10 gängige Anwendungsfälle und Beispiele für KI-Cybersicherheit

• KI beschleunigt die Behebung, indem sie Gefährdungen auf der Grundlage eines risikobewussten Kontexts priorisiert, sodass Ihre Sicherheitsteams sich auf die Exposures konzentrieren, die am wichtigsten sind, anstatt auf isolierte Ergebnisse.
• Verhaltensanalysen verbessern die Bedrohungserkennung, indem sie risikoreiches Verhalten und Anomalien identifizieren, wie beispielsweise Insider-Bedrohungen oder überprivilegierte nicht-menschliche Identitäten und KI-Agenten.
• Eine einheitliche Exposure Management-Plattform überbrückt Sichtbarkeitslücken durch den Einsatz von KI, um komplexe Angriffspfade in hybriden Umgebungen zu visualisieren und Infrastruktur, Identitäten und Daten in einer einzigen Ansicht zu korrelieren.

Ihre Sicherheitsteams bekämpfen täglich Cyberrisiken und potenzielle Bedrohungsakteure an mehreren Fronten. Sie sichern Cloud-Container ab, schützen kritische OT-Infrastrukturen, verwalten Benutzeridentitäten und warten herkömmliche On-Prem-Assets, während sie gleichzeitig versuchen, das plötzliche Aufkommen nicht autorisierter KI-Tools zu steuern. 

An dieser Schnittstelle versagen herkömmliche Cybersecurity-Tools dabei, die Zusammenhänge zwischen Sicherheitssilos zu erkennen, und das führt dazu, dass Ihre Teams in Warnmeldungen untergehen, ohne klare Ziele für die Behebung zu haben.

KI-Cybersicherheit überbrückt diese Lücke, indem sie riesige Datenmengen über Ihre gesamte Angriffsfläche hinweg analysiert, um die wirklich wichtigen Risiken aufzudecken. Ob es die Erkennung eines identitätsbasierten Angriffs ist, der sich lateral zu OT-Systemen bewegt, oder das Melden einer Cloud-Fehlkonfiguration, bevor Angreifer sie ausnutzen können: KI verleiht Ihren Teams Geschwindigkeit und Kontext, um kritische Cyberrisiken zu reduzieren. 

Erkunden Sie diese realen Anwendungsfälle von KI-Cybersicherheit, um zu sehen, wie KI die Sicherheit in jedem Fachbereich verbessert:

1. Schwachstellen­management

• Schwachstellenmanagement setzt KI ein, um die Identifizierung und Priorisierung von behebbaren Sicherheitslücken zu beschleunigen. Generative KI (GenAI)-Funktionen können dann basierend auf Ihren Sicherheitsrichtlinien und Best Practices Behebungsmaßnahmen empfehlen oder initiieren, was die Zeit bis zur Behebung verkürzt.
• Branchenbeispiel: Ein Softwareentwicklungsunternehmen könnte mithilfe von KI auf der Grundlage realer Angriffsdaten ermitteln, welche spezifischen Schwachstellen in seinem Code von Angreifern am ehesten ausgenutzt werden können. KI kann diese Probleme sofort beheben, basierend auf etablierter KI-Governance und Best Practices.

2. Exposure Management

• Exposure Management nutzt KI, um Ihren gesamten digitalen Fußabdruck, kritische Assets, Angriffspfade, Bedrohungsdaten und die Geschäftsrelevanz kontinuierlich abzubilden und zu verstehen. Durch sofortige Analyse riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen können Sie KI nutzen, um kritische Sicherheitslücken und potenzielle Angriffspfade proaktiv zu identifizieren, bevor Angreifer sie entdecken.
• Branchenbeispiel: Ein Energieversorger könnte die KI-Funktionen seiner Exposure Management-Plattform nutzen, um miteinander verbundene Fehlkonfigurationen zu finden, die von einem IT-Netzwerk zu kritischen OT-Systemen führen könnten. Mit diesen Informationen kann es dann bei Bedarf automatische Segmentierungsmaßnahmen empfehlen oder auslösen.

