5 Möglichkeiten, wie KI zur Verbesserung der Security eingesetzt werden kann: Anwendungssicherheit

Wir sind beim fünften Beitrag unserer Reihe zu Cybersecurity und KI angekommen. Dieses Mal sprechen wir über Anwendungssicherheit und wie KI diese Abwehrmaßnahmen gegen Angriffe verbessert.

Was ist Anwendungssicherheit?

Anwendungssicherheit umfasst den Schutz von Anwendungen über den gesamten Anwendungslebenszyklus. Dies umfasst alles vom Design und der Entwicklung bis hin zur Bereitstellung und laufenden Wartung. Die Anwendungssicherheit ist für die Cybersecurity von entscheidender Bedeutung, da so viele Anwendungen über das öffentliche Internet oder ein Unternehmensnetzwerk zugänglich sind. Hier sind einige Beispiele:

• Web-Applikationen – Plattformen für soziale Medien, E-Commerce-Seiten und Online-Banking-Portale
• Mobile Anwendungen – Messaging, Navigation und Kartierung, Fitness-Tracking und mobile Banking-Anwendungen
• Unternehmensanwendungen – Customer Relationship Management-Systeme und Enterprise-Resource-Planning-Software
• Cloud-basierte Anwendungen – Dateispeicherung und -freigabe, Kundenservice-Plattformen und kollaborative Anwendungen wie Microsoft 365

Es ist schwierig, die Anzahl der heute genutzten Anwendungen zu ermitteln. Die Gesamtzahl der oben genannten Anwendungen, plus IoT und andere benutzerdefinierte oder interne Anwendungen, ergibt eine grobe Schätzung von fast 10 Millionen einzigartigen Anwendungen. Das ist nur die Anzahl der verfügbaren Anwendungen. Jede dieser Anwendungen hat zwischen einer und fast 700 Millionen Downloads (Stand 2023). Dies stellt eine massive Angriffsfläche dar.

Auch wenn es bei der Anwendungssicherheit keine Einheitslösung gibt, sollten Unternehmen diese grundlegenden Komponenten immer einsetzen.

• Authentifizierung: Überprüfen der Identität der Benutzer, die auf die Anwendung zugreifen
• Autorisierung: Kontrolle der Aktionen, die authentifizierte Benutzer durchführen können
• Verschlüsselung: Schutz sensibler Daten während der Übertragung und Speicherung
• Eingabevalidierung: Gewährleistung der Sicherheit und Gültigkeit der in die Anwendung eingegebenen Daten
• Fehlerbehandlung: Verhinderung von Informationslecks durch Fehlermeldungen
• Protokollierung und Überwachung: Verfolgung der Anwendungsaktivität, um verdächtiges Verhalten zu erkennen; weitere Informationen zur Bedeutung dieses Themas finden Sie in Tushars Blog-Artikel zum Twilio-Datenleck

Über diese Grundlagen hinaus entwickeln Branchenexperten und gemeinnützige Organisationen standardisierte Security-Ansätze weiter. OWASP hat beispielsweise bedeutende Beiträge zu Bildung, Standardisierung und Community-Zusammenarbeit geleistet.

OWASP steht für Open Web Application Security Project, eine gemeinnützige Stiftung, die eine wichtige Rolle bei der Sensibilisierung für sichere Software und Anwendungssicherheit spielt. OWASP veröffentlicht mehrere Dokumente und Leitfäden zu seinen zahlreichen Projekten. Die weithin anerkannten Top Ten und API Security Top 10 helfen Ihnen, Ihre Anwendung zu sichern und mehr über Anwendungssicherheit zu erfahren. Es gibt auch eine Website von OWASP zum Thema mobile Anwendungssicherheit mit einem Leitfaden für Security-Tests und anderen Ressourcen.

Die Angriffsfläche der Anwendung

Die Angriffsfläche einer Anwendung bezieht sich auf die Gesamtheit der verschiedenen Punkte, an denen ein Angreifer versuchen kann, auf ein System zuzugreifen oder Daten von und zu einer Umgebung zu übertragen. Um dies besser zu verstehen, stellen Sie sich eine Nachbarschaft mit mehreren Häusern vor, von denen jedes mehrere Türen und Fenster hat. Die Gesamtzahl der Türen und Fenster wäre die Angriffsfläche. Dies ist eine einfache, aber effektive Möglichkeit, dieses Konzept zu veranschaulichen.

