KI bietet für die IT-Sicherheit zahlreiche Vorteile, wie die Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, Muster zu erkennen und auf Bedrohungen in Echtzeit zu reagieren. KI kann repetitive Aufgaben automatisieren und so die Effizienz und Geschwindigkeit der Cybersecurity-Maßnahmen erhöhen. Dies entlastet die Sicherheitsteams und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere Bedrohungen zu konzentrieren. Durch Predictive Analytics kann KI zukünftige Cyberangriffe vorhersagen und präventive Maßnahmen empfehlen. Dies geschieht durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern, die auf mögliche zukünftige Bedrohungen hinweisen. KI ist also längst zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Cybersecurity geworden. 

In einer Untersuchung prognostizieren Marktforscher von MarketsandMarkets, dass der Markt für KI in der Cybersecurity von 22,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 60,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 wachsen wird. Das entspräche einem jährlichen Wachstum von 21,9 Prozent.

Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Share, Forecast | Growth Analysis & Opportunities [2030]

Mit dem AI Act der Europäischen Kommission wird der Einsatz von KI EU-weit geregelt. Es handelt sich um die erste umfassende Verordnung über KI durch eine wichtige Regulierungsbehörde weltweit. Das Gesetz unterteilt die Anwendungen von KI in drei Risikoklassen. Die höchste Risikoklasse umfasst Anwendungen und Systeme, die ein inakzeptables Risiko darstellen, beispielsweise staatlich betriebenes Social Scoring. Diese sind verboten. Anwendungen und Systeme mit hohem Risiko bilden die zweite Kategorie; sie unterliegen besonderen rechtlichen Anforderungen. Die dritte Kategorie bilden Anwendungen und Systeme, die nicht ausdrücklich verboten oder als risikoreich eingestuft sind. Diese bleiben weitgehend unreguliert. Der AI Act soll diesen Sommer in Kraft treten und muss dann von den EU-Ländern umgesetzt werden, wozu diese voraussichtlich eigene Gesetze verabschieden werden.

Der AI Act hat auch weitreichende Auswirkungen auf den Einsatz von KI in der Cybersecurity. Unternehmen sollten sich auf die Einhaltung der Vorschriften vorbereiten und sicherstellen, dass ihre Systeme den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Künstliche Intelligenz (KI) wird seit geraumer Zeit in einer Vielzahl von Produktgruppen innerhalb der Cybersecurity erfolgreich eingesetzt. Im allgegenwärtigen Bereich der Endpoint Detection and Response (EDR) überwachen KI-basierte Lösungen Endnutzergeräte kontinuierlich auf verdächtige Veränderungen, analysieren verdächtige Aktivitäten und reagieren automatisch auf Bedrohungen.

Im ebenfalls sehr häufig anzutreffenden Sektor der Netzwerk-Security, auch als Network Detection and Response (NDR) bezeichnet, überwacht KI den Netzwerkverkehr, um Anomalien und verdächtige Aktivitäten zu erkennen und gegebenenfalls darauf zu reagieren. Flexible Produkte können sich an veränderte Netzwerktopologien anpassen und etwa neue Systeme mit spezifischem Netzwerkverhalten erkennen. Der NDR übergeordnet finden sich Intrusion Detection Systems (IDS) und Intrusion Prevention Systems (IPS). Sie sammeln an neuralgischen Punkten im Netz Daten, um daraus Ableitungen zu generieren, die auf einen Angriff schließen lassen. Insbesondere zeitversetzte Ereignisse müssen in Korrelation gebracht werden, dabei hilft KI. In vielen weiteren Produktbereichen kommt KI zum Einsatz, beispielsweise bei Security Information and Event Management (SIEM) Systemen. Da hier allein schon durch das Zusammenführen verschiedener Logs aus unterschiedlichen Quellen gewöhnlich sehr große Datenmengen anfallen, ist KI bei deren Analyse häufig ein unverzichtbarer Bestandteil.

Desinformation spielt bei der Meinungsbildung und -beeinflussung eine große Rolle, nicht nur bei politischen Auseinandersetzungen. Vor Wahlen und Referenden ist Desinformation genauso im Spiel wie bei kriegerischen Konflikten. Insbesondere autokratische Systeme setzen dieses Mittel ein, um etwa die eigene Bevölkerung zu beeinflussen oder auch das Ausland. Dank KI können Desinformationskampagnen zielgerecht zugeschnitten und an kulturelle oder landesspezifische Gegebenheiten angepasst werden. KI kann dazu große Mengen an überzeugenden und realistisch erscheinenden Desinformationsinhalten automatisiert erstellen. Dabei handelt es sich nicht nur um Texte, sondern auch um Fotos und Videos. Über eigens generierte Bots können diese automatisiert als Social-Media-Posts in sozialen Netzwerken verbreitet werden.

Eine immer größere Bedeutung erhalten dabei sogenannte Deepfakes. Das sind Videos und Audioaufnahmen, die täuschend echt eine real existierende Person imitieren. Deepfakes werden häufig genutzt, um falsche Informationen über Personen oder Ereignisse zu verbreiten. Wie einfach und wirkungsvoll so etwas realisiert werden kann, hat kürzlich ein britischer Security-Spezialist in einem Experiment gezeigt.

Ein Modell, das inspiriert vom menschlichen Gehirn aus einer Vielzahl von miteinander verknüpfter digitaler Neuronen besteht, die sich gegenseitig zur Verarbeitung von Informationen aktivieren können.

Ein Teilgebiet der KI, das Algorithmen und Modelle entwickelt, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können, ohne die Resultate explizit programmiert zu haben.

Eine Variante des maschinellen Lernens, die auf vielen Schichten neuronaler Netzwerke basiert, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Modell anhand eines Trainingsdatensatzes trainiert wird, der sowohl Eingabedaten als auch die entsprechenden Ausgabewerte enthält.

Ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Modell mit einem Datensatz trainiert wird, der nur Eingabedaten ohne zugehörige Ausgabewerte enthält. Das Ziel ist es, Muster oder Strukturen in den Daten zu finden.

Der Lernprozess eines KI-Modells, bei dem aus einem Datensatz durch Anpassung der Modellparameter die Vorhersagegenauigkeit gesteigert wird.

Dieser Bereich der KI befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache, mit dem Ziel, die Verarbeitung und Analyse großer Mengen natürlicher Sprachdaten zu ermöglichen.

Dieses KI-Modell basiert auf Deep-Learning-Techniken, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu generieren. Diese Modelle sind darauf trainiert, große Mengen an Textdaten zu analysieren und Muster darin zu erkennen, was ihnen ermöglicht, menschenähnliche Texte zu erzeugen.