3. Cloud-Sicherheit

• Cloud-Sicherheit integriert KI tiefgreifend, um Ihnen Echtzeit-Sichtbarkeit und automatisierten Schutz zu bieten. KI überwacht kontinuierlich Cloud-Konfigurationen, Netzwerkflüsse und Benutzeraktivitäten auf Anomalien und löst automatisierte Reaktionen aus.
• Branchenbeispiel: Ein Medien-Streaming-Dienst könnte KI in seiner Cloud-Sicherheitsplattform einsetzen, um eine sensible Container-Workload sofort zu finden und zu verhindern, dass sie ausgehende Verbindungen zu einer verdächtigen IP-Adresse herstellt, und so eine potenzielle Sicherheitsverletzung verhindern.

4. Erkennung von E-Mail-Bedrohungen

• Die Erkennung von E-Mail-Bedrohungen ist eine weit verbreitete Anwendung von KI in der Cybersicherheit. KI hilft, Phishing- und Spear-Phishing-Versuche zu filtern, indem sie den Tonfall, die Absicht und Anomalien im Absenderverhalten analysiert. Sie lernt, welche Nachrichtensysteme Bedrohungen darstellen, und passt sich entsprechend an.
• Branchenbeispiel: Ein Finanzinstitut könnte KI in seinem E-Mail-Gateway einsetzen, um raffinierte E-Mails zu blockieren, die scheinbar vom CEO oder anderen Führungskräften stammen, um sensible Kundendaten zu schützen.

5. Endpoint Detection and Response (EDR)

• Endpoint-Schutz setzt KI ein, um Dateien zu klassifizieren, Zero-Day-Malware zu erkennen und verdächtiges Verhalten zu blockieren– auch ohne Signatur. Viele EDR-Lösungen nutzen maschinelles Lernen, das auf reale Angriffe trainiert wurde, um laterale Bewegungen, Rechteausweitungen und andere Taktiken zu erkennen. Branchenbeispiel: Ein Gesundheitsdienstleister könnte KI-gestütztes EDR einsetzen, um einen Ransomware-Akteur zu erkennen und daran zu hindern, Patientendaten zu verschlüsseln und zu exfiltrieren. Es kann sogar den ursprünglichen Zustand wiederherstellen, z. B. durch die Entfernung bösartiger Dateien/Inhalte im Rahmen eines Ransomware-Angriffs im Frühstadium.

6. SIEM- und SOAR-Systeme (Security Information and Event Management & Security Orchestration, Automation and Response)

• In Ihrem SIEM und SOAR hebt KI Ihre Sicherheitsanalysen auf die nächste Ebene, indem sie Korrelationen zwischen scheinbar unzusammenhängenden Ereignissen aufdeckt. Durch das Herausfiltern von Fehlalarmen und das Priorisieren von Anomalien, die auf eine aktive Ausnutzung hinweisen, kann KI die Alarmmüdigkeit und die mittlere Zeit bis zur Erkennung reduzieren. Threat-Intelligence auf KI-Basis hilft auch dabei, neue Kompromittierungsindikatoren (Indicators of Compromise, IoCs) schneller zu identifizieren als menschliche Analysten allein, um aktiv nach Bedrohungen zu suchen.
• Branchenbeispiel: Das SOC einer großen Einzelhandelskette konnte KI in seinem SIEM einsetzen, um eine geringfügige Anmeldeanomalie mit einer verdächtigen Datenübertragung zu korrelieren und dann automatisch ein SOAR-Playbook auszulösen, um den Endpunkt zu isolieren. Es ist ein schnellerer und effektiverer Weg, um einen potenziellen Verstoß zu finden und zu stoppen.

7. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

• KI finden Sie auch in IAM, wo sie Zero-Trust-Prinzipien durchsetzt, indem sie Verhaltensanalysen nutzt, um zu verfolgen, wie Benutzer typischerweise auf Systeme zugreifen, und verdächtige Abweichungen kennzeichnet, wie Anmeldungen aus ungewöhnlichen geografischen Regionen oder unerwartete Aktivitäten außerhalb der Geschäftszeiten.
• Branchenbeispiel: Ein Technologieunternehmen könnte KI in seinem IAM-System nutzen, um einen „Mitarbeiter“ zu erkennen, der sich außerhalb der Arbeitszeiten aus einem anderen Land anmeldete. Sie kann dann automatisch eine Multi-Faktor-Authentifizierung auslösen, um die Identität des Benutzers zu überprüfen.

8. Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA, User and Entity Behavior Analytics)

• KI erweitert UEBA. Durch die Analyse von Richtlinienverstößen, Personaldaten zur Mitarbeiterleistung und unautorisierten Zugriffsversuchen auf Daten kann sie Insider-Bedrohungen erkennen. Basierend auf einem Referenzwert normaler Benutzeraktivitäten kann KI-gesteuerte UEBA Indikatoren für bösartiges Verhalten finden, bevor es Schaden anrichtet.
• Branchenbeispiel: Ein Fertigungsunternehmen könnte UEBA verwenden, um automatisch einen Mitarbeiter zu kennzeichnen, der auf vertrauliche Konstruktionspläne zugreift, die er für seine Aufgabe nicht benötigt. Der Einsatz von KI für UEBA hilft Ihrem Sicherheitsteam, frühzeitig einzugreifen und das Risiko des Diebstahls geistigen Eigentums zu senken.

9. Cloud-Sicherheit

• Cloud-Umgebungen sind dynamisch und komplex, oft gefüllt mit nicht-menschlichen Identitäten und kurzlebigen Cloud-Workloads, die manuelle Sicherheitstools nicht verfolgen können. KI löst dieses Problem, indem sie kontinuierlich Beziehungen zwischen Cloud-Ressourcen, Identitäten und Daten abbildet , um eine einheitliche Sicht auf Ihr Cloud-Risiko zu schaffen. Mit Hilfe der Angriffspfad-Analyse wird veranschaulicht, wie Bedrohungsakteure scheinbar unbedeutende Fehlkonfigurationen, wie z. B. ein überprivilegiertes Konto, ausnutzen könnten, um auf kritische Assets zuzugreifen.
• Branchenbeispiel: Ein Versorgungsunternehmen könnte KI einsetzen, um die Cloud-Infrastruktur abzusichern, die seine Smart-Grid-Analysen unterstützt. Die KI kann einen versteckten Angriffspfad finden, bei dem eine kompromittierte Drittanbieter-Entwickleridentität übermäßige Berechtigungen besitzt, um auf sensible Kundenabrechnungsdatenbanken und cloudbasierte Netzsteuerungsbefehle zuzugreifen. Anschließend kann sie priorisierte Behebungsmaßnahmen anbieten, um die Identität sperren und einen potenziellen Supply-Chain-Angriff auf kritische Infrastruktur zu verhindern.

10. OT-Sicherheit

• OT-Umgebungen nutzen häufig veraltete Infrastruktur, die für traditionelles aktives Scannen zu anfällig sein kann. Wenn Sie nicht scannen und patchen können, können unsichtbare und anfällige Assets vorhanden sein. KI-Cybersicherheit kann passiv Netzwerkverkehr erfassen, um all Ihre IT-, OT-, IoT-, Cloud- und anderen Assets zu finden und tiefe Abhängigkeiten abzubilden, ohne den Produktionsbetrieb zu stören. KI kann diese Daten mit Einblicken korrelieren, um eine einzige, einheitliche Sicht auf das Risiko über Ihre konvergente Angriffsfläche hinweg zu schaffen.
• Branchenbeispiel: Ein weltweit tätiges Fertigungsunternehmen könnte KI zur Absicherung seiner konvergenten Produktionshallen einsetzen. Die KI könnte passiv einen nicht autorisierten IoT-Sensor im Lagernetzwerk (IT) identifizieren, der über ein nicht autorisiertes Protokoll mit einer Legacy-Engineering-Workstation (OT) kommuniziert. Durch die Visualisierung dieses bereichsübergreifenden Verhaltens kann KI Ihnen den Kontext liefern, um das Gerät zu segmentieren, bevor sich Malware auf kritische Montagelinien ausbreitet.

Während diese Anwendungsfälle für KI in der IT-Sicherheit spezifischen Wert bieten, ergibt sich wahre Resilienz aus der ganzheitlichen Betrachtung all Ihrer Assets und Sicherheitslücken über Ihre gesamte Angriffsfläche hinweg. Tenable One vereinigt diese Informationen in einer einzigen Exposure Management, sodass Ihre Teams kritische Schwachstellen überall finden, priorisieren und beheben können.

Meistern Sie die Grundlagen von KI-Sicherheit: Lesen Sie den Tenable-Guide „Was ist KI-Cybersicherheit?“.