Der Software Development Lifecycle (SDLC) ist ein Prozess, den Entwickler zum Entwerfen, Entwickeln und Testen hochwertiger Software verwenden. Ziel des SDLC ist die Entwicklung eines qualitativ hochwertigen Softwaresystems, das die Erwartungen des Kunden erfüllt oder übertrifft, innerhalb der Zeit- und Kostenschätzungen fertiggestellt wird und effizient und effektiv in der aktuellen und geplanten IT-Infrastruktur funktioniert. Ein vollständig KI-gestützter Software-Lebenszyklus kann die folgenden Phasen umfassen:

Durch die Implementierung von Security in jeder Phase des Softwareentwicklungszyklus wird sichergestellt, dass potenzielle Schwachstellen frühzeitig erkannt und behoben werden.

Die Rolle der KI in der Anwendungssicherheit

Künstliche Intelligenz spielt viele Rollen in der Anwendungssicherheit. Die folgenden Fähigkeiten werden als die wichtigsten Vorteile der KI-Integration angesehen:

• Erkennung und Abwehr von Advanced Threats: KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, um Anomalien und Muster zu erkennen, die auf Security-Bedrohungen hinweisen könnten. Im Gegensatz zu herkömmlichen regelbasierten Systemen kann KI bisher unbekannte und raffinierte Angriffe erkennen, indem sie aus historischen Daten lernt und sich an neue Bedrohungen anpasst.
• Überwachung und Reaktion in Echtzeit: KI überwacht kontinuierlich die Anwendungsaktivitäten und ermöglicht die Erkennung von und Reaktion auf potenzielle Bedrohungen in Echtzeit. Dadurch wird das Zeitfenster für Angreifer minimiert und die Auswirkungen von Cyberangriffen werden verringert.
• Verbesserte Incident Response: KI automatisiert und rationalisiert die Incident Response und ermöglicht eine schnelle Identifizierung, Analyse und Eindämmung von Security-Verstößen. Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und potenzielle Verluste gemindert.
• Reduzierung von Falschmeldungen: Herkömmliche Security-Systeme erzeugen oft zahlreiche Falschmeldungen, die die Security-Teams überfordern. KI kann präzise zwischen echten Bedrohungen und harmlosen Aktivitäten unterscheiden, wodurch Fehlalarme deutlich reduziert werden und sich das Security-Team auf die wirklichen Bedrohungen konzentrieren kann.
• Prädiktive Analyse: Die Datenanalysefähigkeiten der KI gehen über den gegenwärtigen Moment hinaus. Durch die Analyse historischer und Echtzeitdaten können KI-Systeme künftige Cyber-Bedrohungen vorhersagen und Unternehmen in die Lage versetzen, präventive Maßnahmen zu ergreifen.

Sehen wir uns jedes dieser Elemente genauer an, um zu verstehen, wie das alles funktioniert.

Erkennung und Abwehr von Advanced Threats

• Festlegen von Ausgangswerten: Modelle für maschinelles Lernen analysieren normales Anwendungsverhalten, Benutzeraktionen und Datenflüsse, um Ausgangswerte für typische Aktivitäten festzulegen.
• Echtzeitüberwachung: Das KI-System überwacht kontinuierlich Anwendungsverkehr, Benutzerverhalten und System-Ereignisse.
• Mustererkennung: Fortschrittliche Algorithmen identifizieren Abweichungen von etablierten Ausgangswerten, die auf potenzielle Security-Bedrohungen hinweisen können.
• Kontextanalyse: KI berücksichtigt verschiedene Kontextfaktoren, um Fehlalarme zu reduzieren und echte Anomalien präzise zu identifizieren.

Echtzeitüberwachung und Reaktion

• Sofortige Schadensbegrenzung: KI kann verdächtige IP-Adressen automatisch blockieren, bösartige Sitzungen beenden oder den Benutzerzugang in Echtzeit einschränken.
• Adaptive Security-Richtlinien: Machine Learning-Modelle können Security-Regeln dynamisch an sich entwickelnde Bedrohungen anpassen.
• Intelligente Meldungen: KI priorisiert und kategorisiert Security-Warnungen und hilft Security-Teams, sich auf die kritischsten Bedrohungen zu konzentrieren.
• Prädiktive Verteidigung: KI kann potenzielle zukünftige Angriffe durch die Analyse historischer Daten und Angriffsmuster vorhersehen und präventiv abwehren.

