K\u00fcnstliche Intelligenz \u2013 kurz: KI \u2013 hat es aus der Fiktion in den Alltag geschafft: Die Wissenschaft profitiert ebenso von K\u00fcnstlicher Intelligenz wie das Gesundheitswesen, die Automobilbranche, das Marketing oder der Sektor Robotics. Den Kinderschuhen definitiv entwachsen, machen sich K\u00fcnstliche Intelligenzen auf, den Alltag zu erobern. So auch in der Cybersecurity: Mit Mitteln der K\u00fcnstlichen Intelligenz entwickeln sich neue Chancen zur Abwehr von Cyberrisiken. Doch auch die andere Seite nutzt sie \u2013 KI wird immer h\u00e4ufiger von Cyberkriminellen als Angriffswaffe eingesetzt. Den heutigen Beitrag nutzen wir, um Ihnen sowohl die M\u00f6glichkeiten vorzustellen, die Kriminelle nutzen, um mithilfe von KI auf Datenjagd zu gehen, als auch jene, die sich zum Abwehren von Angriffen eignen.<\/p>\n
KI ist in aller Munde \u2013 doch wovon reden die Medien da eigentlich? Ganz simpel erkl\u00e4rt, ist K\u00fcnstliche Intelligenz der Versuch, das menschliche Lernen sowie Denken auf Computer \u00fcbertragen zu k\u00f6nnen. So muss nicht mehr f\u00fcr jeden jeweiligen Zweck separat programmiert werden, sondern maschinelles Lernen (ML) erm\u00f6glicht es, dass die K\u00fcnstliche Intelligenz selbstst\u00e4ndig Antworten auf brennende Fragen findet und eigenst\u00e4ndig in der Lage ist, Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n
Science Fiction-Fans sind dem Begriff der \u201ek\u00fcnstlichen Intelligenz\u201c bereits h\u00e4ufiger begegnet. In Filmen wurden oft Roboter oder Computer dargestellt, die eigenst\u00e4ndig in der Lage sind zu denken und zu handeln. Man denke an den guten \u201eData\u201c aus \u201eStar Trek\u201c oder den KI-B\u00f6sewicht \u201eHAL\u201c aus \u201e2001: Odyssee im Weltraum\u201c.<\/p>\n
Das, was wir da in Filmen gesehen haben, hat mit der KI, von der wir in unserer heutigen realen Welt sprechen, wenig gemein. Tats\u00e4chlich begegnet K\u00fcnstliche Intelligenz uns derzeit eher versteckt: Etwa wenn Amazon Ihnen Produktempfehlungen gibt, die auf Ihren bisherigen K\u00e4ufen basieren, wenn Ihnen auf Facebook nur Inhalte Ihrer \u201eBlase\u201c angezeigt werden, wenn Sie mit \u201eAlexa\u201c oder \u201eSiri\u201c plaudern oder auch wenn soziale Netzwerke Personen auf Fotos automatisch erkennen k\u00f6nnen. Doch auch in der Cybersicherheit wird K\u00fcnstliche Intelligenz h\u00e4ufig eingesetzt \u2013 und zwar sowohl aufseiten der Cyberkriminellen als auch aufseiten jener, die diese Gruppe aufhalten m\u00f6chte.<\/p>\n
Blicken wir zun\u00e4chst auf die M\u00f6glichkeiten der K\u00fcnstlichen Intelligenz, die vorrangig von zwielichtigen Gestalten gesch\u00e4tzt wird: Was macht KI interessant f\u00fcr Hacker? Setzen Kriminelle die K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Penetrationstechniken sowie Analyse und Nachahmung von Verhalten ein, werden die Angriffe gezielter, schneller, koordinierter und vor allem effizienter ausf\u00fchrbar. Daf\u00fcr setzen Cyberkriminelle auf unterschiedliche Wege:<\/p>\n
