Einsatz von KI für die Cybersicherheit: Vorteile und Herausforderungen

Im Bereich der Technologie ist die Sicherheit ein Thema, das heikel und schwer fassbar ist.

Die Sicherheitsexperten haben nach und nach die Bereiche ermittelt, die sie als besonders risikoreich ansehen, sie haben die Bereiche mit höherer Bedrohung indiziert und auch die Abschnitte kartiert, die sie als potenziell gefährdet ansehen. Das Ziel ist es, ein robustes und überschaubares Sicherheitsprogramm aufrechtzuerhalten.

From both technical and non-technical approach cybersecurity remains an uncharted sea of personal and organizational area of concern. The entry of advanced technologies have birthed the realm of künstliche Intelligenz and cybersecurity. Exploring diverse tenets of cybersecurity, the entry of AI is timely, productive and also a threat in itself.

Angemessene und zufriedenstellende Sicherheitsprotokolle müssen die grundlegenden Anforderungen der Abschreckung erfüllen, einfach zu implementieren und schwer zu infiltrieren sein und ein Höchstmaß an Datenschutz gewährleisten. Mit der Entwicklung der KI und der Integration von Big Data driftet die Cybersicherheit jedoch auf eine komplexe technische Ebene ab. Die Herausforderung besteht jedoch darin, ob dies in Zukunft nachhaltig sein wird. Wie wird sie dazu beitragen, Kriminelle abzuschrecken? Wird sie genutzt werden, um Schwachstellen in bestehenden Anwendungen oder Kerninfrastrukturen auszunutzen? Artificial intelligence relies heavily on data, but the availability of data doesn’t mean AI solutions are inevitable.

An aggregation of AI technologies like natural language processing, maschinelles Lernen, Deep Learning, and business rules will have  significant impact on all procedures of the security solutions development life cycle, either helping security designers create better or worse solutions. As in other regions of technology, AI will disrupt how cybersecurity  solutions are developed and consumed. 

Will the entry of AI technologies be useful for cybersecurity operations? The answer is yes and no, yes in that not many criminals have the AI expertise. The combination of AI technologies are employed to build self learning algorithms, complex security and advanced knowledge base. Different organizations are employing a combination of old and modern security infrastructures, and this mix is hard to get through. No, with the emerging technologies, AI in cybersecurity will require massive investment in time and resources, sustainable algorithms must be developed to manage emerging applications and changing security threats landscape. It will be hard or eventually challenging to develop an all round AI solutions within the cybersecurity, data disparity and inconsistency in data-set training, algorithm composition and testing being areas that are critical.

Das Versprechen einer zuverlässigen KI im Bereich der Cybersicherheit ist noch weit davon entfernt, tatsächlich erreicht zu werden. KI-Technologien müssen erst noch den Bereich der menschlichen Intelligenz vollständig erreichen. Während neue Cybersicherheitsprotokolle entwickelt und neuartige Anwendungen und Infrastrukturen eingeführt werden, mutiert die KI und führt zu inkonsistenten und unzuverlässigen Lösungen.

Cybersecurity is growing rapidly and the need for better solutions are all time high. The new generation technologies and applications that can behave more like humans are emerging progressively. As a result a greater understanding of these technologies is required either in software development life cycle or in security solutions for the applications.

Considering that deep maschinelles Lernen and neural networks are the basis for stronger AI; applying them to and combining them with existing  AI technologies such as knowledge representation, NLP, reasoning engines, vision, and speech technologies will strengthen AI. In order to develop and maintain  AI infrastructure, organizations would require an vast amount of resources such as memory, appropriate data, and computing power. Similarly,  AI solutions are trained through different learning data sets,  assorted data sets of non-malicious and malware codes, and other anomalies. Acquiring all of these reliable and accurate data sets  is costly and takes a longtime and not all organizations can afford. Additionally, hackers can as well deploy their AI to test and improve on their malware to beat any existing AI systems . In reality, an AI-proof malware can be exceedingly devastating as they can be trained  from existing AI security tools and create more precocious attacks to penetrate conventional cybersecurity solutions including  AI-boosted solutions.

Eine weitere bemerkenswerte KI-Herausforderung besteht darin, dass es mit den richtigen Fähigkeiten leicht ist, KI-Algorithmen zu klonen und zu reproduzieren. Im Vergleich zu konventionellen Sicherheitssystemen ist es nicht einfach, einen Algorithmus zu reproduzieren, aber jede Person mit dem nötigen Wissen kann auf jede Software zugreifen.

In dieser Hinsicht ist der Einsatz von KI für die Cybersicherheit immer noch schwer zu fassen, der Anwendungsbereich von KI-Technologien ist nach wie vor schwer zu erreichen. Die verschiedenen verwendeten Ansätze bieten keine Garantie für Zuverlässigkeit. KI-Lösungen können aufgrund von fehlerhaften Eingaben, die zu fehlerhaften Lernergebnissen führen, der Ausnutzung von Schwachstellen, Planungssystemen, Vergiftungsangriffen oder Klassifizierungen durch maschinelle Lernsysteme schutzlos sein. So können KI-Technologien wie Deep-Learning-Techniken durch ein geringes Maß an Eingaberauschen getäuscht werden, das von einem Gegner erzeugt wird. Diese Dynamik verdeutlicht, dass KI mehr Schutz benötigt als die Organisation selbst. Sie weist mehr Schwachstellen auf, die sich stark von den Schwachstellen herkömmlicher Cybersicherheitslösungen wie Pufferüberläufen unterscheiden.