4 wichtige Vorteile von KI in der Cybersicherheit

• Ihre Teams führen KI schneller ein, als Sie diese absichern können.
• Schatten-KI schafft Cyberrisiken und Angriffspfade, die herkömmliche Cybersecurity-Tools nicht erkennen können.
• KI-gesteuertes Exposure Management deckt den Einsatz von KI auf der gesamten Angriffsfläche auf und regelt ihn.
• Generative KI wandelt natürliche Sprache in Bedrohungsabfragen um, um die Verweildauer von Angreifern zu verkürzen.

Während Ihr Unternehmen darauf bedacht ist, KI einzuführen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, hat Ihr Sicherheitsteam Mühe, neue Cyberrisiken zu bewältigen, die es nicht erkennen kann. An dieser Schnittstelle entsteht eine Lücke im KI-Exposure Management – eine gefährliche Diskrepanz, bei der eine unsichtbare Angriffsfläche versteckte Angriffspfade, potenzielle Datenlecks durch alltägliche Interaktionen und „Schatten-KI“-Risiken verursacht, die herkömmliche Tools weder erkennen noch abwehren können.

Um diese Sicherheitslücke zu schließen, benötigen Sie einen einheitlichen Exposure Management-Ansatz, der KI in der Cybersecurity sowohl als Tool als auch als eigenständige Angriffsfläche betrachtet, die es zu verwalten gilt.

Vereinheitlichen Sie alle Ihre Sicherheitsdaten, einschließlich KI-Assets und der Cloud, in einer einzigen Exposure Management-Plattform.

Um zu verstehen, wie die KI-Exposure-Lücke geschlossen werden kann, muss man zunächst verstehen, warum sie existiert. Hier geht es um mehr als nur um die Menge der KI-Tools in Ihrem Unternehmen. Es geht ebenfalls darum, wo diese sich befinden. 

Darüber hinaus beschränkt Ihr Unternehmen KI wahrscheinlich nicht auf ein einziges Labor oder einen einzigen Server. Sie ist überall zu finden, beispielsweise in Ihren Tools zur Steigerung der Mitarbeiterproduktivität, in SaaS-Plattformen, Entwicklerbibliotheken, Cloud-Diensten und öffentlich zugänglichen Apps.

Dynamische KI-Assets schaffen eine fragmentierte und weitgehend unsichtbare Angriffsfläche, die die meisten Sicherheitsteams und herkömmlichen Sicherheitstools nicht sehen können und nicht wissen, wie sie damit umgehen sollen. Wenn Sie Schatten-KI nicht sehen können, können Sie sie auch nicht steuern. Dieser Mangel an Transparenz hindert Sie daran, Ihre KI-Nutzungsrichtlinien (AI AUP) durchzusetzen und macht Ihr Unternehmen anfällig für Datenlecks, Modelldiebstahl und unbefugten Zugriff.

Um die Kontrolle wiederzuerlangen, müssen Sie die Lücke im KI-Exposure Management schließen, indem Sie über isolierte Sicherheitstools hinausgehen. Um die Vorteile von KI-Cybersicherheit voll ausschöpfen zu können, benötigen Sie eine umfassende KI-Sicherheitsstrategie, die verborgene KI-Assets aufspüren und zuordnen kann, damit Sie sie schützen können.

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Die KI-Exposure Management-Lücke wird jeden Tag größer. Je mehr KI-Tools Ihr Unternehmen einsetzt, um das Unternehmenswachstum voranzutreiben, desto komplexer und unübersichtlicher wird Ihre Angriffsfläche. Dieses Problem lässt sich nicht durch den Einsatz von mehr Personal oder isolierten Sicherheitstools lösen. Sie müssen Sicherheit für KI mit KI für Sicherheit abstimmen.