Sehr h\u00e4ufig wird K\u00fcnstliche Intelligenz von Cyberkriminellen in Verbindung mit Malware genutzt, die per E-Mail verteilt wird. Dank KI kann die Malware das Nutzerverhalten noch besser imitieren: Die Texte in den E-Mails werden mit so immenser semantischer Qualit\u00e4t verfasst, dass ein Unterscheiden zu echten E-Mails durch Empfangende \u00fcberaus schwer sein kann. Dabei lernt die K\u00fcnstliche Intelligenz mit jedem Mal aus Fehlern und optimiert bei jedem weiteren Angriff ihre Taktik weiter.<\/p>\n
Captcha-Systeme fungieren in aller Regel als Spam-Schutz: Durch Bildmosaike oder einfache Gleichungen erkennen Systeme, dass Nutzende Menschen und keine Maschinen sind. K\u00fcnstliche Intelligenz durchbricht diese Barriere jedoch kinderleicht: durch maschinelles Lernen werden K\u00fcnstliche Intelligenzen mit so vielen verschiedenen Bildern gef\u00fcttert, bis sie diese automatisiert erkennen und Captchas l\u00f6sen k\u00f6nnen. Das hebelt diesen Sicherheitsmechanismus faktisch aus und eine Unterscheidung zwischen Mensch und Maschine wird unm\u00f6glich.<\/p>\n
M\u00f6chten Hacker Schwachstellen finden, \u00fcber die sie in Systeme eindringen oder durch die sie Malware in Systeme bringen k\u00f6nnen, macht ihnen die K\u00fcnstliche Intelligenz diese Suche sehr leicht. Denn automatisiert kann KI sehr viele Schnittstellen der Opfer-Systeme auf Schwachstellen untersuchen. Sto\u00dfen Cyberkriminelle so auf Schwachstellen, ist die K\u00fcnstliche Intelligenz zu der Unterscheidung in der Lage, ob sie als Einfallstor f\u00fcr b\u00f6sartigen Code oder zum Lahmlegen des Systems genutzt werden kann.<\/p>\n
Erpressung \u2013 etwa mithilfe von Ransomware \u2013 gilt als eine der verbreitetsten Angriffsmethoden derzeit. Damit beispielsweise Gesch\u00e4ftsf\u00fchrende oder F\u00fchrungskr\u00e4fte erpresst werden k\u00f6nnen, bedarf es ausreichender Informationen \u00fcber diese Opfer. Auch hier, bei dieser Informationsbeschaffung, setzen Cyberkriminelle auf K\u00fcnstliche Intelligenz: Mithilfe von KI k\u00f6nnen soziale Netzwerke, aber auch Foren oder andere Websites gezielt nach Informationen zu Zielpersonen oder \u2013unternehmen durchsucht werden, und zwar viel effizienter, als es Cyberkriminellen ohne KI m\u00f6glich w\u00e4re.<\/p>\n
Eine weitere Angriffsm\u00f6glichkeit, die sich dank K\u00fcnstlicher Intelligenz vereinfacht hat, ist das Erraten von Passw\u00f6rtern. Bereits heute existieren derartige KI-Systeme, die durch maschinelles Lernen Passw\u00f6rter erfolgreich erraten.<\/p>\n
Cyberkriminelle k\u00f6nnen Schadcode dank K\u00fcnstlicher Intelligenz dynamisch anpassen. Hei\u00dft: Reagieren Hersteller beispielsweise mit Sicherheitspatches, passt sich der intelligente Schadcode automatisiert so an, dass er dennoch w\u00fcten kann. Maschinelles Lernen sorgt daf\u00fcr, dass der Schadcode immer weiter lernt und sich so auf Ver\u00e4nderungen \u201eeinstellen\u201c kann.<\/p>\n
Nicht jeder Cyberkriminelle hat die Kenntnis, sich eigene KI-basierte Systeme zu programmieren. Deshalb bieten Kollegen im Darknet derartige Systeme als \u201eKI-as-a-Service\u201c an. Hei\u00dft: Kriminelle, die nicht mit gr\u00f6\u00dferen Kenntnissen im Umgang mit K\u00fcnstlicher Intelligenz gesegnet sind, k\u00f6nnen sich vorgefertigte L\u00f6sungen buchen. Das senkt die Eintrittsbarrieren auch f\u00fcr kleinere Hacker und Gangs.<\/p>\n
