Das digitale Zeitalter hat uns zahlreiche Möglichkeiten eröffnet, gleichzeitig sind wir aber auch ganz neuen Cyber-Bedrohungen ausgesetzt. Es lässt sich nicht leugnen, dass Cybersicherheit heute ein integraler Bestandteil jedes Unternehmens ist, das vermeiden will, Opfer von Identitätsdiebstahl, Datenverstößen und anderen Cyberrisiken zu werden.
Cyberkriminelle sind ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, Netzwerke zu kompromittieren und sensible Daten zu stehlen. Diese Techniken werden immer fortschrittlicher und können von Menschen oder herkömmlichen Abwehrlösungen nur schwer entdeckt werden.
Aus diesem Grund suchen Unternehmen nach KI-Techniken, um ihren Cybersecurity-Abwehrplan zu stärken. Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit kann Unternehmen dabei helfen, diese Bedrohungen zu verstehen und abzuwehren.
Lesen Sie weiter, um mehr über den Einsatz und die Vorteile von künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit zu erfahren.
Doch zunächst möchten wir Ihnen eine Einführung in die künstliche Intelligenz und ihre verschiedenen Arten geben.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz simuliert den menschlichen Intellekt in Maschinen, insbesondere in Computersystemen. Ziel der KI ist es, Geräte so zu programmieren, dass sie wie Menschen denken und deren Handlungen nachahmen. Außerdem können wir diesen Begriff jeder Maschine zuschreiben, die Eigenschaften aufweisen kann, die mit dem menschlichen Verstand in Verbindung gebracht werden, wie etwa Problemlösung und Lernen.
Der Begriff „künstliche Intelligenz“ wurde auf einer Sommerkonferenz an der Dartmouth University geprägt. Heute hat die Anwendung von KI das Leben der Menschen erheblich beeinflusst. Wir haben jetzt Maschinen, die Autos fahren, verbale Befehle verstehen, Bilder unterscheiden und Spiele spielen können.
Eine der beeindruckendsten Eigenschaften der künstlichen Intelligenz ist ihre Fähigkeit, zu denken und Maßnahmen zu ergreifen, die für das Erreichen eines bestimmten Ziels am besten geeignet sind.
Arten von künstlicher Intelligenz
Es gibt verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz, und wenn Sie sich mit ihnen vertraut machen, werden Sie sie besser verstehen. Im Folgenden finden Sie einige gängige Arten von künstlicher Intelligenz.
Schwache (eingeschränkte) KI
Dies wird auch als Artificial Narrow Intelligence (ANI) bezeichnet und ist eine der am häufigsten anzutreffenden Formen der KI. Jede Maschine mit künstlicher Intelligenz, die wir tagtäglich nutzen, ist eine Weak Narrow AI. Diese Art von KI funktioniert nur unter bestimmten Einschränkungen. Eine KI-Maschine zur Stimmerkennung beispielsweise sagt die Stimmen von Menschen auf der Grundlage des Datensatzes voraus, mit dem sie trainiert wurde. Schwache oder eingeschränkte KI gibt es in zwei Varianten.
Reaktive Maschinen
Diese Art von KI-Maschine sieht die Welt direkt und handelt nach dem, was sie sieht. Künstliche Intelligenz ist völlig reaktiv, sie hat weder ein Gedächtnis noch handelt sie auf der Grundlage früherer Erfahrungen. Rodney Brooks, ein KI-Forscher, vertrat die Ansicht, dass Menschen diese Art von KI nur in einer grundlegenden Studie entwickeln sollten.
Ein hervorragendes Beispiel für eine reaktive Maschine ist Deep Blue, ein schachspielender Supercomputer von IBM, der 1997 den Großmeister Garri Kasparow besiegte. Der Supercomputer handelte nicht auf der Grundlage eines zuvor entworfenen Datensatzes und suchte nicht nach früheren Partien.
