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Das Aufkommen der KI verändert die IT und wird sich auch in Zukunft ändern.

Die Grundprinzipien von KI-gestützten Programmen bestehen darin, dass sie Daten sammeln, analysieren und eine Entscheidung mit Verständnis treffen könnenanding der Ergebnisse und lernen aus den Ergebnissen. Aus diesem Grund bringt die Anwendung von KI auf die Cybersicherheit neue Verteidigungsversprechen und offensive Herausforderungen für die Cybersicherheit mit sich.

Internet-Sicherheit steht im Mittelpunkt, weil die exponentielle Zunahme von Daten (Verbraucher und Unternehmen) Datenverletzungen häufiger gemacht hat. Einige der häufigsten Ursachen für Datenschutzverletzungen sind:

  • Schwache oder gestohlene Sicherheitsdaten wie Passwörter
  • Malware in Form von Viren, Ransomware, Phishing-Betrug.
  • Social Engineering
  • Insider-Bedrohungen
  • Falsche IT-Systemkonfiguration und Benutzerfehler
  • Hintertüren durch anfällige Anwendungen und
  • Missstand in der Verwaltung von Berechtigungen

Die zunehmende Anzahl von Angriffen hat die Einführung von KI in der Cybersicherheit gefördert, um eine effiziente und genaue Verteidigung der Daten zu gewährleisten. Erwartungsgemäß hat die KI auch schlechten Schauspielern neue Fähigkeiten verliehen.

KI erleichtert das Bauen intelligente Abwehrkräfte und Bedrohungen.

In der Vergangenheit waren Hacker hochqualifizierte Programmierer, die ihre Malware programmieren und navigieren konntenate sophistischated Sicherheitsprotokolle. Das ist nicht mehr der Fall; Malware kann jetzt als intelligente Lösung verkauft werden, die lediglich ein Plug-and-Play erfordert. Dies bringt Hacker, die keine Computerexperten sind, in den Kampf und ins Finaleateerhöht die Zahl der Hacker erheblich.

Der Schutz vor solch einfach zu nutzenden intelligenten Bedrohungen erfordert eine intelligente Lösung. Zum Beispiel mithilfe eines KI-basierten Netzwerks.monitorWerkzeug, Sicherheitslücken Durch die Analyse des Nutzerverhaltens, das Erkennen von Mustern sowie das Erkennen von Unregelmäßigkeiten im Netzwerk und die entsprechende Reaktion können diese schnell erkannt werden. Es kann erkennen, monitor, und schließen Sie mehr Cyber-Angriffsvektoren als bisher humanly möglich.

Dies ist, wie es funktioniert: KI-Modelle wird große Datenmengen von jeder Anwendung in der Organisation an allen Endpunkten aufnehmen, um eine zu entwickeln profile. Dies hilft dabei, eine Verhaltensbasis zu erstellen, und es sollte auch eine Statistik vorhanden seinally Bei einer signifikanten Abweichung von der Norm markiert der Algorithmus diese zur weiteren Untersuchung.

KI kann auch steigern biometrische Authentifizierung.

Einer der Schwachpunkte für digitale Benutzer war das Empfangen, Erinnern und regelmäßige starke Ändern Passwörter. Dieser Schwachpunkt wurde von Hackern genutzt, um einzudringenate und sichere Daten gefährden. Diese Lücke kann durch biometrische Anmeldungen geschlossen werden, bei denen entweder Fingerabdrücke, Netzhaut- oder Handflächenabdrücke gescannt werden. Biometrische Anmeldungen können allein oder mit einem Passwort zur Steuerung und Steuerung verwendet werden monitor zugreifen.

Die Automatisierung wird jetzt auf Malware angewendet. Anstatt eine Person direkt von einem Hacker angreifen zu lassenally, sie können jetzt automated Malware, die mit minimalem menschlichem Zutun funktioniert. Durch die Automatisierung von Malware werden sie immer häufiger und ausgefeilterated und unerbittlich.

mit dem Autoated-Malware ist eine Bedrohung für IoT-GeräteEs wird erwartet, dass Sicherheitsverletzungen exponentiell zunehmenally mit zunehmender Nutzung. IoT-Geräte sind ein besonderes Problem, da Hersteller bei der Herstellung des Produkts keine Priorität auf Sicherheit legen und Verbraucher beim Anschließen der Geräte selten an Sicherheit denken. Das hat es geschafft IoT-Geräte sind ein Top-Ziel für Internet-Angriffsverkehr.

