Was ist KI-Cybersicherheit?

KI im Cybersecurity-Bereich ist die Konvergenz von KI für Sicherheit – wie etwa der Einsatz von maschinellem Lernen zur Beschleunigung von Exposure Management und zur Unterstützung von Behebungsmaßnahmen – und Sicherheit für KI zum Schutz von KI-Modellen, beispielsweise bei der Nutzung von generativen KI-Tools durch Mitarbeiter, um Datenlecks, Manipulationen und Diebstahl zu verhindern.

Wichtige Erkenntnisse:

• Automatisieren Sie die Bedrohungserkennung mittels maschinellem Lernen auf breiter Basis und sichern Sie Ihre eigenen KI-Modelle ab, damit Angreifer sie nicht manipulieren können.
• Schützen Sie Ihr Unternehmen vor KI-spezifischen Risiken wie bösartigen KI-Modellen, Prompt-Injection und unsicherem Umgang mit Daten mit einem dedizierten AI Security Posture Management (AI-SPM).
• Analysieren Sie Verhaltensmuster anstelle bekannter Signaturen, um neue Cyberbedrohungen und ausgeklügelte KI-Angriffe zu erkennen, die herkömmliche Cybersecurity-Tools umgehen.
• Tenable One zeigt Ihnen, was zuerst behoben werden muss, indem es mithilfe KI-gesteuerter Analysen kritische Sicherheitslücken auf Ihrer gesamten Angriffsfläche priorisiert – einschließlich Ihrer IT-Assets, Cloud-Ressourcen und KI-Modelle.

KI-Sicherheit im Cybersecurity-Bereich stützt sich im Wesentlichen auf drei Technologieebenen:

• Maschinelles Lernen: Verwendet statistische Modelle zur Klassifizierung von Daten und zur Erkennung von Musterabweichungen im Netzwerkverkehr sowie in den Outputs der KI-Modelle Ihres Unternehmens.
• Deep Learning: Ein fortgeschrittener Teilbereich des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um komplexe Probleme zu lösen, wie etwa die Erkennung von Zero-Day-Bedrohungen oder die Identifizierung von Deepfakes und Manipulationen von KI-Modellen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Ermöglicht es Systemen, menschliche Sprache zu interpretieren, um sensible Daten in KI-Prompts von Mitarbeitern zu erkennen, und hilft Analysten, Daten in einfachem Englisch abzufragen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Sicherheitstools, die sich auf statische Signaturen stützen, setzt KI statistische Analysen ein, um unstrukturierte Daten zu analysieren. KI kann herkömmliche Cyberrisiken und spezifische Bedrohungen erkennen, die auf Ihre KI-Modelle abzielen und für deren Aufdeckung Sicherheitsteams normalerweise Wochen benötigen würden.

Um Erkennung, Behebung und Governance zu vereinen, arbeitet KI in drei funktionalen Phasen:

• Prädiktive KI: Priorisiert risikoreiche Vorfälle durch Aufzeigen von Abweichungen bei Benutzeraktivitäten und KI-Modell-Interaktionen.
• Generative KI: Beschleunigt Untersuchungen, indem sie Risiken in einfacher Sprache erklärt und gleichzeitig die KI-Prompts von Mitarbeitern auf unsicheren Umgang mit Daten überwacht.
• Agentische KI: Führt eigenständig anspruchsvolle Aufgaben aus, blockiert Bedrohungen und setzt die KI-Nutzungsrichtlinie (AI Acceptable Use Policy, AUP) um.

Dieser mehrschichtige Ansatz unterstützt Ihr Unternehmen dabei, KI zur Verteidigung Ihrer gesamten Angriffsfläche einzusetzen und zugleich KI-Modelle abzusichern, um Innovationen voranzutreiben.

Bereit, mit KI sichere Innovationen zu schaffen? Finden Sie heraus, wie Sie mithilfe von Tenable One generative KI für schnellere Analysen nutzen können, ohne die Sicherheit Ihrer KI-Nutzung zu gefährden.

Auf übergeordneter Ebene funktioniert KI so, dass sie die einzigartige DNA Ihrer Umgebung erlernt – also wie normales Verhalten in Netzwerken, auf Endgeräten, bei Nutzern sowie bei der KI-Nutzung durch Mitarbeitende aussieht – und anschließend gefährliche Abweichungen davon erkennt und meldet oder automatisch darauf reagiert.

1. Verhaltens-Baselines 

Anstatt sich auf feste Regeln zu verlassen, werden KI-Modelle anhand großer Datenbestände trainiert, um eine Grundlage für normale Aktivitäten zu etablieren. Das System lernt Standardmuster, wie z. B. typische Anmeldezeiten, Datenübertragungsvolumina oder API-Aufrufe an externe KI-Modelle, die spezifisch für Ihr Unternehmen sind.

2. Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen 

Das System ünerwacht auf Abweichungen von dieser Baseline, um Anomalien zu erkennen, die nicht mit bekannten Signaturen übereinstimmen. KI kann neue Malware-Varianten, Prompt-Injection-Angriffe, Zero-Day-Angriffe oder Phishing-Versuche erkennen, die herkömmliche Cybersecurity-Tools wahrscheinlich übersehen würden.

3. Erkennung komplexer Muster

Mithilfe von Deep Learning identifiziert das System subtile, komplexe Beziehungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Ereignissen. Es kann eine geringfügige Warnmeldung eines Endgeräts mit einer verdächtigen Netzwerkanfrage korrelieren, um einen raffinierten Angriffspfad aufzudecken, der für menschliche Analysten möglicherweise nicht erkennbar ist.

4. Predictive Prioritization 

Beim Schwachstellenmanagement geht die KI über statische Bewertungen des Schweregrads von Schwachstellen hinaus. Predictive Prioritization analysiert die Kritikalität von Assets, reale Threat-Intelligence und die Exploit-Wahrscheinlichkeit, um vorherzusagen, welche Schwachstellen Angreifer am ehesten ausnutzen werden. So können Sie sich auf die Schwachstellen konzentrieren, die das größte tatsächliche Risiko darstellen.

5. Operative Unterstützung 

Mithilfe von NLP können Sie mit Ihren Daten in natürlicher Sprache interagieren, indem Sie beispielsweise einen Sicherheitsassistenten bitten, komplexe Protokolle zusammenzufassen, Risikoberichte zu erstellen oder Warnmeldungen zu erklären, um den manuellen Aufwand für Ihr Team zu verringern.

6. Kontinuierliche Anpassung

Im Gegensatz zu statischen Erkennungstools passt sich die KI kontinuierlich an die sich verändernde Angriffsfläche an. Sie lernt aus Fehlalarmen und neuen Daten und wird mit der Zeit immer genauer, da sie mit Ihren Exposure-Daten und Ihrer Threat-Intelligence zusammenarbeitet.

Das Ergebnis: KI hilft Ihnen, bessere Fragen zu stellen und Risikosituationen früher zu erkennen, um die Alarmmüdigkeit zu verringern und Unwesentliches herauszufiltern, so dass sich Ihr Team auf kritische Sicherheitslücken konzentrieren kann.

Sie wollen proaktive Sicherheit? Sehen Sie selbst, wie der KI-Assistent von Tenable LLMs nutzt, um in Sekundenschnelle Ihre Daten zu durchsuchen, eine Zusammenfassung der Risiken zu erstellen und Richtlinien zur Risikominderung zu generieren.

Durch die Automatisierung komplexer Analysen ist KI ein Kraftmultiplikator, der es Sicherheitsteams ermöglicht, ihre Abwehrmaßnahmen zu skalieren, ohne die Zahl der Mitarbeiter zu erhöhen.

Hauptvorteile von KI-gestützter Cybersicherheit:

• Höhere Produktivität durch Automatisierung von Routineaufgaben und Datenkorrelation, um die Dauer manueller Untersuchungen zu reduzieren.
• Präzise Priorisierung anhand von Verhaltensmodellen, die unwichtige Meldungen und Fehlalarme herausfiltern, damit sich Ihre Teams ausschließlich auf kritische Risiken konzentrieren können, die den Geschäftsbetrieb gefährden.
• Generative KI übersetzt komplexe technische Erkenntnisse in klare, umsetzbare Handlungsschritte für die IT und verkürzt so die Zeit zwischen Erkennung und Behebung.
• Im Gegensatz zu herkömmlichen Cybersecurity-Tools identifiziert KI neuartige und Zero-Day-Angriffe auf der Grundlage von Verhaltensabweichungen und deckt sowohl herkömmliche Cyberbedrohungen als auch Risiken ab, die auf Ihre KI-Pipeline abzielen.
• Sichern Sie KI-Innovationen durch die Bereitstellung von Leitplanken für die sichere Nutzung von KI-Technologien ab, damit Mitarbeiter autorisierte KI-Tools verwenden können, ohne dass sensible Daten nach außen dringen.

Entdecken Sie das gesamte Leistungsversprechen von „KI für Sicherheit“ in unserem ausführlichen Guide über die Vorteile von KI-gestützter Cybersicherheit.