Begrenztes Gedächtnis
Dies ist vergleichbar mit reaktiven Maschinen, aber mit einem historischen Datensatz, der die Entscheidungsfindung verbessert. Die meisten heute verfügbaren KI-Maschinen verfügen nur über einen begrenzten Speicher und werden durch Datensätze angetrieben. KI-Maschinen nutzen Deep Learning und sind darauf trainiert, eine enorme Menge an Daten in ihrem Speicher als Referenzmodell für die Lösung von Problemen zu verwenden.
Ein typisches Beispiel ist eine KI-Objekterkennungsmaschine, die bestimmte Dinge wie ein Auto oder ein Haus auf einem Foto identifizieren und kennzeichnen kann. Sie kann ein Auto oder ein Haus aus einem zuvor trainierten historischen Datensatz erkennen.
Starke (allgemeine) KI
Eine weitere Kategorie von KI-Maschinen ist Strong AI oder Artificial General Intelligence (AGI). Dieses Konzept ermöglicht es einer KI-Maschine, Fähigkeiten und Wissen in verschiedenen Kontexten anzuwenden. Diese Maschinen sind der menschlichen Intelligenz näher, da sie Problemlösungen und autonome Lernmöglichkeiten bieten.
Diese Art von KI findet man in Science-Fiction-Filmen. Heutzutage können AGI bei einer begrenzten Anzahl von Aufgaben übermenschliche Leistungen erbringen. (z. B. Objekterkennung, Geräuscherkennung oder Aufgabenautomatisierung). Wir können AGI-Maschinen in zwei Hauptformen kategorisieren:
Theorie des Geistes
Es handelt sich um eine fortgeschrittene Klasse der KI-Technologie, die aber immer noch nur als Konzept existiert. Die Solche KI-Maschinen müssen das Verhalten und die Gefühle der Menschen in einer bestimmten Umgebung verstehen. Diese Weiterentwicklung der KI simuliert die Emotionen, Gedanken und Empfindungen von Menschen. Ein gutes Beispiel ist Kismet, das in den 1990er Jahren mit der Fähigkeit entwickelt wurde, menschliche Emotionen zu imitieren und zu erkennen.
Selbstbewusst
Diese Art von KI ist in KI-Filmen zu sehen. Die KI-Maschinen, die selbstständig denken und die Menschheit überholen können, sind die Ideale der selbstbewussten KI. Die meisten Menschen glauben, dass die Zukunft der KI im Bereich der Cybersicherheit eng mit dem Menschen verbunden sein könnte.
Künstliche Superintelligenz
Diese Form der KI ist weiter fortgeschritten als die starke KI und hat das Potenzial, eine Schlüsselrolle in der Evolution des Menschen zu spielen. Diese KI-Maschinen werden nicht nur die menschliche Intelligenz nachahmen, sondern in allem besser sein. Solche Maschinen werden über bessere Entscheidungsfähigkeiten, eine schnellere Datenanalyse und -verarbeitung sowie ein besseres Gedächtnis verfügen.
Beliebte KI-Modelle in der Cybersicherheit
Die Probleme der Cybersicherheit, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind, sind enorm. Die Erkennung und Vermeidung dieser Angriffe kann entmutigend sein. Cybersecurity-Forscher haben in letzter Zeit Sicherheitsmodelle entwickelt und mit Hilfe von KI-Modellen Vorhersagen getroffen, um diesen Problemen zu begegnen.
Es gibt eine Vielzahl von KI-Modellen, und einige sind besser in der Lage, bestimmte Cybersicherheitsprobleme zu lösen als andere. Deshalb ist es wichtig, die KI-Modelle zu kennen, die Ihnen helfen können, Ihren Cybersicherheitsplan zu stärken. Im Folgenden finden Sie beliebte KI-Modelle für die Cybersicherheit.