Automatisierung kann Cybersicherheitsteams Zeit und Geld sparen. Cybersicherheitsteams führen viele Routineaufgaben aus, die automatisiert erfolgen müssenateD. IT-Administratoren sind ständig überlastetated mit wiederkehrenden Vorfällen, Insider-Bedrohungen und Geräteverwaltungsaufgaben, die Zeit für wichtigere Aufgaben in Anspruch nehmen. Die Automatisierung dieser alltäglichen Aufgaben wird nicht nur Personalressourcen freisetzen, sondern auch Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit und mit höherer Genauigkeit erzielen.

Maschinelles Lernen wird die Bedrohungsjagd anpassungsfähig machen sich entwickelnde Malware.

Malware ist üblichally ein Programm mit einem starren Zweck oder Protokoll. Hacker können KI auf ihre Programmierung anwenden, um sich an jeden Angriff anzupassen und daraus zu lernen. Die KI-gestützte Malware könnte auch menschliche oder vertrauenswürdige Elemente des IT-Systems nachahmen, um sich Zugang zu verschaffen. Dies erleichtert die Erstellung polymorpher Malware mit Verschleierungsfunktionen.

Ein Schlüsselelement bei der Malware-Erkennung sind Virendefinitionen oder Datenbanken, die Malware-IDs und -Muster enthalten, mit denen Bedrohungen erkannt werden können. Maschinelles Lernen kann von schlechten Akteuren verwendet werden, um der Erkennung zu entgehen, aber es kann auch von der IT verwendet werden, um Risiken schnell zu identifizieren.

Cyberkriminelle sind die Regelally Optimieren Sie ihren Malware-Code, um Sicherheitssoftware zu umgehen. Identifizieren jeder Variation des DelibersateKlar getarnte Schadsoftware ist schwer. Eine Malware-Datenbank mit maschinellem Lernen kann Malware erkennen, unabhängig davon, ob es sich um vorhandene oder optimierte Malware handelt, und das System kann sie basierend auf p blockierenrevEreignisse, die als bösartig gelten.

Das Erkennen sich ständig weiterentwickelnder Bedrohungen ist mit AI einfacher. KI-Systeme können trainiert werden, um zu erkennen Ransomware und Malware-Angriffe, bevor sie in das System gelangen. Sobald sie entdeckt werden, können sie isoliert werdenated aus dem System. Die Vorhersagefunktionen der KI übertreffen die Geschwindigkeit herkömmlicher Ansätze.

Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Cybersicherheit kann folgende Vorteile bringen:

  • Monitoring und Analyse mehrerer Endpunkte für Cyber-Bedrohungen
  • Erkennen böswilliger Aktivitäten, bevor sie sich in einem vollwertigen Angriff manifestieren
  • Automatisierung routinemäßiger Sicherheitsaufgaben
  • Eliminieren zero-Tages-Schwachstellen

KI-fähige Cybersicherheit ist unerlässlich.

Capgemini-Forschungsinstitut fand heraus, dass zwei-third69 % der Unternehmen geben an, dass sie ohne KI nicht in der Lage sein werden, auf kritische Bedrohungen zu reagieren. Über die Hälfte (56 %) der Führungskräfte gibt an, dass ihre Cybersicherheitsanalysten von der riesigen Menge an Datenpunkten, die sie benötigen, überfordert sind monitor zu erkennen und prevent Einbruch. Auch die Art von Cyberangriffen, die sofortiges Handeln erfordernate Eingriff erforderlich ist oder nicht behoben werden kannateDie von Cyber-Analysten schnell genug erkannten Daten haben deutlich zugenommen, darunter:

  • Cyberangriffe betreffen zeitkritische Anwendungen (42% gaben an, dass sie um durchschnittlich 16% gestiegen sind).
  • mit dem Autoated, Angriffe mit Maschinengeschwindigkeit, die mutierenate in einem Tempo, das durch herkömmliche Reaktionssysteme nicht neutralisiert werden kann (43 % meldeten einen Anstieg um durchschnittlich 15 %).

KI wird bereits auf Cybersicherheit angewendet. Einige der derzeit verwendeten AI-Cybersicherheitsanwendungen umfassen:

Obwohl das Sicherheitssystem einer Organisation sicher sein kann, da es mit interagiert third Parteien (Kunden, Regulierungsbehörden, Lieferanten usw.) sind auf diesen Wegen angreifbar. Entsprechend Accenture40 % der Sicherheitsverletzungen sind indirekter Natur, da Bedrohungsakteure die Schwachstellen in der Lieferkette oder im Unternehmen ins Visier nehmen ecosSystem. Deshalb brauchen Organisationen eine automatische Lösungated intelligente Lösung, die das kann Angriffe vorhersagen und schnell reagieren.

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  • Norbert
    Autor
    Ein neugieriger Geist mit einer Affinität zu Business und Tech

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