So kann KI die Cybersecurity-Tools verbessern, die Sie bereits verwenden:

Erfahren Sie mehr über reale Szenarien für den Einsatz von KI in unserem vollständigen Guide zu realen Anwendungsfällen für KI im Cybersecurity-Bereich.

Generative KI kann Ihre Analysten bei der Abfrage komplexer Umgebungen in normaler Sprache unterstützen. Anstatt Dashboards manuell zu filtern, können Teams Fragen stellen, um schnelle und kontextbezogene Antworten zu erhalten. Zum Beispiel: „Kannst du mir alle nicht genehmigten KI-Modelle zeigen, die im Einsatz sind?“

Gnerative KI liefert zwei Ergebnisse:

• Beschleunigte Triage
• Tools wie Tenable ExposureAI nutzen generative KI, um automatisch Angriffspfade zu finden, Risiken zu erklären, die KI-Nutzung zu überprüfen und umsetzbare Behebungsmaßnahmen zu generieren.
• Schnelle Gegenmaßnahmen
• Generative KI beschleunigt die Reaktion, indem sie komplexe Verhaltensweisen unverzüglich entschlüsselt, um raffinierte Bedrohungen wie polymorphe Malware und automatisiertes Social Engineering rasch abzuwehren.

Möchten Sie sich weiter in das Thema vertiefen? Sehen Sie sich die Seite über generative KI in unserem Cybersecurity-Guide an.

Dieselben Eigenschaften, die KI leistungsfähig machen, führen auch zu neuen und oft übersehenen Cyberrisiken: 

1. KI-Risiken in Cloud-Umgebungen – Der Einsatz von KI in der Cloud birgt einzigartige Risiken wie Schatten-KI und gefährdete Endgeräte, die von herkömmlichen Sicherheitstools nicht erkannt werden. Mehr über den Schutz dieser Assets erfahren Sie in unserem Guide zu KI-Risiken in Cloud-Umgebungen.
2. Modellverzerrungen und Lernfehler – KI-Modelle, die auf der Grundlage unvollständiger Daten trainiert wurden, können ungenaue Ergebnisse liefern und zu übersehenen Bedrohungen oder falsch positiven Ergebnissen führen.
3. Mangelnde Erklärbarkeit (Blackbox-KI) – Ohne Einblick in die Funktionsweise von KI-Modellen können Sie Führungskräften oder Prüfern nicht erklären, warum das System ein Konto gesperrt hat, oder dem Compliance-Team mitteilen, warum das Modell eine kritische Warnmeldung ignoriert hat.
4. Datenschutz und Datenlecks – Wenn keine ordnungsgemäße Segmentierung verwendet wird, können LLMs versehentlich sensible Trainingsdaten preisgeben.
5. Prompt-Injection-Angriffe – Angreifer können spezifische Inputs erstellen, um KI-Modelle so auszutricksen, dass sie interne Logik offenlegen oder Sicherheitsfilter umgehen.
6. Übermäßiges Vertrauen in Automatisierung – Die Automatisierung von Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung birgt die Gefahr, dass Nuancen und Kontext übersehen werden.
7. Missbrauch durch Angreifer – Bedrohungsakteure nutzen KI, um Phishing zu beschleunigen, Deepfakes zu erstellen und polymorphe Malware zu entwickeln.
8. Im Ausland gehostete und nicht vertrauenswürdige KI-Modelle – Durch den Einsatz kostengünstiger, im Ausland gehosteter Modelle (wie DeepSeek) können westliche Datenschutzstandards und Sicherheitsleitplanken ausgehebelt werden.

Möchten Sie sich eingehender mit diesen Herausforderungen befassen? Erfahren Sie, wie KI die Cybersecurity-Bedrohungslandschaft verändert und welche Auswirkungen dies auf Ihr Sicherheitsprogramm hat.

Die Nutzung von KI birgt verschiedene Risiken, von manipulierten Trainingsdaten bis hin zum Modelldiebstahl. Für einen sicheren Einsatz von KI-Systemen müssen Sicherheitsteams ihre Governance-Modelle an unvorhersehbares KI-Verhalten und Machine-to-Machine-Authentifizierung anpassen.

