So wird Machine Learning in der IT-Sicherheit eingesetzt
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Das Wichtigste in Kürze
- Pentesting Pentester, im ursprünglichen Sinn, sind Menschen, die gezielt versuchen die IT- Sicherheit des Unternehmens anzugreifen, um herauszufinden, wo die Schwachstellen liegen könnten.
- Insbesondere für kleinere Unternehmen können Machine Learning-basierte Programme günstiger dabei Abhilfe schaffen genau dies zu tun.
- Auch im Bereich der IT-Sicherheit werden sich einerseits neue Herausforderungen stellen und andererseits neue Möglichkeiten ergeben.
- Schon heute kann Machine Learning zur Stärkung der IT-Sicherheit im Unternehmen beitragen.
Dem Machine Learning wird nachgesagt die Wirtschaft zu revolutionieren. Auch im Bereich der IT-Sicherheit werden sich einerseits neue Herausforderungen stellen und andererseits neue Möglichkeiten ergeben. Schon heute kann Machine Learning zur Stärkung der IT-Sicherheit im Unternehmen beitragen.
Für viele mögen Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Deep Learning und eben auch Machine Learning recht abstrakt daherkommen. Mittlerweile sind sie jedoch schon fester Bestandteil des IT-Sicherheitskonzepts von Unternehmen. Insbesondere die Datenschutzgrundverordung (DS-GVO) hat diese Entwicklung noch einmal beschleunigt. Erfahren Sie hier, wo Machine Learning in der IT-Sicherheit jetzt schon eine große Rolle spielt.
1. Vorhersage von Bedrohungen
Machine Learning ermöglicht es Daten zu sammeln und analysieren, um betrügerische Aktivitäten zu prognostizieren. Der IT-Abteilung kann das dabei helfen, Gefahren frühzeitig zu identifizieren und dadurch schwerwiegenden und teuren Datenschutz-Verstoßen und Diebstählen zuvorzukommen.
2. Gefahren strukturieren
Um Gefahren zu strukturieren, bedarf es einer effizienten Analyse. Mittels Machine Learning werden die Angriffsmethoden so analysiert, dass die verschiedenen Aspekte des Angriffs klassifiziert werden können. Die IT-Abteilung kann durch diese Clusterisierung seine IT-Sicherheitsstruktur sehr viel spezifischer auf die eigenen Anforderungen aufbauen und auf Veränderungen reagieren.
3. Fehleranalyse
Bei vielen Unternehmen kam es bereits zu Vorfällen. Machine Learning kann diese nachzeichnen und so die offenkundigen Lücken vollständig schließen. Dafür werden Muster und Assoziationen nachgezeichnet und darauf basierend Empfehlungen zur Risikominderung erstellt.
4. Pentesting
Pentester, im ursprünglichen Sinn, sind Menschen, die gezielt versuchen die IT- Sicherheit des Unternehmens anzugreifen, um herauszufinden, wo die Schwachstellen liegen könnten. Insbesondere für kleinere Unternehmen können Machine Learning-basierte Programme günstiger dabei Abhilfe schaffen genau dies zu tun.
Es wird deutlich, dass Machine Learning dabei helfen kann die IT-Sicherheit effizienter und verlässlicher aufzubauen. So können sich IT-Abteilung sehr viel punktueller den wirklichen Gefahren zuwenden. Denn auch das sollte klar sein: Viele der Maßnahmen basieren auf dem Zusammenspiel zwischen Mensch und Software. Nur wenn die IT-Abteilungen die richtigen Schlüsse aus den zur Verfügung gestellten Daten und Analysen ziehen, kann Machine Learning wirklich helfen.
Key Facts
KI in der Cybersicherheit: Der Markt für KI-gestützte Security wächst jährlich um 24 Prozent.
Deepfake-Bedrohung: Die Zahl der Deepfake-Angriffe auf Unternehmen stieg 2024/2025 um über 300 Prozent.
Häufige Fragen
Welche Strafen drohen bei DSGVO-Verstößen?
Bußgelder von bis zu 20 Millionen Euro oder 4 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes – je nachdem, welcher Betrag höher ist. Hinzu kommen mögliche Schadensersatzforderungen von Betroffenen.
Was ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung?
Eine DSFA ist eine systematische Bewertung der Risiken einer Datenverarbeitung für die Rechte und Freiheiten der Betroffenen. Sie ist Pflicht, wenn die Verarbeitung voraussichtlich ein hohes Risiko birgt – etwa bei Profiling, Videoüberwachung oder der Verarbeitung besonderer Datenkategorien.
Gilt die DSGVO auch für kleine Unternehmen?
Ja, die DSGVO gilt größenunabhängig für jedes Unternehmen, das personenbezogene Daten von EU-Bürgern verarbeitet. Kleine Unternehmen profitieren von wenigen Erleichterungen (z.B. kein Verarbeitungsverzeichnis unter 250 Mitarbeitern bei nicht-risikobehafteter Verarbeitung), müssen aber alle Grundprinzipien einhalten.
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Quelle Titelbild: iStock
