KI - Gut oder Böse
Wer wird KI als Erstes im Netzwerk einsetzen?
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Der Weg zum Ziel
Um künstlicher Intelligenz im Unternehmen zu nutzen, muss man die Vorstellung hinter sich lassen, maschinelles Lernen sei zu kompliziert, zu teuer oder nicht nutzbringend genug für die IT. Wenn sich diese Sichtweise nicht ändert, kann die Implementierung nicht erfolgreich sein. Aber man sieht auch, dass es immer einfacher für Administratoren wird, sich Wissen über maschinelles Lernen und Deep Learning anzueignen oder zu lernen, wie man Algorithmen auf sehr große Datensätze anwendet.
Bis vor kurzem waren trainierbare, auf neuronalen Netzen basierende Sicherheitsprodukte nur für bestimmte Branchen verfügbar und waren dabei häufig hochkomplex und teuer. Wie bei jeder neuen Technologie sinken Komplexität und Kosten jedoch im Laufe der Zeit. Schon jetzt erkennen Hersteller die Notwendigkeit, Lösungen zu vereinfachen. Microsoft®, Google® und vor allem AWS® haben erkannt, dass ML-Tools für die meisten Administratoren zu komplex sind. Daher entwickeln sie bereits jetzt Toolsets, die wirklich intelligent und benutzerfreundlich sind.
In der Zwischenzeit können IT-Umgebungen auch ohne das „KI/ML-Sahnehäubchen“ bereits von den neu generierten Telemetriedaten oder der erweiterten Beobachtbarkeit der Netzwerkumgebung profitieren. Sicherheitskonfigurationen, Topologie, Überwachungsfertigkeiten und Anforderungen der Ereignis- und Änderungsverwaltung sind wichtige Bereiche, die unbedingt im Fokus stehen sollten. Es spielt keine Rolle, ob die Prozesse dabei manuell, hybrid oder vollständig automatisiert sind.
Netzwerkadministratoren können sich heute bereits darauf konzentrieren, Transparenz in allen ihren Systemen zu schaffen, um für den Einsatz intelligenter Sicherheitsanwendungen bereit zu sein. Gleichzeitig sollten sie das angestrebte Sicherheitsniveau klar definieren und allmählich Data Science nutzen, um dafür zu sorgen, dass Informationen zu sicherheitsrelevanten Ereignissen richtig verstanden und genutzt werden.
Ob das Glas für die Netzwerksicherheit und das maschinelle Lernen im Jahr 2018 letztlich halb voll oder halb leer sein wird, ist schwer zu sagen. Viele IT-Experten wünschen sich, dass es halb voll ist und hoffen, dass Hersteller ihr neu entdecktes Interesse an der Schulung von Administratoren im ML-Bereich beibehalten und beginnen, KI-basierte Technologien bereitzustellen, mit denen man einfacher als bisher die Netzwerke sichern und Angriffe erkennen kann.
Es ist jedoch genauso möglich, dass das Glas halb leer sein wird: Eventuell sind die Angreifer die Ersten, die versiert im Umgang mit diesen Technologien sein werden, IT-Experten anfälliger werden lassen und ihre Systeme gefährden, bevor man die Chance hat zu lernen, wie man diese Bedrohungen bekämpfen kann.
Patrick Hubbard ist SolarWinds Head Geek
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