Logistische Regression
Dieses KI-Modell kann binäre Ergebnisse liefern. Es handelt sich dabei um eine statistische Methode zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Ereignissen unter Berücksichtigung historischer Datenpunkte. So kann die logistische Regression beispielsweise vorhersagen, ob eine Person eine Wahl gewinnen wird oder ob es regnen wird. Dieses KI-Modell bietet auch Vorteile im Bereich der Cybersicherheit, da es helfen kann, vorherzusagen, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht.
Entscheidungsbäume
Dies ist das einfachste KI-Modell, das in der Cybersicherheit verwendet wird. Es handelt sich um einen binären Baum, bei dem an jeder Teilung eine „Ja“- oder „Nein“-Entscheidung getroffen wird, bis der resultierende Knoten erreicht ist. Das KI-Modell ist einfach zu implementieren und erfordert keine Datennormalisierung, um verschiedene Probleme der Cybersicherheit zu lösen. Dieser Algorithmus kann Systemen zur Erkennung von Eindringlingen helfen, Signaturen zu verstehen und Ereignisse im Netzwerk zu klassifizieren. 
Quelle: https://dzone.com/articles/top-10-most-popular-ai-models
Naive Bayes
Es handelt sich um ein einfaches, aber robustes Modell zur Lösung einer Vielzahl komplexer Probleme. Dieses KI-Modell kann helfen, zwei Arten von Wahrscheinlichkeiten zu bestimmen:
- Eine Wahrscheinlichkeit für das Auftreten jeder Klasse.
- Eine bedingte Wahrscheinlichkeit für eine eigenständige Klasse, die einen zusätzlichen x-Modifikator enthält.
Der Name des Modells rührt daher, dass es von der Annahme ausgeht, dass alle Eingabewerte voneinander verschieden sind.
Obwohl dies in der realen Welt nicht der Fall ist, können Cybersicherheitsexperten das KI-Modell auf normalisierte Datenströme anwenden, um die Ergebnisse mit großer Genauigkeit vorherzusagen. Ein Naive-Bayes-Klassifikator kann für die Erkennung von Eindringlingen verwendet werden, um zu klassifizieren, ob ein Angriff vorliegt oder nicht.
Support-Vektor-Maschinen
Dieses KI-Modell ist unter Datenwissenschaftlern weit verbreitet, da es eine robuste Fähigkeit zur Datenklassifizierung bietet.
Random Forest
Dies ist ein baumartiges KI-Modell, das mehrere Entscheidungsbäume verwendet, um zu einem einzigen Ergebnis zu gelangen. Es kann sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsprobleme verwendet werden. Dieses Modell kann auch als Klassifikator bei der Erkennung von Netzwerkeinbrüchen verwendet werden.
Wie wird KI in der Cybersicherheit eingesetzt?
Die künstliche Intelligenz bietet mehrere Vorteile für die Cybersicherheit. Erstens kann KI helfen, große Datenmengen zu analysieren, um dem IT-Sicherheitspersonal einen besseren Einblick in die Vorgänge im Netzwerk zu geben.
Außerdem verfügen KI-Systeme über prädiktive Intelligenz mit fortschrittlichen Algorithmen, die dazu beitragen, abnormale Aktivitäten zu erkennen, bevor sie Ihrem System schaden.
Cyberkriminelle sind ständig auf der Suche nach Schwachstellen in Ihrem Netzwerk, die missbraucht werden können. Aber mit KI können Sie etwas über das Netzwerk lernen und das schwächste Glied im System erkennen.
Fazit
Cyberangriffe werden immer fortschrittlicher, und Cyberkriminelle finden immer kreativere Wege, um ihre bösen Pläne auszuführen. Aus diesem Grund wenden sich Unternehmen der KI zu, um ihre Abwehrsysteme zu stärken und Cyberrisiken zu mindern. KI bietet so viele Vorteile für die Cybersicherheit, unter anderem beim Schwachstellenmanagement, der Risikovorhersage, der Erkennung von Bedrohungen und der Überwachung des Netzwerkverkehrs. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen einen Einblick in den Einsatz von KI in der Cybersicherheit gegeben hat.