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Künstliche Intelligenz - wie sicher ist die Maschine?

Künstliche Intelligenz (KI) wird in der IT-Sicherheit zunehmend als Heilsbringer für viele Herausforderungen gesehen. Tatsächlich hat sie in einigen Bereichen bereits beeindruckende Fortschritte erzielt. So werden beispielsweise Malware und Spam mit hoher Zuverlässigkeit erkannt und ausgefiltert. Doch trotz dieser Erfolge stösst KI in anderen Bereichen an klare Grenzen.

Herausforderungen der Anomalieerkennung

Ein besonders komplexes Feld ist die Erkennung von Anomalien. Aufgrund der hohen Vernetzung und der Individualität von Netzwerken ist es schwierig, Auffälligkeiten zuverlässig zu identifizieren. Netzwerke sind dynamische Systeme, die sich ständig verändern. Diese Komplexität führt dazu, dass die eingesetzten Algorithmen manchmal Fehlentscheidungen treffen. Solche Fehler können zu Störungen im Betrieb führen und dadurch hohe Kosten verursachen.

Die Blackbox-Problematik

Ein weiteres Problem beim Einsatz von Machine-Learning-Lösungen ist ihre Intransparenz. Oftmals funktionieren diese Lösungen als eine Art Blackbox. Das bedeutet, dass die Entscheidungsprozesse innerhalb des Systems für den Netzwerkbetreiber nicht nachvollziehbar sind. Diese fehlende Transparenz kann problematisch sein, besonders wenn es um die Sicherheit sensibler Daten geht. Ohne zu verstehen, wie eine Entscheidung zustande gekommen ist, ist es schwierig, Vertrauen in das System zu entwickeln und potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren.

Der Mensch als unverzichtbarer Entscheider

Angesichts dieser Herausforderungen wird der Mensch auch in Zukunft eine unverzichtbare Rolle in der IT-Sicherheit spielen. KI kann als wertvolles Werkzeug dienen, um Bedrohungen schneller und effizienter zu erkennen. Doch die endgültige Entscheidung über sicherheitsrelevante Massnahmen sollte weiterhin bei erfahrenen Fachkräften liegen. Sie können die von der KI gelieferten Daten interpretieren, kritisch hinterfragen und fundierte Entscheidungen treffen.

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet zweifellos grosse Vorteile in der IT-Sicherheit, insbesondere bei der Erkennung und Filterung von Malware und Spam. Doch ihre Grenzen, insbesondere in der Anomalieerkennung und aufgrund der Intransparenz von Machine-Learning-Algorithmen, machen deutlich, dass der menschliche Faktor weiterhin unverzichtbar bleibt. Eine Kombination aus fortschrittlicher Technologie und menschlicher Expertise wird auch in Zukunft der Schlüssel zu einer sicheren IT-Infrastruktur sein.

 

C.B., Senior Software Entwickler, INTEGRATE Informatik AG