Wie eingangs erw\u00e4hnt, hat die Medaille zwei Seiten: Diejenige der Cyberkriminellen haben wir bereits vorgestellt, also werfen wir nun einen Blick darauf, was K\u00fcnstliche Intelligenz zur Cyberabwehr leisten kann. KI spielt hier bereits eine gro\u00dfe Rolle beim Erkennen von Bedrohungen sowie beim Abwehren von Angriffen. Die lernenden Algorithmen sind in der Lage, Verhaltensmuster bei Angriffen zu erkennen und gezielt gegen diese vorzugehen. Im Detail:<\/p>\n
Konventionell arbeitende Antiviren-Software basiert auf einer Signatur-Erkennung. Erscheint eine neue Malware-Form, kann die K\u00fcnstliche Intelligenz diese mit bisherigen Formen abgleichen und dann automatisiert entscheiden, ob die Malware automatisch abgewehrt werden soll. Die Zukunft der KI-basierten Malware-Erkennung k\u00f6nnte sich in die Richtung entwickeln, dass auch Ransomware erkannt wird, bevor es zur Datenverschl\u00fcsselung kommt.<\/p>\n
Konventionelle Filtermethoden zum Erkennen von Spam- oder Phishing-E-Mails nutzen neben statistischen Modellen auch Datenbank-L\u00f6sungen wie Blacklists. Doch diese Methoden sto\u00dfen an ihre Grenzen \u2013 schneller, als dem Nutzenden das Recht sein kann. L\u00f6sungen, die auf K\u00fcnstlicher Intelligenz basieren, k\u00f6nnen hingegen auch komplexe Muster in Spam- und Phishing-E-Mails erkennen bzw. diese erlernen.<\/p>\n
Monitoring \u2013 also das \u00dcberwachen von Computern und Netzwerken \u2013 ist sehr zeitaufwendig, jedoch optionslos, wenn man Anomalien erkennen m\u00f6chte, die auf Angriffe hinweisen k\u00f6nnen. Genau das ist jedoch die St\u00e4rke von KI: K\u00fcnstliche Intelligenz zeigt sich extrem stark im Erkennen von Mustern, da sie aus riesigen Datenmengen das Wesentliche herausfiltern kann. KI-basierte Mustererkennung macht es leicht, etwaige Kan\u00e4le aufzusp\u00fcren, die zum Absch\u00f6pfen von Daten genutzt werden. K\u00fcnstliche Intelligenz erkennt derartiges schneller als menschliche Analysten, sodass sich KI-gest\u00fctzte Systeme hervorragend zur Echtzeit\u00fcberwachung der IT-Systeme eignen. Das maschinelle Lernen \u2013 eine der wichtigsten Teildisziplinen der K\u00fcnstlichen Intelligenz \u2013 erm\u00f6glicht eine stetige Optimierung des Schutzniveaus.<\/p>\n
Mit \u201eMorpheus\u201c hat NVIDIA auf der \u201eGTC21\u201c-Konferenz ein KI-basiertes Framework vorgestellt<\/a>, welches mit KI-gesteuerter Automatisierung die Cybersecurity-Branche verbessern soll. Security-Produkt-Anbietenden sollen Entwicklungen erm\u00f6glicht werden, die mithilfe von KI Angriffe sofort erkennen. Mit maschinellem Lernen soll Morpheus auf Bedrohungen bzw. Anomalien reagieren und beispielsweise unverschl\u00fcsselte sensible Daten, aber auch Phishing-Angriffe oder Malware identifizieren. Bedrohungen oder Anomalien k\u00f6nnten durch Morpheus erfasst werden, weiter k\u00f6nne das KI-Framework entsprechende Ma\u00dfnahmen ergreifen.<\/p>\n