Mit KI Angriffe auf die IT präventiv bannen

Jenseits von Chatbots oder personalisierten Empfehlungen gewinnt eine weitere Fähigkeit der KI für Unternehmen zunehmend an Bedeutung: Die Risikoerkennung und -Neutralisierung. Durch den drastischen Anstieg an Datenmengen und die Verschärfung gesetzlicher Vorschriften könnten herkömmliche Risikobewertungswerkzeuge dadurch sogar gänzlich ins Wanken geraten.

Die Nutzung der KI-Fähigkeiten im Risikomanagement gewährleistet die Einhaltung der sich weiterentwickelnden Vorschriften. Damit einher geht eine automatisierte, proaktive Verteidigung gegenüber unvorhergesehenen Bedrohungen. Dabei ist durchaus Eile geboten: Die Komplexität des Risikomanagements mit KI zu bewältigen, mag entmutigend erscheinen, aber für diejenigen, die im digitalen Wettlauf die Nase vorn haben wollen, ist die Integration von KI in ihre Risikostrategie keine Frage des „ob“, sondern des „wann“. Dabei stehen Unternehmen mehrere Wege offen, wenn sie ihre Risikoerkennung mit dem Potenzial Künstlicher Intelligenz anreichern wollen.

• Datenaggregation und -bereinigung: Die Wirksamkeit von KI bei der Risikoerkennung beginnt mit der Qualität und dem Umfang der Daten, auf die sie zugreifen kann. Los geht es daher mit der Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen. Dabei sollte garantiert werden, dass diese bereinigt und frei von Anomalien für die KI-Nutzung sind. Sicherheitsverantwortliche sollten außerdem die Einführung eines Systems zur routinemäßigen Datenprüfung in Betracht ziehen. Regelmäßig durchgeführte Audits können dazu beitragen, Unstimmigkeiten oder Redundanzen in den Daten zu identifizieren, um sicherzustellen, dass die KI mit den genauesten und aktuellen Informationen arbeitet.
• Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung: Viele Risiken liegen im Verborgenen, versteckt im Jargon von Dokumenten, E-Mails und Berichten. Natural Language Processing (NLP)-Algorithmen sind in der Lage, menschliche Sprache zu analysieren, zu verstehen und ihre Bedeutung abzuleiten, so dass KI-Systeme potenzielle Risiken in Textdaten erkennen können, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen haben.
• Prädiktive Analysen zur Vorhersage von Risiken: KI kann potenzielle künftige Risiken vorhersagen, indem sie historische Daten untersucht und Muster in großem Umfang erkennt. Es ist wichtig, diese Modelle kontinuierlich zu validieren und mit neuen Daten zu aktualisieren. Wenn sich das Geschäftsumfeld und externe Faktoren ändern, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Modelle aktualisiert werden, um die Genauigkeit und Relevanz Ihrer Vorhersagen zu erhalten.
• Überwachung und Warnungen in Echtzeit: Mit KI wird die Risikoüberwachung in Echtzeit zur Realität. Sie können Systeme einrichten, die verschiedene Datenquellen kontinuierlich nach potenziellen Risiken durchsuchen und die Beteiligten alarmieren, sobald ein potenzielles Risiko erkannt wird. Diese Schnelligkeit sorgt für schnelle Reaktionszeiten und kann nachteilige Folgen abmildern oder abwenden.
• Verbesserung der traditionellen Risikomodelle: KI kann herkömmliche Risikobewertungsmethoden durch die Einführung neuer Variablen und datengestützter Erkenntnisse ergänzen. Durch die Integration von KI-gesteuerten Analysen in bestehende Risikomodelle können Unternehmen ein ganzheitlicheres und dynamischeres Verständnis ihrer Risikolandschaft erreichen.
• Visualisierung für ein besseres Verständnis: Daten, die visualisiert werden, sind leichter zu verstehen und zu verarbeiten. KI-gesteuerte Tools können intuitive grafische Darstellungen von Risikodaten erzeugen, die es den Beteiligten ermöglichen, die Nuancen und das Ausmaß potenzieller Bedrohungen schnell zu erfassen und die Kommunikation zwischen den Beteiligten und den IT-Teams zu verbessern.
• Kontinuierliches Lernen und Anpassung: Im Gegensatz zu statischen Tools zur Risikoerkennung lernen KI-Systeme kontinuierlich und intuitiv. Durch die ständige Aufnahme neuer Daten passt sich die KI an und verfeinert ihr Risikoverständnis, so dass ihre Fähigkeiten zur Risikoerkennung stets geschärft bleiben.
• KI-gesteuerte Risikomanagement-Plattformen: Es gibt mehrere Plattformen, die die Leistung von KI für die Risikoerkennung nutzen und KI einsetzen, um Risiken zu identifizieren, zu priorisieren und sogar auf sie zu reagieren. Der Einsatz dieser Plattformen kann eine Risikomanagement-Strategie erheblich unterstützen. Führungskräfte sollten dazu regelmäßig Schulungen mit der Belegschaft durchführen, um deren Potenzial zu maximieren. Sind die Mitarbeiter mit den Funktionen und bewährten Verfahren der Plattform vertraut, können sie geschlossener und effektiver auf erkannte Risiken reagieren.
• Kollaborative KI: Mensch & Maschine: Die besten Ergebnisse bei der Risikoermittlung ergeben sich oft aus einer Kombination aus menschlicher Intuition und den Rechenfähigkeiten der KI. Die Förderung der Zusammenarbeit zwischen KI-Tools und menschlichen Experten kann sicherstellen, dass die identifizierten Risiken sowohl datengestützt als auch kontextbezogen relevant sind.
• Weiterbildung: Die Welt der KI entwickelt sich schnell weiter. Um sicherzustellen, dass Strategien zur Risikoerkennung effektiv bleiben, sollten CISOs über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI auf dem Laufenden bleiben. Regelmäßige Schulungen ihrer Teams und die Aktualisierung der KI-Tools können einen gewaltigen Unterschied bei den Ergebnissen des Risikomanagement machen.

Künstliche Intelligenz setzt derzeit einen transformativen Ansatz für die Risikoermittlung in Gang. Es geht nicht nur darum, traditionelle Methoden zu ersetzen, sondern sie zu verbessern und zu verfeinern.
Da die Risiken immer komplexer und umfangreicher werden, wird die Verschmelzung von KI-gesteuerten Strategien mit dem herkömmlichen Risikomanagement unverzichtbar und KI wird sich als wertvoll erweisen, wenn es darum geht, potenzielle Bedrohungen in Chancen für Wachstum und Entwicklung zu verwandeln. (rhh)

Check Point Software Technologies