Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Automatisierungsprozesse für Cybersicherheitsaufgaben

Die Kombination aus Rechenleistung und der Verfügbarkeit umfangreicher Informationen hat den Menschen in die Lage versetzt, Aufgaben zu delegieren, die früher ausschließlich ihm vorbehalten waren, z. B. Vorhersagen in komplexen Umgebungen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Mit künstlicher Intelligenz können wir Bilder interpretieren, um Krankheiten zu erkennen, Gespräche zu führen und Risiken schneller zu erkennen, z. B. Zahlungsausfälle oder Betrugsrisiken beim Abschluss von Versicherungen. Künstliche Intelligenz hat ein breites Betätigungsfeld im Bereich der Cybersicherheit, die sich auf den Schutz unserer digitalen Werte konzentriert.

Künstliche Intelligenz, eine Sammlung von prädiktiven und selbstlernenden Techniken, trägt zur Verbesserung der Cybersicherheit bei. Dies wird erreicht, indem Algorithmen kontinuierlich kalibriert werden, wenn sie mit neuen Informationen konfrontiert werden. Die Komplexität und die Streuung der Systeme, mit denen Unternehmen derzeit arbeiten, haben gezeigt, dass herkömmliche und manuelle Methoden der Risikoüberwachung, -kontrolle und -steuerung unzureichend sind. Außerdem ist die Einsatz von künstlicher Intelligenz durch Cyberkriminelle macht unsere Systeme noch anfälliger.

Automatisierung von Cybersicherheitsprozessen

Im Durchschnitt verbringen Arbeitnehmer drei Stunden ihrer täglichen Arbeit mit sich wiederholenden Aufgaben am Computer, die oft nichts mit ihren eigentlichen Aufgaben zu tun haben. Dies kann zu menschlichem Versagen und Demotivation führen, was Hacker ausnutzen können, um Cyberangriffe vorzubereiten, wie in einer Studie von OnePoll festgestellt wurde.

Während des gesamten Jahres 2023, es wird erwartet, dass dass 45% der sich wiederholenden Aufgaben in großen Unternehmen automatisiert werden, wie aus einer aktuellen IDC Research-Umfrage in verschiedenen europäischen Ländern hervorgeht. Dies markiert eine klare Verschiebung der organisatorischen Trends, die weitgehend auf die Pandemie zurückzuführen ist.

Bei der Automatisierung werden Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Reaktionsgeschwindigkeit zu erhöhen, Zeit zu sparen und die Genauigkeit zu verbessern, indem das Risiko menschlicher Fehler verringert wird. Zu den sechs sich am häufigsten wiederholenden Aufgaben, die mit künstlicher Intelligenz automatisiert und geschützt werden können, gehören:

Back Office: Datenerfassung, Postverwaltung, Katalogisierung digitaler Dokumente, Computer- und Softwareberichte oder mühsame Rechnungsverwaltung gehören zu den am meisten ungeliebten Aufgaben. Das Extrahieren von Entitäten aus Dokumenten oder Rechnungen ist möglich, wodurch die Zeit für manuelle Überprüfungen reduziert wird und die Zuverlässigkeit erhalten bleibt. Außerdem, Integration von KI in Unternehmens-ERPs minimiert Fehler und automatisiert diesen Prozess. KI ermöglicht auch die Zusammenfassung von Dokumenten und die Gewinnung neuer Informationen durch den Vergleich mit früheren Versionen, was zu einer höheren Rentabilität führt als manuelle Prozesse.

Kundenservice: KI im Kundenservice hört zu und interpretiert Nachrichten, um die am besten geeignete Antwort auf die Bedürfnisse des Kunden zu geben. Bots, die Kundengespräche initiieren, sind immer häufiger anzutreffen und bieten schnellere, präzisere Antworten und eine 24/7-Verfügbarkeit. Sie erkennen, wann ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, und fordern den Agenten auf, sich einzuschalten, wodurch Agenten von sich wiederholenden Aufgaben befreit und einfache oder allgemeine Prozesse automatisiert werden. KI kann auch Verwaltungsaufgaben automatisieren, z. B. die Klassifizierung eingehender elektronischer Nachrichten und die Filterung von Spam.

Überprüfung der durch Cyberangriffe verursachten Schäden und Qualitätskontrolle und -sicherung: Neue Technologien haben die Qualitätskontrolle, Inspektionen und die Erkennung von Anomalien durch Algorithmen des maschinellen Lernens revolutioniert. Sie können anhand von Bildeingaben, Tonaufzeichnungen oder Datenmustern Schäden oder Fehlfunktionen in Maschinen oder Strukturen erkennen, Endprodukte auf Fehler untersuchen und Qualitätsstandards sicherstellen.

Image Recognition: Die Bilderkennung hat sich in den letzten Jahren immer weiter verbreitet und erweist sich in verschiedenen industriellen Anwendungen als nützlich. Sie ermöglicht eine angemessene Überwachung von Arbeitsumgebungen und Sicherheitseinrichtungen, die Identifizierung von Risikosituationen und die Erkennung von Produktanomalien. Die Bildanalyse spart Zeit, indem sie automatisch Millionen von Datensätzen innerhalb von Sekunden durchsucht oder Antworten in Echtzeit liefert.