1. Einblick in Schatten-KI und Tools erhalten

Der erste Schritt zur Schließung der Exposure-Lücke ist das Auffinden sämtlicher Schatten-KI. Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen verwenden wahrscheinlich nicht autorisierte Browsererweiterungen, um vertrauliche Meetings zusammenzufassen, öffentliche generative KI-Chatbots, um eigenen Code zu schreiben, und ungeprüfte SaaS-Anwendungen, um Kundendaten zu analysieren. Die Absicht dahinter mag gut sein, doch entstehen dadurch blinde Flecken, durch die sensible Unternehmensdaten in öffentliche Modelle gelangen können.

Um diese Probleme zu beheben, benötigen Sie einheitliche Transparenz über Ihre gesamte Angriffsfläche hinweg. Mit Exposure Management können Sie eine kontinuierliche Analyse der Angriffsfläche durchführen und automatisch installierte KI-Software, Browser-Plugins und externe KI-Assets erkennen. 

Durch die Zuordnung dieser KI-Tools können Sie erkennen, welche Benutzer Risiken einführen, korrekte Konfigurationen für genehmigte Tools validieren und nicht autorisierte Anwendungen entfernen, bevor diese zu einem Einstiegspunkt für Angreifer werden.

2. KI-Infrastruktur mit AI-SPM absichern

Auch das Fundament, auf dem Ihre KI besteht, muss abgesichert werden. Ihre Entwicklungsteams eilen wahrscheinlich, um KI-Modelle in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen. Dabei umgehen Sie häufig die üblichen Sicherheitsprozesse, so dass Ihr Unternehmen anfällig für Fehlkonfigurationen ist.

Um mögliche Sicherheitsverstöße zu verhindern, müssen Sie Ihre Cloud-Sicherheitsstrategie um AI Security Posture Management (AI-SPM) erweitern. Durch die Integration von KI-Sicherheitserkenntnissen in Ihr umfassenderes Cloud-Sicherheitsprogramm können Sie automatisch Schwachstellen in Ihrer Cloud-Infrastruktur erkennen und beheben. AI-SPM unterstützt Sie bei der Absicherung von Endbenutzeranwendungen, kritischen KI-Trainingsdaten, KI-Pipelines und den zugehörigen Rechenressourcen.

3. Produktivität durch Suchen in natürlicher Sprache beschleunigen

So schnell sich Ihre Angriffsfläche auch ändert, Angreifer bewegen sich schneller, wodurch es schwierig wird, Angreifern einen Schritt voraus zu sein, die bereits KI nutzen, um ihre Operationen zu beschleunigen. 

Hier ist generative KI-Sicherheit ein Effizienzverstärker für Ihr Team. Indem sie als Übersetzer zwischen Ihren Analysten und Ihren Sicherheitsdaten fungiert, beseitigt generative KI technische Barrieren, die die Behebung verlangsamen, und sorgt für eine Verkürzung der Verweilzeit.

Anstatt komplexe Abfragen zu schreiben oder endlose Dashboards zu durchforsten, können Sie die AI Exposure-Funktionen nutzen, um Ihre Umgebung mit natürlicher Sprache zu durchsuchen. Fragen Sie einfach: „Zeigen mir alle Assets mit CVE#“, und Sie erhalten sofort eine priorisierte Liste. Diese Demokratisierung der Daten beschleunigt die Entscheidungsfindung, so dass Ihr Team Risiken schneller finden und beheben kann, ohne spezielle Abfragen schreiben zu müssen.

4. Irrelevante Warnmeldungen reduzieren und sich auf kritische Risiken konzentrieren

Einer der größten Vorteile von KI-Cybersicherheit ist die Fähigkeit, Alarmrauschen zu unterdrücken, das durch statische, kontextlose Schwachstellenwarnungen erzeugt wird. Ihre Sicherheitsanalysten werden wahrscheinlich jeden Tag von Tausenden dieser Warnungen überschwemmt, von denen viele gutartige Anomalien oder risikoarme Fehlkonfigurationen sind. Herkömmlichen Tools zur Erkennung von Schwachstellen fehlt oft der Kontext, um zwischen einer kritischen Schwachstelle auf einem öffentlich zugänglichen Server und einem unbedeutenden Fehler auf einem nicht angeschlossenen Testrechner zu unterscheiden.

