Cybersecurity-Teams beginnen, KI zu schätzen

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Als künstliche Intelligenz erstmals Teil der Cybersecurity-Welt wurde, gab es verständlicherweise einiges an Skepsis. Wurden zu Beginn noch kühne Behauptungen in Bezug auf die Fähigkeiten von KI-Plattformen aufgestellt – etwa, dass sie Sicherheitsanalysten überflüssig machen würden –, sind diese Erwartungen mittlerweile glücklicherweise realistischeren Vorstellungen über die unterstützende Rolle von maschinellem Lernen in der Arbeit von Cybersecurity-Experten gewichen.

Die Diskussion dreht sich heute weniger um die Frage, ob KI Cybersecurity-Experten ersetzen wird. Vielmehr geht es darum, wie schnell KI-Modelle, die auf Algorithmen für maschinelles Lernen basieren, angewandt werden können. Eine Umfrage, die unter 350 Sicherheitsanalysten von International Data Corp (IDC) im Auftrag des Managed Security Provider (MSSP) FireEye durchgeführt wurde, weist darauf hin, dass es gar nicht schnell genug gehen kann.

In der Umfrage wird betont, dass zwischen 45 und 53% aller Sicherheitswarnungen Falschmeldungen sind, wobei die Angaben davon abhängen, ob die befragten Sicherheitsanalysten in einem internen IT-Team oder bei einem MSSP tätig sind. Wenn die Zahl der Falschmeldungen zunimmt, steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dass Warnungen zunehmend ignoriert werden. Laut Umfrage sind drei von vier Sicherheitsanalysten besorgt, dass sie Vorfälle übersehen könnten.

Theoretisch sollten Algorithmen für maschinelles Lernen den Anteil der Falschmeldungen unter den generierten Warnungen reduzieren. Es kann jedoch sein, dass die KI-Modelle die Zahl der Falschmeldungen zunächst erhöhen, da die Algorithmen für maschinelles Lernen die Umgebung erst kennenlernen müssen. Was die Akzeptanz von KI unter Sicherheitsanalysten anbelangt, lassen sich positive Tendenzen erkennen. Insgesamt geben 43% der Teilnehmer an, dass sie KI und Technologien für maschinelles Lernen verwenden.

Sicherheitsanalysten überwinden offensichtlich allmählich ihre anfänglichen Bedenken bezüglich KI. Viele von ihnen werden womöglich sogar zu dem Schluss kommen, dass sie nicht für Unternehmen arbeiten möchten, die nicht auf KI-Funktionen setzen. IT-Umgebungen werden zunehmend komplexer und damit steigt auch das Stresspotenzial. Sicherheitsanalysten können mit diesen Entwicklungen nur Schritt halten, wenn sie sich stärker auf KI-Modelle verlassen, um so mentale Überforderung zu vermeiden.

Cybersecurity-Analysten sollten immer darauf achten, dass bis zu einem gewissen Grad Transparenz und Erklärbarkeit gewahrt werden, anstatt blind auf eine KI-Blackbox zu vertrauen. Bei KI gilt immer der Grundsatz: Sich zu Irren, ist die eine Sache, doch Irrtümer im großen Maßstab haben noch einmal ganz andere Auswirkungen. Nicht jeder wird ein perfektes Verständnis für die Funktionsweise von KI entwickeln können, doch in Wahrheit ist selbst die höchste Mathematik erklärbar. 

Es ist noch nicht klar, inwieweit Sicherheitsanalysten eines Tages verbal mit KI-Modellen interagieren werden. Der Großteil der Aufgaben, die durch Algorithmen für maschinelles Lernen automatisiert werden, wird unsichtbar im Hintergrund ablaufen. Doch mit dem steigenden Vertrauen in KI-Modelle seitens der Sicherheitsanalysten werden die Interaktionen potenziell in einfache Befehle übergehen – z. B.: „Zeige mir die drei wahrscheinlichsten Gründe, warum ich heute entlassen werden könnte.“

Derzeit ist es jedoch unwahrscheinlich, dass KI in ihrer aktuellen Form Sicherheitsanalysten jemals ersetzen wird. Jedoch können diese Technologien jene Aufgaben mit niedrigem Anforderungsniveau, die die Arbeit im Cybersecurity-Bereich übermäßig erschweren, mit der Zeit überflüssig machen. Die Cybersecurity-Branche ist dafür bekannt, dass selbst die klügsten und talentiertesten Köpfe stressbedingt die Lust an ihrer Tätigkeit verlieren – dank KI ist es jedoch denkbar, dass viele Cybersecurity-Experten die Freude an ihrem Beruf wiederentdecken.

 

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