Transkription von Informationen: AI kann spezifische Informationen wie ID, Daten, Telefonnummern oder Adressen identifizieren. Außerdem erleichtert sie die Erstellung von Berichten für das Vertriebsteam und die CRM-Integration. KI kann ganze Gespräche transkribieren, Lücken füllen, die durch phonetische Transkription entstanden sind, und Audiowörter in Text umwandeln.

Erfassung von Erkenntnissen und Themen: KI kann relevante Informationen aus Meinungen, Bewertungen und Nutzeremotionen extrahieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es, bei der Erstellung von Inhalten verbesserungswürdige Bereiche und Themen von Interesse zu identifizieren.

Diese Aufgaben können mit unstrukturierten Daten überflutet werden, was ihre Verwaltung erschwert. Diese rohen oder unstrukturierten Informationen lassen sich nicht ohne weiteres in vordefinierten Strukturen speichern. Ein einfaches Beispiel, um den Unterschied zu verstehen, ist die Eingabe von Daten über ein Formular auf einer Website; die Erfassung erfolgt einheitlich, und die Daten sind vorformatiert. Wenn es jedoch notwendig ist, Daten aus einem Textdokument zu extrahieren, z. B. eine Reihe von persönlichen Daten im Textkörper einer E-Mail, handelt es sich um unstrukturierte Informationen, die manuell verarbeitet und strukturiert werden müssen, indem ihnen eine Struktur oder Klassifizierung zugewiesen wird.

Aktuelle Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Cybersicherheit bei sich wiederholenden Arbeitsabläufen

Jagd auf Bedrohungen: Identifizierung von Bedrohungen und Neutralisierung von Cyberangriffen. Herkömmliche Techniken, die sich auf die Identität stützen oder Indikatoren für eine Kompromittierung verwenden, können verbessert werden, indem Cyber-Sicherheitslücken durch die Verwaltung und Interpretation von Verhaltensindikatoren geschlossen werden.

Schwachstellen-Management: Die Zahl der Schwachstellen nimmt jährlich zu, und es reicht nicht aus, darauf zu warten, dass Cyberkriminelle sie ausnutzen, bevor sie darauf reagieren. Mit User and Event Behavioral Analytics (UEBA) lassen sich anormale Verhaltensweisen erkennen, die auf Cyberangriffe hindeuten, noch bevor Patches zur Behebung von Schwachstellen verfügbar sind.

Rechenzentren: Wie auch in anderen Bereichen erleichtert die KI die Optimierung und Überwachung wichtiger Datenverarbeitungszentren und hilft, Bedrohungen durch anomales Verhalten zu erkennen. Sie verbessert die Nutzung dieser Ressourcen und ihre Entwicklung, was zu Kosteneinsparungen und zur Verringerung von Risiken wie Ausfallzeiten von Diensten oder der Ausführung von Schadsoftware führt.

Netzwerksicherheit: Künstliche Intelligenz ermöglicht es, die Muster des Verkehrsverhaltens in Netzen zu erlernen, und zwar sowohl auf dem Gebiet der Maßnahmen gegen das Nutzerverhalten als auch auf dem eher topografischen Gebiet, wenn es darum geht, zu ermitteln, welche Prozesse den einzelnen Anwendungen entsprechen. KI kann die Gruppierung von Arbeitslasten und die Anwendung von Sicherheitsrichtlinien empfehlen.

Sicherstellung der Authentifizierung: Sowohl zum Schutz der Nutzer, die auf unsere Dienste zugreifen, als auch zum Schutz der von ihnen verwendeten Elemente kann die künstliche Intelligenz die Verwendung falscher Identitäten oder Brute-Force-Angriffe erkennen und so eine zusätzliche Barriere für den betrügerischen Zugriff auf unsere Dienste schaffen, die über die Nutzerauthentifizierung oder die Verwendung von Captcha hinausgeht.

Datenschutz und Compliance: Künstliche Intelligenz hilft bei der automatischen Klassifizierung von Informationen nach dem Grad ihrer Kritikalität angesichts verschiedener Vorschriften wie der GDPR. Dies führt zu Einsparungen im Vergleich zu den derzeit manuell durchgeführten Maßnahmen und vermeidet die damit verbundenen Risiken.

Blockierung von Bots auf der Grundlage ihres Verhaltens: Die Aktivität von Bots, ohne böswillig zu sein, verbraucht die Bandbreite unserer Server und beeinträchtigt die Benutzerfreundlichkeit für unsere echten Kunden. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, die Aktivität dieser Besucher zu klassifizieren, um ihre Aktionen zu begrenzen.

Diese Anwendungsfälle sind für führende Akteure in der digitalen Welt, wie Google, Realität geworden. integrierte künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit und IBM/Watson, die diese Kombination in ihre Sicherheitstools integriert haben. Weitere bemerkenswerte Beispiele sind Juniper Networks und Balbix.

Da Cyberkriminelle zunehmend künstliche Intelligenz für ihre Angriffe nutzen und diese Vorteile bei der Verwaltung verschiedener Cybersicherheitssysteme und -dienste bietet, ist die Implementierung von Sicherheitslösungen, die KI nutzen, unerlässlich geworden. Dadurch werden wir in der Lage sein, Hacker besser zu erkennen, die Kosten auf dem aktuellen Sicherheitsniveau zu senken und die Erfahrung für unsere Kunden und Nutzer zu verbessern.