Verbesserte Incident Response

• Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit: KI kann abnormales Verhalten erkennen und aufkommende Risiken identifizieren, indem sie maschinelles Lernen und Mustererkennung nutzt.
• Automatisierte Sichtung und Priorisierung von Vorfällen: KI und maschinelles Lernen bewerten, kategorisieren und ordnen Security-Vorfälle basierend auf ihrer Schwere, potenziellen Auswirkungen und Dringlichkeit.
• Autonome Reaktion und Behebung: Maschinelles Lernen und KI erkennen, analysieren und reagieren auf Bedrohungen ohne menschliches Eingreifen.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: KI- und ML-Algorithmen können historische Security- und Bedrohung analysieren, um Angriffsmuster zu identifizieren und Präventionsmaßnahmen zu ergreifen.

Reduzierung von Falschmeldungen

• Maschinelles Lernen zur Mustererkennung: ML verwendet Algorithmen und statistische Modelle, um Muster und Regelmäßigkeiten in Daten zu identifizieren. Dies ermöglicht es der Lösung, komplexe Muster zu erkennen und Ausgangswerte für normales Verhalten festzulegen.
• Kontextuelle Analyse: ML kann die Genauigkeit verbessern und Fehlalarme reduzieren, indem neben anderen Benchmarks auch Faktoren wie die Tageszeit und Benutzerrollen berücksichtigt werden.
• Natural Language Processing (NLP): NLP-Techniken ermöglichen es KI-Systemen, Kommentare und Dokumentationen innerhalb des Codes zu verstehen, was ihre Fähigkeit, zwischen echten Schwachstellen und harmlosen Code-Elementen zu unterscheiden, weiter verbessert.
• Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback: Entwickler und Analysten geben Feedback, damit die KI-Modelle ihre Fähigkeit verbessern können, zwischen echten und falschen Ergebnissen zu unterscheiden.

Prädiktive Analyse

• Analyse historischer Daten: KI-Systeme analysieren historische Daten zu vergangenen Security-Vorfällen, Benutzerverhalten und Netzwerkverkehr, um Muster und Trends zu erkennen, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen können.
• Datenkorrelation in Echtzeit: Durch die kontinuierliche Überwachung von Echtzeitdaten kann KI aktuelle Aktivitäten mit bekannten Bedrohungen korrelieren und potenzielle Security-Verletzungen vorhersagen.
• Integration von Bedrohung Intelligence: KI integriert Bedrohung-Feeds, um über die neuesten Bedrohung und Angriffsmethoden auf dem Laufenden zu bleiben. Dies hilft, neu auftretende Bedrohungen vorherzusagen und einzudämmen.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassen: KI-Systeme lernen kontinuierlich aus neuen Daten und erhalten von Analysten Informationen zu Fehlalarmen und neuen Bedrohungen. Die Modelle werden regelmäßig aktualisiert, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Die KI unter der Haube

Maschinelles Lernen bildet die Grundlage der KI in der Anwendungssicherheit, wird jedoch durch andere Arten der KI erheblich verbessert. Dies sind die am häufigsten verwendeten KI-Typen zur Ergänzung des maschinellen Lernens:

• Deep Learning: Verbesserte Genauigkeit bei der Mustererkennung und bessere Analyse visueller Daten zur Erkennung manipulierter Bilder oder anderer Security-Zwecke. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens.
• Natural Language Processing: Verbessert die Security durch die Analyse von Protokolldateien, Security-Warnungen und Textdateien. Es analysiert auch Benutzeranfragen und Befehle, um mögliche Injection-Angriffe zu erkennen.
• Generative KI: Automatisiert die Generierung sicherer Code-Snippets, generiert potenzielle Angriffsszenarien und kann bei der Erstellung von Richtlinien und Dokumentationen helfen.
• Reinforcement Learning: Ermöglicht adaptive Abwehrstrategien und optimierte Security-Konfigurationen und führt automatisierte Tests durch, um Schwachstellen zu identifizieren. 

Die Kombination von KI-Technologien mit herkömmlichen Ansätzen des maschinellen Lernens ermöglicht eine umfassendere Erkennung von Bedrohungen und schnellere Reaktionszeiten. Dieser vielschichtige Ansatz ist notwendig, um die Anwendungssicherheit zu maximieren und die Angriffsfläche für Anwendungen zu verringern.

Barracuda kann helfen

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