedeutung der Skalierbarkeit von KI-Systemen in der IT-Sicherheit ist die Verwendung von KI-Systemen zur Erkennung von Angriffen auf Webanwendungen von Vorteil. Da immer mehr Anwendungen online verfügbar sind und die Zahl der Webangriffe ständig zunimmt, ist es wichtig, dass KI-Systeme zur Erkennung von Angriffen auf Webanwendungen in der Lage sind, mit der steigenden Datenmenge und der wachsenden Anzahl von Anwendungen umzugehen. Darüber hinaus muss das System in der Lage sein, die Daten in Echtzeit zu analysieren, um schnell auf Angriffe reagieren zu können. Wenn das KI-System jedoch nicht skalierbar ist, kann es Schwierigkeiten haben, mit der steigenden Anzahl von Anwendungen und Daten umzugehen. Dies könnte dazu führen, dass das KI- System nicht in der Lage ist, alle potenziellen Bedrohungen zu identifizieren oder dass es zu Fehlalarmen kommt, die unnötige Ressourcen verschwenden. #6 Menschliches Know-how Obwohl KI-Systeme automatisch arbeiten, ist menschliches Know-how immer noch entscheidend. IT-Sicherheitsfachleute müssen KI-Systeme konfigurieren, überwachen und warten, um sicherzustellen, dass sie effektiv, sicher und transparent sind. Ulrich Parthier | www.it-daily.net www.it-daily.net | Mai/Juni 2023
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