Anomalieerkennung mit KI/ML

Die Anomalieerkennung mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen reagieren. Anders als bei traditionellen, regelbasierten Systemen, die nur bekannte Bedrohungen erkennen, können KI/ML-Modelle auch unbekannte oder neuartige Angriffe aufspüren, indem sie abweichendes Verhalten identifizieren.

Im Kern analysieren diese Systeme große Mengen an Daten – etwa Logfiles, Netzwerkaktivitäten oder Nutzerverhalten – und erstellen ein statistisches oder verhaltensbasiertes Normalprofil. Sobald ein Verhalten erkannt wird, das signifikant vom normalen Muster abweicht, wird ein Alarm ausgelöst. Diese Methode ist besonders wirksam gegen Zero-Day-Exploits oder interne Bedrohungen, die klassische Systeme nicht erfassen.

Die Vorteile dieser Technologie sind vielfältig. Sie lernt kontinuierlich hinzu, passt sich dynamisch an neue Gegebenheiten an und reduziert die Anzahl der Fehlalarme durch intelligentere Erkennung. Darüber hinaus kann sie Muster erkennen, die für den Menschen zu komplex oder zu subtil wären.

Gleichzeitig ist der Einsatz von KI/ML in der Sicherheitsanalyse nicht ohne Herausforderungen. Die Trainingsdaten müssen sorgfältig ausgewählt werden, da fehlerhafte oder verzerrte Daten die Ergebnisse verfälschen können. Zudem sind die Entscheidungsprozesse der Modelle – insbesondere bei tiefen neuronalen Netzwerken – oft schwer nachvollziehbar, was die Transparenz beeinträchtigt.

Trotz dieser Einschränkungen wird die Anomalieerkennung mit KI/ML zunehmend zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Sicherheitslösungen. Sie ergänzt bestehende Systeme wie SIEM, EDR und XDR und trägt maßgeblich dazu bei, Angriffe frühzeitig zu erkennen und abzuwehren – selbst dann, wenn es sich um völlig neue Angriffsmuster handelt.