Kernstrategien:

1. Transparenz verlangen – Wählen Sie Tools mit Erklärungsfunktionen, um besser zu verstehen, wie KI-Modelle Risiken bewerten und Entscheidungen begründen.
2. Least Privilege-Zugriff durchsetzen - Verhindern Sie langfristige Zugriffsrechte für KI-Modelle. Verwenden Sie Just-in-Time-Protokolle (JIT), um Berechtigungen zu begrenzen und Zugriff bei Bedarf zu gewähren und ihn zu entziehen, wenn er nicht mehr benötigt wird.
3. Wildwuchs von Identitäten unter Kontrolle bringen – Integrieren Sie AI Security Posture Management (AI-SPM) mit Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM), um die Ausweitung von Berechtigungen in Cloud-Umgebungen zu verhindern.
4. Eingaben für KI-Modelle absichern – Blockieren Sie Prompt-Injection-Angriffe und adversarielle Eingaben durch rigorose Validierungsprozesse.
5. Supply Chain überprüfen und absichern – Prüfen Sie Datenbestände von Drittanbietern und Open-Source-Modelle, um Integritätsprobleme und bekannte Schwachstellen zu finden.
6. Adversarielle KI-Angriffe abwehren – Setzen Sie defensive KI ein, um der Geschwindigkeit und Raffinesse von Angreifern mit generativen KI-Tools für Phishing und Malware gerecht zu werden.
7. Erkenntnisse operationalisieren– Nutzen Sie KI nicht nur zur Erkennung, sondern auch, um die Priorisierung zu automatisieren und IT-Teams die einzelnen Behebungsschritte zu erklären.
8. Zulässige KI-Nutzung definieren – Legen Sie klare Richtlinien fest, die beschreiben, welche KI-Tools Mitarbeiter verwenden dürfen und welche Datenklassifizierungen sicher sind, damit sensibles geistiges Eigentum niemals in öffentliche Modelle gelangt.

Sie möchten mehr erfahren? Weitere Einzelheiten finden Sie im Leitfaden für Best Practices im Bereich der KI-Cybersicherheit.

Wenn Sie intern KI-Modelle bereitstellen oder KI in Ihre Sicherheitstools integrieren, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Nutzungsrichtlinie (AUP) mit den Compliance-Anforderungen Ihres Unternehmens übereinstimmt.

Beginnen Sie damit, Governance in Ihren KI-Lebenszyklus einzubinden:

• Dokumentieren Sie für jedes KI-Modell den Verwendungszweck, die Trainingsdatenquellen und die bekannten Einschränkungen.
• Führen Sie regelmäßige Risikobewertungen durch, um das Missbrauchspotenzial von KI-Modellen oder deren Zugriff auf sensible Daten zu bewerten.
• Verfolgen Sie den Zugriff auf KI-Modelle und Pipelines, insbesondere in Cloud-Umgebungen.
• Richten Sie Ihre Kontrollen an vertrauenswürdigen Rahmenwerken wie NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) und ISO/IEC 42001 aus.

Tools wie ExposureAI unterstützen die Einhaltung von KI-Vorschriften durch:

• Generierung von Beweisen für Entscheidungen, Priorisierung und Risikobehebung.
• Protokollierung von Abfragen in natürlicher Sprache und Empfehlungen für Audit Trails.
• Aufzeigen von Compliance-relevanten Sicherheitslücken in Cloud- und Hybrid-Umgebungen.

KI-Governance ist unverzichtbar für den Aufbau von Vertrauen bei internen Stakeholdern, Regulierungsbehörden und Kunden. Und mit dem Aufstieg von AI-SPM verfügen Sie jetzt über die nötigen Tools, um Ihre KI-Modelle genauso abzusichern wie jeden anderen kritischen Workload.

Die Exposure Management-Plattform Tenable One vereint zwei separate KI-Funktionen, um sowohl KI für Sicherheit als auch Sicherheit für KI abzudecken.

KI funktioniert jedoch nur, wenn sie in Ihrer Umgebung richtig verankert ist. Aus diesem Grund bildet die Tenable Data Fabric das branchenweit größte Repository für Exposure-Daten, das Fundament der Tenable One Plattform. 

Tenable Data Fabric verfügt über mehr als eine Billion Datenpunkte von Millionen Sensoren über Endgeräte, Cloud, OT und Identities hinweg. Dieser riesige Datenbestand ist der Motor von ExposureAI. Ein spezialisiertes Team von KI-Forschern und Datenwissenschaftlern, die über mehr als 40 Patente im Bereich Maschinelles Lernen und Algorithmen verfügen, hat diese Engine entwickelt, um Rohdaten in intelligente Entscheidungen zu verwandeln.