KI-gesteuertes Exposure Management löst dieses Problem, indem es Daten über Ihre IT-, Cloud- und Identitätsumgebungen hinweg korreliert, um Muster in Angriffspfad-Analysen zu erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Durch Echtzeit-Analysen von Asset-Kritikalität,Threat-Intelligence und Exploit-Wahrscheinlichkeit sind Sie mit KI für Sicherheit in der Lage, über statisches Schwachstellenmanagement hinauszugehen. Anstatt sich mit Fehlalarmen aufzuhalten, kann sich Ihr Team ganz auf das oberste 1 % der Exposures konzentrieren, die ein unmittelbares und erhebliches Risiko für Ihr Unternehmen darstellen.

Erfahren Sie, wie Tenable One dazu beitragen kann, das Alarmrauschen auf Ihrer Angriffsfläche zu reduzieren, einschließlich KI.

Durch den Einsatz einer einheitlichen Exposure Management-Plattform wie Tenable One for AI Exposure können Sie die Kontrolle zurückgewinnen. Sie können Schatten-KI aufdecken, Ihre kritischen KI-Modelle absichern und die Leistungsstärke von generativer KI-Sicherheit nutzen, um schneller als die Agreifer zu sein und die Vorteile von KI-Cybersicherheit voll auszuschöpfen.

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Im Zusammenhang mit KI-Sicherheit stellen sich viele Fragen. Werfen wir einen Blick auf einige der dringlichsten Aspekte im Zusammenhang mit den entscheidenden Vorteilen von KI in der Cybersicherheit.

Was sind die Vorteile von KI in der Cybersecurity?

KI in der Cybersicherheit schließt die KI-Lücke im Exposure Management, indem sie Ihnen die nötige Transparenz für die Governance von Schatten-KI und komplexen Modellen bietet. Sie beschleunigt die Produktivität und Entscheidungsfindung, indem sie Ihrem Team ermöglicht, mit natürlicher Sprache nach Bedrohungen zu suchen, die Verweildauer drastisch zu reduzieren und Fehlalarme zu eliminieren.

Wie groß ist die KI-Exposure-Lücke im Exposure Management?

Die KI-Lücke im Exposure Management stellt drei kritische Risiken dar: Sie wissen nicht, wo KI existiert (Schatten-KI), KI-Workloads schaffen versteckte Angriffspfade über die vernetzte Infrastruktur und jede Interaktion mit einem KI-Tool kann potenziell sensible Daten preisgeben. Diese Diskrepanz schafft eine unsichtbare Angriffsfläche, die mit herkömmlichen Sicherheitstools nicht zu bewältigen ist.

Wie kann KI-Cybersicherheit Fehlalarme reduzieren?

Herkömmliche Sicherheitstools überschwemmen Analysten oft mit Warnmeldungen für jede noch so kleine Anomalie. KI-gesteuertes Exposure Management reduziert dieses Alarmrauschen, indem es Daten über Ihre IT-, Cloud- und Identitätsumgebungen hinweg korreliert. Das System lernt Ihr spezifisches Normalverhalten, um harmlose Ereignisse herauszufiltern, und sorgt so für eine Verringerung der Fehlalarme, sodass Sie sich ausschließlich auf bestätigte, risikoreiche Exposure-Pfade konzentrieren können.

Was ist Schatten-KI?

Schatten-KI bezeichnet die unautorisierte Nutzung von KI-Tools, wie öffentliche generative KI-Chatbots, Browser-Erweiterungen oder nicht validierte SaaS-Anwendungen. Da diese Tools häufig die üblichen Sicherheitsüberprüfungen umgehen, schaffen sie unsichtbare Einfallstore für Angreifer und bergen die Gefahr von Datenlecks.

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