60 Jahre Künstliche Intelligenz: Und jetzt geht’s richtig los
Autor/Redakteur: Michael Hack, Senior Vice President, EMEA Operations bei Ipswitch/gg
Auf der Dartmouth Conference 1956 wurde der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) aus der Taufe gehoben. Im Verlauf der vergangenen 60 Jahre haben sich Anwendungsszenarien in Unternehmen von der anfänglichen Science Fiction zur Realität entwickelt. Angesichts der wachsenden Komplexität heutiger Unternehmensnetzwerke, die aus der zunehmenden Verbreitung mobiler, virtueller und cloudbasierter Technologien und dem schnellen Wachstum des IoT (Internet of Things) entsteht, sollte es kaum überraschen, dass an Abwehrsystemen mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet wird. Unternehmen und ihre Daten gegen Cyberangriffe zu sichern, ist gegenwärtig eine drängende Herausforderung.
Maschinelles Lernen für mehr Sicherheit
1995 bot das Programm SATAN (Security Administrator Tool for Analysing Networks) einen automatisierten Prozess, um Schwachstellen in Systemkonfigurationen zu finden, die zuvor nur mit umfangreicher manueller Arbeit aufgedeckt werden konnten. Seit einiger Zeit werden Techniken des maschinellen Lernens auf eine Reihe unterschiedlicher Sicherheitsprobleme angewendet. Dabei verwenden Forscher Markow-Modelle, genetische Algorithmen, neuronale Netze und andere Techniken, um Anomalien im System zu entdecken. Mittlerweile ist die Mustererkennung mit maschinellem Lernen ein fester Bestandteil von Betrugserkennungsmethoden. Zurzeit wird an der Entwicklung neuer Algorithmen gearbeitet, um Bedrohungen zu erkennen, die herkömmlichen manuellen Analysen und Sicherheitsmechanismen durch die Lappen gehen. Dies reicht von Sequenzen, mit denen das Verhalten schädlicher Software erkannt werden kann, bis hin zu KI Methoden, die das Benutzerverhalten analysieren, um unbefugte Zugriffe auf Daten oder Systeme abzuwehren.
Künstliche Intelligenz im Dienst der Datensicherheit
Die Anwendung maschinellen Lernens wird als ideale Antwort auf Cyberbedrohungen angesehen. Die bei einem Angriff notwendige Analyse großer Datensätze könnte beschleunigt, eine Reaktion in Echtzeit ermöglicht und somit Schaden verhindert oder zumindest auf ein Minimum reduziert werden.
Selbstlernende Lösungen nutzen aktuelles Wissen, um unbegrenzt viele Angriffsszenarien durchzuspielen und ihre Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten fortlaufend weiterzuentwickeln. Das MIT (Massachusetts Institute of Technology) hat kürzlich eine Reihe von Initiativen für die Cybersicherheit angekündigt, mit denen Unternehmen Cyberangriffe bekämpfen können, sobald sie auftreten. Die Vision des MIT ist einfach: Systeme entwerfen, die schwerer zu hacken sind (Prevention), Systeme erstellen, die selbst dann sichere Transaktionen ermöglichen, wenn sie kompromittiert wurden, und Systeme entwerfen, die sich nach Erkennung eines schädlichen Eindringens automatisch selbst reparieren (Regenerierung).