Dank dieser Kombination aus hervorragenden Daten und fachkundiger Technik können zwei wichtige Ergebnisse erzielt werden:

1. ExposureAI steuert Ihre wichtigsten Abläufe im Exposure Management. Mithilfe von generativer KI und prädiktiven Erkenntnissen können Sie anhand von Abfragen in natürlicher Sprache Assets mit hohem Risiko aufspüren, komplexe Angriffspfade erklären und Behebungsmaßnahmen auf der Grundlage der realen Ausnutzbarkeit priorisieren.
2. Tenable AI Exposure hilft Ihnen, die Nutzung generativer KI-Tools in Ihrem Unternehmen abzusichern. Es bietet Ihnen Einblick in die Nutzung von KI-Plattformen wie ChatGPT Enterprise oder Microsoft Copilot durch Ihre Teams, so dass Sie die KI-Nutzung effektiv regeln, Datenlecks aufspüren und Risiken durch Prompt-Injection mindern können.

Tenable One hilft Ihnen, die Möglichkeiten von KI zu nutzen, um Ihr Exposure Management-Programm zu skalieren, ohne die Sicherheit von KI-Innovationen in Ihren täglichen Arbeitsabläufen zu gefährden. Die Plattform filtert das Alarmrauschen heraus und identifiziert riskante KI-Nutzung, sodass sich Ihre Sicherheitsteams darauf konzentrieren können, kritische Sichereitsprobleme zu finden und zu beheben, sei es in Ihrem Netzwerk, der Cloud, bei Identitäten oder in Ihren KI-Modellen.

Erfahren Sie, wie Tenable One en weltgrößten Datenbestand zu Sicherheitsrisiken mit von Experten geleiteter KI kombiniert, um Sie bei der Beseitigung blinder Flecken in Ihrer Sicherheit zu unterstützen.

KI-Sicherheit ist ein wachsender und sich rasch entwickelnder Bereich. Angesichts dieser Geschwindigkeit und des Aufkommens von KI gibt es viele Fragen – und jeder Tag schafft Szenarien, die zu noch mehr Fragen führen. Gehen wir auf einige der häufigsten und wichtigsten Fragen ein.

Was ist KI in der Cybersecurity?

KI in der Cybersecurity ist die Konvergenz zwischen dem Schutz Ihrer KI-Pipeline (Daten und Modelle) und der Anwendung von maschinellem Lernen zur Automatisierung von Exposure Management, Bedrohungserkennung und Reaktion.

Was ist der Unterschied zwischen prädiktiver und generativer KI in der Cybersecurity?

Prädiktive KI, in der Cybersecurity auch als prädiktive Analytik bezeichnet, sucht nach Mustern in Daten, um potenzielle Bedrohungen oder böswillige Verhaltensweisen vorherzusagen. Generative KI erstellt Inhalte, wie etwa Zusammenfassungen, Abfragen oder Antworten, um besser auf Risiken reagieren zu können.

Ersetzt KI die menschlichen Analysten?

Nein. KI unterstützt Analysten, indem sie die Erkennung von Cyberbedrohungen beschleunigt, Daten zusammenfasst und die Alarmmüdigkeit mindert. Selbst agentische KI, die selbständig mehrstufige Aufgaben bewältigt, ist lediglich eine Erweiterung des menschlichen Handelns. KI muss auch weiterhin strategisch überwacht und abschließend validiert werden. Letztlich hilft Ihnen KI bei der Skalierung, doch Analysten sind unverzichtbar für kontextbezogene Beurteilungen, die Eskalation von Entscheidungen und die Navigation in komplexen Szenarien, die menschliches Fachwissen erfordern.

Was ist DeepSeek und warum ist es für die Cybersecurity wichtig?

DeepSeek ist ein in China entwickeltes LLM. Es ist von Bedeutung, weil es aufzeigt, dass immer mehr leistungsstarke, frei zugängliche LLMs von Angreifern genutzt werden können – was neue Ansätze für den Umgang mit KI-Bedrohungsmodellen und KI-Missbrauch erfordert.

Was ist AI-SPM?

AI-SPM überwacht und sichert KI-Systeme in Cloud-Umgebungen, einschließlich Modelle, Pipelines und Daten. Es baut auf Cloud Security Posture Management (CSPM) auf und bietet Funktionen, die auf KI-spezifische Risiken zugeschnitten sind.

Welche Risiken birgt der Einsatz von KI in Branchen mit hohen Compliance-Anforderungen wie dem Gesundheits- oder Finanzwesen?

KI-Tools, die mit sensiblen Daten in Berührung kommen, wie Diagnosemodelle oder Betrugserkennungssysteme, können bei unzureichender Absicherung ein Risiko darstellen. Die Überwachung des Datenflusses, der Zugriffsrechte und der Inputs und Outputs von Modellen ist unerlässlich. AI-SPM und ExposureAI helfen Ihnen, sicherzustellen, dass Ihre KI-Modelle Compliance-Anforderungen wie HIPAA oder PCI DSS erfüllen, während sie gleichzeitig das Risiko für Kundendaten minimieren.

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